A. 차량은 기존 시스템(FTP)을 사용하여 계속해서 데이터를 작성합니다.

B. 차량이 GCS에 직접 데이터를 씁니다.

C. 차량은 Google Cloud Pub/Sub에 직접 데이터를 씁니다.

D. 차량이 데이터를 Google BigQuery로 직접 스트리밍합니다.

A. Cloud Monitoring 작업 공간에서 사전 정의된 대시보드를 탐색한 다음 메트릭을 추가하고 알림 정책을 만듭니다.

B. Cloud Monitoring 작업 공간에서 사전 정의된 대시보드를 탐색하고, 커스텀 측정항목을 생성하고, Compute Engine 인스턴스에 알림 소프트웨어를 설치합니다.

C. GKE 노드에서 측정항목을 수집하는 셸 스크립트를 작성하고 이러한 측정항목을 Pub/Sub 주제에 게시하고 데이터를 BigQuery로 내보내고 데이터 스튜디오 대시보드를 만듭니다.

D. Cloud Monitoring 작업 공간에서 인시던트별로 커스텀 대시보드를 생성한 후 메트릭을 추가하고 알림 정책을 생성합니다.

A. 스테이징 환경에서 자동화된 테스트를 통해 지속적 통합 도구를 배포합니다.

B. MySQL에서 Google Cloud Datastore 또는 Bigtable과 같은 관리형 NoSQL 데이터베이스로 마이그레이션합니다.

C. Cloud Dataflow를 애플리케이션에 통합하여 실시간 측정항목을 캡처합니다.

D. Google App Engine에서 실행할 애플리케이션 코드를 이식합니다.

E. Stackdriver Debugger와 같은 모니터링 도구로 애플리케이션을 계측합니다.

F. 클라우드 인프라를 안정적으로 프로비저닝하기 위해 자동화 프레임워크를 선택합니다.

A. MySQL 복제본 서버의 덤프를 클라우드 환경에 생성하고 Google Cloud Datastore에 로드하고 컷오버 시 Cloud Datastore에 읽기/쓰기하도록 애플리케이션을 구성합니다.

B. 클라우드 환경에서 MySQL 레플리카 서버/슬레이브를 설정하고, 컷오버까지 온프레미스 MySQL 마스터 서버에서 비동기식 복제를 위해 구성합니다.

C. 온프레미스 MySQL 마스터 서버의 덤프를 만든 다음 종료하고 클라우드 환경에 업로드하고 새 MySQL 클러스터에 로드합니다.

D. 클라우드에 새 MySQL 클러스터를 생성하고, 온프레미스 및 클라우드 MySQL 마스터 모두에 쓰기를 시작하도록 애플리케이션을 구성하고, 컷오버 시 원래 클러스터를 파괴합니다.

A. Nginx 및 Tomcat을 App Engine으로 마이그레이션합니다. Cloud Datastore 서버를 배포하여 고가용성 구성에서 MySQL 서버를 대체합니다. Cloud Launcher를 사용하여 Jenkins를 Compute Engine에 배포합니다.

B. Nginx 및 Tomcat을 App Engine으로 마이그레이션합니다. Cloud Launcher를 사용하여 MySQL 서버를 배포합니다. Cloud Launcher를 사용하여 Jenkins를 Compute Engine에 배포합니다.

C. Cloud Deployment Manager를 사용하여 Nginx 및 Tomcat을 Compute Engine에 배포합니다. MySQL을 대체할 Cloud SQL 서버를 배포합니다. Cloud Deployment Manager를 사용하여 Jenkins를 배포합니다.

D. Cloud Launcher를 사용하여 Nginx 및 Tomcat을 배포합니다. Cloud Launcher를 사용하여 MySQL 서버를 배포합니다.
Cloud Deployment Manager 스크립트를 사용하여 Jenkins를 Compute Engine에 배포합니다.