무료 온라인 액세스 Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-05-20.q253 모의 시험 (Page 3)

Professional-Cloud-Architect 문제 6

이 질문에 대해서는 Dress4Win 사례 연구를 참조하십시오.
Dress4Win은 여러 기존 서비스에 대해 Google Stackdriver로 새로운 가동 시간 확인을 구성했습니다.
Stackdriver 대시보드가 서비스를 정상으로 보고하지 않습니다. 그들은 어떻게 해야 합니까?

A. 모든 기존 웹 서버에 Stackdriver 에이전트를 설치합니다.

B. Cloud Platform 콘솔에서 업타임 서버의 IP 주소 목록을 다운로드하고 인바운드 방화벽 규칙을 만듭니다.

C. 값이 GoogleStackdriverMonitoring-UptimeChecks(https://cloud.google.com/monitoring)와 일치할 때 User-Agent HTTP 헤더를 통과하도록 로드 밸런서를 구성합니다.

D. 값이 GoogleStackdriverMonitoring-UptimeChecks(https://cloud.google.com/monitoring)와 일치할 때 user-Agent HTTP 헤더가 포함된 요청을 허용하도록 레거시 웹 서버를 구성합니다.

정답: D

주제 5, Dress4Win 사례 2
회사 개요
Dress4win은 사용자가 웹사이트와 모바일 애플리케이션을 사용하여 개인 옷장을 정리하고 관리할 수 있도록 도와주는 웹 기반 회사입니다. 회사는 또한 사용자를 디자이너 및 소매업체와 연결하는 활발한 소셜 네트워크를 구축합니다. 그들은 광고, 전자 상거래, 추천 및 프리미엄 앱 모델을 통해 서비스로 수익을 창출합니다. 애플리케이션은 설립자의 차고에 있는 몇 대의 서버에서 함께 배치된 데이터 센터에 있는 수백 대의 서버와 기기로 성장했습니다. 그러나 현재 해당 인프라의 용량은 애플리케이션의 급속한 성장에 충분하지 않습니다. 이러한 성장과 더 빠른 혁신에 대한 회사의 열망 때문입니다. Dress4Win은 퍼블릭 클라우드로의 완전한 마이그레이션을 약속합니다.
솔루션 개념
클라우드로 마이그레이션하는 첫 번째 단계에서 Dress4win은 개발 및 테스트 환경을 이전하고 있습니다. 또한 현재 인프라가 단일 위치에 있기 때문에 재해 복구 사이트를 구축하고 있습니다. 그들은 아키텍처의 어떤 구성 요소를 있는 그대로 마이그레이션할 수 있고 마이그레이션하기 전에 변경해야 하는 구성 요소를 확신하지 못합니다.
기존 기술 환경
Dress4win 애플리케이션은 단일 데이터 센터 위치에서 제공됩니다. 모든 서버는 Ubuntu LTS v16.04를 실행합니다.
데이터베이스:
MySQL. 사용자 데이터, 인벤토리, 정적 데이터용 서버 1개:
- MySQL 5.8
- 8코어 CPU
- 128GB RAM
- 2x 5TB HDD(RAID 1)
메타데이터, 소셜 그래프, 캐싱을 위한 Redis 3 서버 클러스터. 각 서버는 다음과 같습니다.
- 레디스 3.2
- 4코어 CPU
- 32GB 램
계산:
마이크로 서비스 기반 API 및 정적 콘텐츠를 제공하는 40개의 웹 애플리케이션 서버.
- 톰캣 - 자바
- 엔진엑스
- 4코어 CPU
- 32GB RAM
20개의 Apache Hadoop/Spark 서버:
- 데이터 분석
- 실시간 추세 계산
- 8코어 CPU
- 128GB RAM
- 4x 5TB HDD(RAID 1)
메시징, 소셜 알림 및 이벤트를 위한 3개의 RabbitMQ 서버:
- 8코어 CPU
- 32GB 램
기타 서버:
- Jenkins, 모니터링, 배스천 호스트, 보안 스캐너
- 8코어 CPU
- 32GB 램
스토리지 기기:
VM 호스트용 iSCSI
파이버 채널 SAN - MySQL 데이터베이스
- 1PB의 총 저장용량 400TB 사용 가능
NAS - 이미지 스토리지, 로그, 백업
- 100TB의 총 스토리지 35TB 사용 가능
비즈니스 요구 사항
확장된 패리티의 프로덕션으로 안정적이고 재현 가능한 환경을 구축하십시오.
클라우드에 대한 일련의 보안 및 IAM(Identity and Access Management) 모범 사례를 정의하고 준수하여 보안을 개선합니다.
새로운 리소스의 신속한 프로비저닝을 통해 비즈니스 민첩성과 혁신 속도를 개선합니다.
클라우드에서 성능을 위해 아키텍처를 분석하고 최적화합니다.
기술 요구 사항
클라우드에서 비프로덕션 환경을 쉽게 생성합니다.
클라우드에서 리소스를 프로비저닝하기 위한 자동화 프레임워크를 구현합니다.
온프레미스 데이터 센터 또는 클라우드에 애플리케이션을 배포하기 위한 지속적인 배포 프로세스를 구현합니다.
비상 시 클라우드로의 프로덕션 환경 장애 조치를 지원합니다.
유선 및 미사용 데이터를 암호화합니다.
프로덕션 데이터 센터와 클라우드 환경 간의 다중 개인 연결을 지원합니다.
실행 성명
투자자들은 현재 인프라로 비용을 확장하고 억제할 수 있는 능력에 대해 우려하고 있습니다. 그들은 또한 경쟁자가 퍼블릭 클라우드 플랫폼을 사용하여 선행 투자를 상쇄하고 더 나은 기능 개발에 집중할 수 있는 여유를 줄 수 있다고 우려합니다. 우리의 교통 패턴은 아침과 주말 저녁에 가장 높습니다. 다른 시간에는 용량의 80%가 유휴 상태입니다.
자본 지출이 현재 분기별 예상을 초과하고 있습니다. 클라우드로 마이그레이션하면 초기에 지출이 증가할 수 있지만 다음 하드웨어 교체 주기 전에 완전히 전환될 것으로 예상합니다. 퍼블릭 클라우드 전략에 대한 향후 5년 동안의 총 소유 비용(TCO) 분석은 현재 모델보다 30%에서 50% 사이의 비용 절감을 달성합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 7

미션 크리티컬 애플리케이션에 대한 재해 계획을 테스트하기 위한 절차를 개발해야 합니다. GCP 내에서 Google 권장 사례 및 기본 기능을 사용하려고 합니다.
당신은 무엇을 해야 합니까?

A. Deployment Manager를 사용하여 서비스 프로비저닝을 자동화합니다. 활동 로그를 사용하여 테스트를 모니터링하고 디버그합니다.

B. 배포 관리자를 사용하여 프로비저닝을 자동화합니다. Stackdriver를 사용하여 테스트를 모니터링하고 디버그하세요.

C. gcloud 스크립트를 사용하여 서비스 프로비저닝을 자동화합니다. 활동 로그를 사용하여 테스트를 모니터링하고 디버그합니다.

D. 자동화된 스크립트를 사용하여 서비스 프로비저닝을 자동화합니다. 활동 로그를 사용하여 테스트를 모니터링하고 디버그합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 8

이 질문에 대해서는 Mountkirk Games 사례 연구를 참조하십시오. Mountkirk Games는 모바일 네트워크 대기 시간의 변화에 대한 분석 플랫폼의 복원력을 테스트하는 방법을 설계하기를 원합니다. 당신은 무엇을해야합니까?

A. 플레이어의 모바일 장치에서 실행되는 게임의 옵트인 베타를 만들고 전 세계의 Google Cloud Platform 지역에서 실행되는 분석 엔드포인트에서 응답 시간을 수집합니다.

B. 모바일 클라이언트 분석 트래픽에 추가 대기 시간을 주입할 수 있는 게임 분석 플랫폼에 오류 주입 소프트웨어를 배포합니다.

C. Compute Engine 가상 머신의 휴대폰 에뮬레이터에서 실행할 수 있는 테스트 클라이언트를 빌드하고 전 세계의 Google Cloud Platform 지역에서 여러 복사본을 실행하여 현실적인 트래픽을 생성합니다.

D. 모바일 장치에서 업로드된 분석 파일을 처리하기 시작하기 전에 임의의 지연 시간을 도입하는 기능을 추가합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 9

이 질문에 대해서는 Mountkirk Games 사례 연구를 참조하십시오.
Mountkirk Games는 귀하가 새로운 테스트 전략을 설계하기를 원합니다. 테스트 커버리지는 다른 플랫폼의 기존 백엔드와 어떻게 달라야 합니까?

A. 테스트는 이전 접근 방식보다 훨씬 확장되어야 합니다.

B. 단위 테스트가 더 이상 필요하지 않고 종단 간 테스트만 필요합니다.

C. 테스트는 프로덕션 환경에서 릴리스된 후 적용해야 합니다.

D. 테스트에는 Google Cloud Platform(GCP) 인프라를 직접 테스트하는 것이 포함되어야 합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 10

고객은 Google Cloud Platform에서 실행되는 게임 서버에서 여러 GB의 실시간 집계 핵심 성과 지표(KPI)를 캡처하고 짧은 지연 시간으로 KPI를 모니터링하기를 원합니다. 어떻게 KPI를 포착해야 할까요?

A. 게임 서버의 시계열 데이터를 Google Bigtable에 저장하고 Google Data Studio를 사용하여 봅니다.

B. 게임 서버에서 Stackdriver로 맞춤 측정항목을 출력하고 Stackdriver Monitoring Console에서 대시보드를 만들어 이를 확인합니다.

C. BigQuery 로드 작업을 예약하여 10분마다 Cloud Storage에 업로드된 분석 파일을 수집하고 Google 데이터 스튜디오에서 결과를 시각화합니다.

D. KPI를 Cloud Datastore 엔터티에 삽입하고 Cloud Datalab에서 임시 분석 및 시각화를 실행합니다.

다른 버전: 575Google.Professional-Cloud-Architect.v2026-01-14.q101; 2240Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-16.q191; 970Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-08.q174; 945Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-09-13.q111; 2188Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-01-14.q147; 1542Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-07-10.q111

최근 업로드: 103WGU.Data-Driven-Decision-Making.v2026-06-17.q46; 127HP.HPE7-A05.v2026-06-17.q115; 105HP.HPE7-A02.v2026-06-17.q96; 105SAP.C_S4PM_2601.v2026-06-17.q38; 103Oracle.1Z0-1072-25.v2026-06-17.q18; 153VMware.6V0-22.25.v2026-06-16.q98; 149NetworkAppliance.NS0-901.v2026-06-16.q35; 142Cisco.300-220.v2026-06-16.q145; 134Huawei.H20-923_V1.0.v2026-06-16.q21; 160Google.Professional-Cloud-DevOps-Engineer.v2026-06-16.q142