Professional-Cloud-Architect 문제 71
정의된 비즈니스 및 기술 요구 사항을 충족하는 새 게임에 대한 네트워크 수신을 구현해야 합니다. Mountkirk Games는 각 지역 게임 인스턴스가 여러 Google Cloud 지역에 있기를 원합니다. 당신은 무엇을해야합니까?
Professional-Cloud-Architect 문제 72
귀하의 솔루션은 스테이징 및 테스트 환경에서 볼 수 없었던 프로덕션 환경의 성능 버그를 생성하고 있습니다. 앞으로 이 문제를 방지하기 위해 테스트 및 배포 절차를 조정하려고 합니다.
당신은 무엇을해야합니까?
당신은 무엇을해야합니까?
Professional-Cloud-Architect 문제 73
사례 연구: 6 - TerramEarth
회사 개요
TerramEarth는 광업 및 농업용 중장비를 제조합니다. 에 대한
사업의 80%는 광업이고 20%는 농업입니다. 그들은 현재 100개국에 500개 이상의 딜러와 서비스 센터를 두고 있습니다. 그들의 임무는 고객의 생산성을 높이는 제품을 만드는 것입니다.
솔루션 개념
초당 120개의 데이터 필드를 수집하는 2천만 대의 TerramEarth 차량이 운행 중입니다.
데이터는 차량에 로컬로 저장되며 차량 서비스 시 분석을 위해 액세스할 수 있습니다.
데이터는 유지 관리 포트를 통해 다운로드됩니다. 이 동일한 포트를 사용하여 작동 매개변수를 조정할 수 있으므로 차량이 현장에서 새로운 컴퓨팅 모듈로 업그레이드될 수 있습니다.
약 200,000대의 차량이 셀룰러 네트워크에 연결되어 TerramEarth가 데이터를 직접 수집할 수 있습니다. 하루 22시간 작동으로 초당 120개의 데이터 필드 속도로 TerramEarth는 이러한 연결된 차량에서 하루에 총 약 9TB를 수집합니다.
기존 기술 환경
TerramEarth의 기존 아키텍처는 단일 미국 서부 해안 기반 데이터 센터에 상주하는 Linux 및 Windows 기반 시스템으로 구성됩니다. 이러한 시스템은 현장에서 CSV 파일을 압축하고 FTP를 통해 업로드하고 데이터를 데이터 웨어하우스에 보관합니다. 이 프로세스에는 시간이 걸리기 때문에 집계된 보고서는 3주된 데이터를 기반으로 합니다.
이 데이터를 통해 TerramEarth는 교체 부품을 선제적으로 비축하고 차량의 계획되지 않은 가동 중지 시간을 60% 줄일 수 있었습니다. 그러나 데이터가 오래되지 않았기 때문에 일부 고객은 교체 부품을 기다리는 동안 최대 4주 동안 차량 없이 지내고 있습니다.
비즈니스 요구 사항
계획에 없던 차량 가동 중지 시간을 1주일 미만으로 줄이십시오.
고객이 장비를 더 잘 사용하는 방법에 대한 더 많은 데이터로 딜러 네트워크를 지원합니다.
새로운 제품 및 서비스 포지셔닝
다양한 회사, 특히 종자 및 비료 공급업체와 파트너 관계를 맺을 수 있는 능력 보유
빠르게 성장하는 농업 사업에서 - 고객을 위한 매력적인 공동 제안을 만들기 위해.
기술 요구 사항
단일 데이터 센터 이상으로 확장하여 미국 중서부 및 동부 지역으로의 대기 시간 감소
해안.
백업 전략을 만듭니다.
장비에서 데이터 센터로의 데이터 전송 보안을 강화합니다.
데이터 웨어하우스의 데이터를 개선합니다.
고객 및 장비 데이터를 사용하여 고객 요구 사항을 예측합니다.
애플리케이션 1: 데이터 수집
사용자 정의 Python 애플리케이션은 단일 서버에서 업로드된 데이터 파일을 읽고 데이터 웨어하우스에 씁니다.
계산:
윈도우 서버 2008 R2
- 16개의 CPU
- 128GB RAM
- 10TB 로컬 HDD 스토리지
응용 2: 보고
비즈니스 분석가가 수리가 필요한 장비를 확인하기 위해 일일 보고서를 실행하는 데 사용하는 기성 응용 프로그램입니다. 한 번에 10명으로 구성된 팀(서해안 5명, 동해안 5명) 중 2명의 분석가만 보고 응용 프로그램에 연결할 수 있습니다.
계산:
기성품 응용 프로그램. 물리적 CPU 수에 연결된 라이선스
- 윈도우 서버 2008 R2
- 16개의 CPU
- 32GB RAM
- 500GB HDD
데이터웨어 하우스:
단일 PostgreSQL 서버
- 레드햇 리눅스
- 64개의 CPU
- 128GB RAM
- RAID 0의 4x 6TB HDD
실행 성명
우리의 경쟁 우위는 경쟁사보다 저렴한 비용으로 더 나은 차량을 제작할 수 있는 능력과 함께 항상 제조 공정에 있었습니다. 그러나 다양한 접근 방식을 가진 신제품이 지속적으로 개발되고 있으며 우리 업계에서 다음 변화의 물결을 겪을 수 있는 기술이 부족하다는 점이 우려됩니다. 제 목표는 점진적 혁신을 통해 즉각적인 시장 요구 사항을 해결하면서 기술을 구축하는 것입니다.
이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하십시오. 기술 요구 사항을 고려할 때 GCP에서 계획되지 않은 차량 다운타임을 어떻게 줄여야 할까요?
회사 개요
TerramEarth는 광업 및 농업용 중장비를 제조합니다. 에 대한
사업의 80%는 광업이고 20%는 농업입니다. 그들은 현재 100개국에 500개 이상의 딜러와 서비스 센터를 두고 있습니다. 그들의 임무는 고객의 생산성을 높이는 제품을 만드는 것입니다.
솔루션 개념
초당 120개의 데이터 필드를 수집하는 2천만 대의 TerramEarth 차량이 운행 중입니다.
데이터는 차량에 로컬로 저장되며 차량 서비스 시 분석을 위해 액세스할 수 있습니다.
데이터는 유지 관리 포트를 통해 다운로드됩니다. 이 동일한 포트를 사용하여 작동 매개변수를 조정할 수 있으므로 차량이 현장에서 새로운 컴퓨팅 모듈로 업그레이드될 수 있습니다.
약 200,000대의 차량이 셀룰러 네트워크에 연결되어 TerramEarth가 데이터를 직접 수집할 수 있습니다. 하루 22시간 작동으로 초당 120개의 데이터 필드 속도로 TerramEarth는 이러한 연결된 차량에서 하루에 총 약 9TB를 수집합니다.
기존 기술 환경
TerramEarth의 기존 아키텍처는 단일 미국 서부 해안 기반 데이터 센터에 상주하는 Linux 및 Windows 기반 시스템으로 구성됩니다. 이러한 시스템은 현장에서 CSV 파일을 압축하고 FTP를 통해 업로드하고 데이터를 데이터 웨어하우스에 보관합니다. 이 프로세스에는 시간이 걸리기 때문에 집계된 보고서는 3주된 데이터를 기반으로 합니다.
이 데이터를 통해 TerramEarth는 교체 부품을 선제적으로 비축하고 차량의 계획되지 않은 가동 중지 시간을 60% 줄일 수 있었습니다. 그러나 데이터가 오래되지 않았기 때문에 일부 고객은 교체 부품을 기다리는 동안 최대 4주 동안 차량 없이 지내고 있습니다.
비즈니스 요구 사항
계획에 없던 차량 가동 중지 시간을 1주일 미만으로 줄이십시오.
고객이 장비를 더 잘 사용하는 방법에 대한 더 많은 데이터로 딜러 네트워크를 지원합니다.
새로운 제품 및 서비스 포지셔닝
다양한 회사, 특히 종자 및 비료 공급업체와 파트너 관계를 맺을 수 있는 능력 보유
빠르게 성장하는 농업 사업에서 - 고객을 위한 매력적인 공동 제안을 만들기 위해.
기술 요구 사항
단일 데이터 센터 이상으로 확장하여 미국 중서부 및 동부 지역으로의 대기 시간 감소
해안.
백업 전략을 만듭니다.
장비에서 데이터 센터로의 데이터 전송 보안을 강화합니다.
데이터 웨어하우스의 데이터를 개선합니다.
고객 및 장비 데이터를 사용하여 고객 요구 사항을 예측합니다.
애플리케이션 1: 데이터 수집
사용자 정의 Python 애플리케이션은 단일 서버에서 업로드된 데이터 파일을 읽고 데이터 웨어하우스에 씁니다.
계산:
윈도우 서버 2008 R2
- 16개의 CPU
- 128GB RAM
- 10TB 로컬 HDD 스토리지
응용 2: 보고
비즈니스 분석가가 수리가 필요한 장비를 확인하기 위해 일일 보고서를 실행하는 데 사용하는 기성 응용 프로그램입니다. 한 번에 10명으로 구성된 팀(서해안 5명, 동해안 5명) 중 2명의 분석가만 보고 응용 프로그램에 연결할 수 있습니다.
계산:
기성품 응용 프로그램. 물리적 CPU 수에 연결된 라이선스
- 윈도우 서버 2008 R2
- 16개의 CPU
- 32GB RAM
- 500GB HDD
데이터웨어 하우스:
단일 PostgreSQL 서버
- 레드햇 리눅스
- 64개의 CPU
- 128GB RAM
- RAID 0의 4x 6TB HDD
실행 성명
우리의 경쟁 우위는 경쟁사보다 저렴한 비용으로 더 나은 차량을 제작할 수 있는 능력과 함께 항상 제조 공정에 있었습니다. 그러나 다양한 접근 방식을 가진 신제품이 지속적으로 개발되고 있으며 우리 업계에서 다음 변화의 물결을 겪을 수 있는 기술이 부족하다는 점이 우려됩니다. 제 목표는 점진적 혁신을 통해 즉각적인 시장 요구 사항을 해결하면서 기술을 구축하는 것입니다.
이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하십시오. 기술 요구 사항을 고려할 때 GCP에서 계획되지 않은 차량 다운타임을 어떻게 줄여야 할까요?
Professional-Cloud-Architect 문제 74
회사의 테스트 제품군은 Linux 가상 머신에서 매일 테스트를 실행하는 사용자 지정 C++ 애플리케이션입니다. 전체 테스트 제품군은 테스트용으로 예약된 제한된 수의 온프레미스 서버에서 실행되며 완료하는 데 몇 시간이 걸립니다. 귀사는 테스트 인프라를 클라우드로 이동하여 시스템 변경 사항을 완전히 테스트하는 데 걸리는 시간을 줄이고 테스트를 가능한 한 적게 변경하려고 합니다.
어떤 클라우드 인프라를 추천해야 합니까?
어떤 클라우드 인프라를 추천해야 합니까?
Professional-Cloud-Architect 문제 75
TerramEarth의 2천만 대의 차량은 전 세계에 흩어져 있습니다. 차량의 위치에 따라 원격 측정 데이터는 Google Cloud Storage(GCS) 지역 버킷(미국, 유럽 또는 아시아)에 저장됩니다. CTO가 원시 원격 측정 데이터에 대한 보고서를 실행하여 차량이 100,000마일 이후에 고장나는 이유를 확인하도록 요청했습니다.
모든 데이터에 대해 이 작업을 실행하려고 합니다.
이 작업을 실행하는 가장 비용 효율적인 방법은 무엇입니까?
모든 데이터에 대해 이 작업을 실행하려고 합니다.
이 작업을 실행하는 가장 비용 효율적인 방법은 무엇입니까?