무료 온라인 액세스 Google.Cloud-Digital-Leader.v2023-10-04.q131 모의 시험 (Page 3)

Cloud-Digital-Leader 문제 6

조직은 민첩성의 이점을 얻기 위해 모든 인프라를 클라우드로 완전히 마이그레이션했습니다. 이제 그들은 더 빠르게 혁신하고 더 높은 투자 수익을 달성하기를 원합니다. 조직은 무엇을 해야 하는가?

A. 향상된 제어를 위해 모든 클라우드 인프라를 수동으로 프로비저닝합니다.

B. 애플리케이션을 현대화합니다.

C. 서비스 수준 목표( SLO)를 낮춥니다.

D. 일부 인프라가 온프레미스인 하이브리드 아키텍처로 이동합니다.

Cloud-Digital-Leader 문제 7

고객의 IT 환경은 지금까지 온프레미스였습니다. 이들은 Linux와 Windows에서 애플리케이션과 데이터베이스를 혼합하여 실행합니다. 그들은 가능한 한 가장 쉬운 방법으로 Google Cloud로 이전하기를 원합니다. 최선의 선택은 무엇입니까?

A. Linux 또는 Windows OS를 사용하는 VM이 있는 Compute Engine.

B. App Engine 표준

C. 클라우드 기능

D. 클라우드 런

Cloud-Digital-Leader 문제 8

귀하의 조직은 전 세계에 퍼져 있는 수백만 개의 서로 다른 센서 장치에서 대량의 데이터를 캡처하는 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 조직에는 대량의 비정형 데이터를 전 세계적으로 고속으로 저장하는 데 적합한 데이터베이스가 필요합니다.
조직에서 어떤 Google Cloud 제품을 선택해야 하나요?

A. 소방서

B. 클라우드 데이터 퓨전

C. 클라우드 SQL

D. 클라우드 빅테이블

정답: D

참조:
Cloud Bigtable은 수십억 개의 행과 수천 개의 열로 확장할 수 있는 드물게 채워진 테이블로, 테라바이트 또는 페타바이트의 데이터를 저장할 수 있습니다. 각 행의 단일 값이 인덱싱됩니다. 이 값을 행 키라고 합니다. Bigtable은 매우 짧은 대기 시간으로 매우 많은 양의 단일 키 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 짧은 지연 시간에 높은 읽기 및 쓰기 처리량을 지원하며 MapReduce 작업에 이상적인 데이터 소스입니다.
Bigtable은 지원되는 Java용 Apache HBase 라이브러리 확장을 포함하여 여러 클라이언트 라이브러리를 통해 애플리케이션에 노출됩니다. 결과적으로 오픈 소스 빅 데이터 소프트웨어의 기존 Apache 생태계와 통합됩니다.
Bigtable의 강력한 백엔드 서버는 자체 관리 HBase 설치에 비해 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.
놀라운 확장성. Bigtable은 클러스터의 머신 수에 정비례하여 확장됩니다. 자체 관리형 HBase 설치에는 특정 임계값에 도달한 후 성능을 제한하는 설계 병목 현상이 있습니다. Bigtable에는 이러한 병목 현상이 없으므로 더 많은 읽기 및 쓰기를 처리하도록 클러스터를 확장할 수 있습니다.
간단한 관리. Bigtable은 업그레이드를 처리하고 투명하게 다시 시작하며 자동으로 높은 데이터 내구성을 유지합니다. 데이터를 복제하려면 인스턴스에 두 번째 클러스터를 추가하기만 하면 복제가 자동으로 시작됩니다. 더 이상 복제본이나 지역을 관리할 필요가 없습니다. 테이블 스키마를 디자인하기만 하면 나머지는 Bigtable에서 처리합니다.
다운타임 없이 클러스터 크기 조정. 큰 로드를 처리하기 위해 몇 시간 동안 Bigtable 클러스터의 크기를 늘린 다음 가동 중단 없이 다시 클러스터 크기를 줄일 수 있습니다. 클러스터 크기를 변경한 후 일반적으로 Bigtable이 클러스터의 모든 노드에서 성능 균형을 맞추는 데 몇 분밖에 걸리지 않습니다.