무료 온라인 액세스 Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-05-20.q253 모의 시험 (Page 13)

Professional-Cloud-Architect 문제 56

Debian Linux 환경에서 실행해야 하는 애플리케이션을 GCP에 배포해야 합니다. 응용 프로그램이 올바르게 작동하려면 광범위한 구성이 필요합니다. 사용할 수 있게 될 때마다 최소한의 수동 개입으로 데비안 배포 업데이트를 설치할 수 있도록 하고 싶습니다. 당신은 무엇을해야합니까?

A. Debian 기반 Compute Engine 인스턴스를 생성하고 애플리케이션을 설치 및 구성하고 OS 패치 관리를 사용하여 사용 가능한 업데이트를 설치합니다.

B. 사용 가능한 최신 데비안 이미지로 인스턴스를 생성합니다. SSH를 통해 인스턴스에 연결하고 인스턴스에 애플리케이션을 설치 및 구성합니다. 새 Google 관리 Debian 이미지를 사용할 수 있게 될 때마다 이 프로세스를 반복합니다.

C. Debian을 기본 이미지로 하여 Docker 컨테이너를 생성합니다. Docker 이미지 생성 프로세스의 일부로 애플리케이션을 설치하고 구성합니다. Google Kubernetes Engine에서 컨테이너를 호스팅하고 새 업데이트를 사용할 수 있을 때마다 컨테이너를 다시 시작합니다.

D. 최신 Debian 이미지를 사용하여 Compute Engine 인스턴스 템플릿을 만듭니다. 이 템플릿에서 인스턴스를 만들고 시작 스크립트의 일부로 응용 프로그램을 설치 및 구성합니다. 새 Google 관리 Debian 이미지를 사용할 수 있게 될 때마다 이 프로세스를 반복합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 57

이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하십시오.
TerramEarth 개발 팀은 회사의 비즈니스 요구 사항을 충족하는 API를 만들고자 합니다. 개발 팀이 사용자 지정 프레임워크를 만드는 대신 비즈니스 가치에 개발 노력을 집중하기를 원합니다. 어떤 방법을 사용해야 합니까?

A. Google Cloud Endpoints와 함께 Google App Engine을 사용합니다. 딜러 및 파트너를 위한 API에 중점을 둡니다.

B. JAX-RS Jersey Java 기반 프레임워크와 함께 Google App Engine을 사용합니다. 대중을 위한 API에 중점을 둡니다.

C. Swagger(오픈 API 사양) 프레임워크와 함께 Google App Engine을 사용합니다. 대중을 위한 API에 중점을 둡니다.

D. Django Python 컨테이너와 함께 Google Container Engine을 사용합니다. 대중을 위한 API에 중점을 둡니다.

E. Swagger(Open API 사양) 프레임워크가 있는 Tomcat 컨테이너와 함께 Google Container Engine을 사용합니다. 딜러 및 파트너를 위한 API에 중점을 둡니다.

정답: A

설명
https://cloud.google.com/endpoints/docs/openapi/about-cloud-endpoints?hl=ko_US&_ga=2.21787131.-1712523
https://cloud.google.com/endpoints/docs/openapi/architecture-overview
https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil/commands/test
Google Cloud Endpoints로 API를 개발, 배포, 보호, 모니터링하세요. Open API 사양 또는 API 프레임워크 중 하나를 사용하여 Cloud Endpoints는 API 개발의 모든 단계에 필요한 도구를 제공합니다.
시나리오에서:
비즈니스 요구 사항
잉여 재고를 운반하는 비용을 증가시키지 않으면서 계획되지 않은 차량 가동 중지 시간을 1주 미만으로 줄입니다. 고객이 장비를 사용하여 새로운 제품 및 서비스를 더 잘 포지셔닝하는 방법에 대한 더 많은 데이터로 딜러 네트워크를 지원합니다. 빠르게 성장하는 농업 사업의 종자 및 비료 공급업체 - 고객을 위한 매력적인 공동 제안을 만듭니다.
참조: https://cloud.google.com/certification/guides/cloud-architect/casestudy-terramearth
주제 2, Mountkirk Games 사례 연구
회사 개요
Mountkirk Games는 세션 기반 온라인을 만듭니다. 가장 인기 있는 모바일 플랫폼을 위한 멀티플레이어 게임.
회사 배경
Mountkirk Games는 일부 서버 측 통합으로 모든 게임을 구축하고 역사적으로 클라우드 제공업체를 사용하여 물리적 서버를 임대했습니다. 그들의 게임 중 일부는 예상보다 인기가 많았고 애플리케이션 서버, MySQL 데이터베이스 및 분석 도구를 확장하는 데 문제가 있었습니다.
Mountkirk의 현재 모델은 게임 통계를 파일에 작성하고 보고를 위해 중앙 MySQL 데이터베이스에 로드하는 ETL 도구를 통해 전송하는 것입니다.
솔루션 개념
Mountkirk Games는 매우 인기가 있을 것으로 기대하는 새로운 게임을 만들고 있습니다. 그들은 스트리밍 메트릭을 캡처하고 집중 분석을 실행하고 자동 확장 서버 환경을 활용하고 관리형 NoSQL 데이터베이스와 통합할 수 있도록 Google Compute Engine에 게임의 백엔드를 배포할 계획입니다.
기술 요구 사항
게임 백엔드 플랫폼 요구 사항
1. 게임 활동에 따라 동적으로 확장 또는 축소합니다.
2. 관리되는 NoSQL 데이터베이스 서비스에 연결합니다.
3. 맞춤형 Linx 배포판을 실행합니다.
게임 분석 플랫폼 요구 사항
1. 게임 활동에 따라 동적으로 확장 또는 축소합니다.
2. 게임 서버에서 직접 들어오는 데이터를 즉시 처리합니다.
3. 느린 모바일 네트워크로 인해 늦게 도착하는 데이터를 처리합니다.
4. SQL 쿼리가 최소 10TB의 기록 데이터에 액세스할 수 있도록 허용합니다.
5. 사용자의 모바일 장치에서 정기적으로 업로드되는 파일을 처리합니다.
6. 완전관리형 서비스만 사용
CEO 성명서
마지막으로 성공한 게임은 이전 클라우드 제공업체와 잘 확장되지 않아 사용자 채택률이 낮아지고 게임의 평판에 영향을 미쳤습니다. 투자자들은 게임의 속도와 안정성을 평가하기 위해 더 많은 KPI(핵심 성과 지표)와 사용 패턴에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하는 기타 지표를 원하므로 게임을 대상 사용자에 맞게 조정할 수 있습니다.
CTO 성명서
우리의 현재 기술 스택은 우리가 필요로 하는 규모를 제공할 수 없으므로 MySQL을 교체하고 자동 확장, 짧은 대기 시간 로드 밸런싱을 제공하고 물리적 서버 관리에서 해방되는 환경으로 이동하고자 합니다.
CFO 성명서
사용자 인구 통계 데이터 사용량 측정항목 및 기타 KPI가 충분하지 않습니다. 결과적으로 우리는 적절한 사용자를 참여시키지 않습니다. 우리는 마케팅이 올바른 사용자를 대상으로 한다고 확신하지 못하고 게임 내에서 프리미엄 Blast-Up을 충분히 판매하지 않아 수익에 큰 영향을 미칩니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 58

귀사는 Google Analytics 260에서 모든 웹 트래픽 데이터를 캡처하여 BigQuery에 저장합니다.
각 국가에는 자체 데이터 세트가 있습니다. 각 데이터 세트에는 여러 테이블이 있습니다. 각 국가의 분석가가 해당 국가의 데이터만 보고 쿼리할 수 있기를 원합니다.
액세스 권한을 어떻게 구성해야 합니까?

A. 국가별로 그룹을 생성합니다. 해당 국가 그룹에 분석가를 추가합니다. 단일 그룹 만들기
'all_analysts'를 선택하고 모든 국가 그룹을 구성원으로 추가합니다. 'all-analysis' 그룹에 BigQuery dataViewer의 IAM 역할을 부여합니다. 각 분석가 국가 그룹과 보기 액세스 권한이 있는 적절한 데이터 세트를 공유합니다.

B. 국가별로 그룹을 생성합니다. 해당 국가 그룹에 분석가를 추가합니다. 단일 그룹 만들기
'all_analysts'를 선택하고 모든 국가 그룹을 구성원으로 추가합니다. 'all-analysis' 그룹에 BigQuery dataViewer의 IAM 역할을 부여합니다. 각 분석가 국가 그룹과 보기 액세스 권한이 있는 적절한 테이블을 공유합니다.

C. 국가별로 그룹을 생성합니다. 해당 국가 그룹에 분석가를 추가합니다. 단일 그룹 만들기
'all_analysts'를 선택하고 모든 국가 그룹을 구성원으로 추가합니다. 'all-analysis' 그룹에 BigQuery jobUser의 IAM 역할을 부여합니다. 각 분석가 국가 그룹과 보기 액세스 권한이 있는 적절한 데이터 세트를 공유합니다.

D. 국가별로 그룹을 생성합니다. 해당 국가 그룹에 분석가를 추가합니다. 단일 그룹 만들기
'all_analysts'를 선택하고 모든 국가 그룹을 구성원으로 추가합니다. 'all-analysis' 그룹에 BigQuery jobUser의 IAM 역할을 부여합니다. 각 분석가 국가 그룹과 보기 액세스 권한이 있는 적절한 테이블을 공유합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 59

JencoMart는 사용자 프로필 저장소를 Google Cloud Datastore로 마이그레이션하고 애플리케이션 서버를 Google Compute Engine(GCE)으로 마이그레이션하기로 결정했습니다. 마이그레이션하는 동안 기존 인프라는 데이터를 업로드하기 위해 Datastore에 액세스해야 합니다.
어떤 서비스 계정 키 관리 전략을 추천해야 하나요?

A. 온프레미스 인프라 및 GCE 가상 머신(VM)에 대한 서비스 계정 키 프로비저닝

B. 사용자 계정으로 온프레미스 인프라를 인증하고 VM에 대한 서비스 계정 키를 프로비저닝합니다.

C. 온프레미스 인프라용 서비스 계정 키 프로비저닝 및 VM용 Google Cloud Platform(GCP) 관리형 키 사용

D. 온프레미스 인프라용 GCE/Google Kubernetes Engine(GKE)에 맞춤 인증 서비스를 배포하고 VM용 GCP 관리 키를 사용합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 60

이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하십시오. TerramEarth는 데이터 파일을 Cloud Storage에 저장하기로 결정했습니다. 1년의 데이터를 저장하고 파일 저장 비용을 최소화하도록 Cloud Storage 수명 주기 규칙을 구성해야 합니다.
어떤 두 가지 조치를 취해야 합니까?

A. Age: "30", Storage Class: "Standard", Action: "Set to Coldline"으로 Cloud Storage 수명 주기 규칙을 만들고 Age: "365", Storage로 두 번째 GCS 수명 주기 규칙을 만듭니다. 클래스: "Nearline" 및 작업: "Delete".

B. Age: "30", Storage Class: "Standard", Action: "Set to Coldline"으로 Cloud Storage 수명 주기 규칙을 만들고 Age: "365", Storage로 두 번째 GCS 수명 주기 규칙을 만듭니다. 클래스: "Coldline" 및 작업: "Delete".

C. Age: "30", Storage Class: "Coldline", Action: "Set to Nearline"으로 Cloud Storage 수명 주기 규칙을 만들고 Age: "91", Storage로 두 번째 GCS 수명 주기 규칙을 만듭니다. 클래스: "Coldline" 및 작업: "Nearline으로 설정".

D. 연령: "90", 스토리지 클래스: "Standard", 작업: "Nearline으로 설정"을 사용하여 Cloud Storage 수명 주기 규칙을 만들고 연령: "91", Storage로 두 번째 GCS 수명 주기 규칙을 만듭니다. 클래스: "Nearline" 및 작업: "Coldline으로 설정".

다른 버전: 576Google.Professional-Cloud-Architect.v2026-01-14.q101; 2241Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-16.q191; 971Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-08.q174; 945Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-09-13.q111; 2193Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-01-14.q147; 1542Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-07-10.q111

최근 업로드: 122WGU.Data-Driven-Decision-Making.v2026-06-17.q46; 132HP.HPE7-A05.v2026-06-17.q115; 107HP.HPE7-A02.v2026-06-17.q96; 114SAP.C_S4PM_2601.v2026-06-17.q38; 111Oracle.1Z0-1072-25.v2026-06-17.q18; 158VMware.6V0-22.25.v2026-06-16.q98; 151NetworkAppliance.NS0-901.v2026-06-16.q35; 145Cisco.300-220.v2026-06-16.q145; 135Huawei.H20-923_V1.0.v2026-06-16.q21; 161Google.Professional-Cloud-DevOps-Engineer.v2026-06-16.q142