무료 온라인 액세스 Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-07-10.q111 모의 시험 (Page 18)

Professional-Cloud-Architect 문제 81

이 질문에 대해서는 JencoMart 사례 연구를 참조하십시오.
JencoMart 보안 팀은 모든 Google Cloud Platform 인프라가 프로덕션 리소스와 개발 리소스 간의 관리 업무를 분리하는 최소 권한 모델을 사용하여 배포되도록 요구합니다. 어떤 Google 도메인과 프로젝트 구조를 추천해야 하나요?

A. 사용자를 관리하기 위해 두 개의 G Suite 계정을 만듭니다. 하나는 개발/테스트/스테이징용이고 다른 하나는 프로덕션용입니다. 각 계정에는 모든 애플리케이션에 대해 하나의 프로젝트가 포함되어야 합니다.

B. 두 개의 G Suite 계정을 만들어 사용자를 관리합니다. 하나는 모든 개발 애플리케이션을 위한 단일 프로젝트이고 다른 하나는 모든 프로덕션 애플리케이션을 위한 단일 프로젝트입니다.

C. 하나의 G Suite 계정을 만들어 자체 프로젝트에서 각 애플리케이션의 각 단계로 사용자를 관리합니다.

D. 하나의 G Suite 계정을 만들어 개발/테스트/스테이징 환경을 위한 하나의 프로젝트와 프로덕션 환경을 위한 하나의 프로젝트로 사용자를 관리합니다.

정답: A

주제 4, Dress4Win 사례 연구회사 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.
회사 배경
Dress4win의 애플리케이션은 설립자의 차고에 있는 몇 대의 서버에서 같은 위치에 있는 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 열망으로 인해 Dress4win은 퍼블릭 클라우드로의 완전한 마이그레이션에 전념하고 있습니다.
솔루션 개념
클라우드로 마이그레이션하는 첫 번째 단계에서 Dress4win은 개발 및 테스트 환경을 이전하는 것을 고려하고 있습니다. 또한 현재 인프라가 단일 위치에 있기 때문에 재해 복구 사이트 구축을 고려하고 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.
* 데이터베이스:
* 애플리케이션 서버:
* 스토리지 기기:
* Apache Hadoop/Spark 서버:
* MQ 서버:
* 기타 서버:
비즈니스 요구 사항
* 확장된 패리티의 프로덕션으로 안정적이고 재현 가능한 환경을 구축합니다.
* 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.
* 다른 모든 요구 사항이 충족되면 클라우드로 완전히 마이그레이션합니다.
기술 요구 사항
* 클라우드에서 리소스를 프로비저닝하기 위한 자동화 프레임워크를 평가하고 선택합니다.
* 비상 시 프로덕션 환경에서 클라우드로 장애 조치를 지원합니다.
* 용량을 절약하기 위해 클라우드로 마이그레이션할 수 있는 프로덕션 서비스를 식별합니다.
* 가능하면 관리형 서비스를 사용하십시오.
* 유선 및 유휴 상태의 데이터를 암호화합니다.
* 프로덕션 데이터 센터와 클라우드 환경 간의 다중 VPN 연결을 지원합니다.
CEO 성명서
투자자들은 현재 인프라로 비용을 확장하고 억제할 수 있는 능력에 대해 우려하고 있습니다. 그들은 또한 새로운 경쟁자가 퍼블릭 클라우드 플랫폼을 사용하여 선행 투자를 상쇄하고 더 나은 기능 개발에 집중할 수 있다는 점을 우려합니다.
CTO 성명서
우리는 현재 인프라에 막대한 투자를 했지만 대부분의 장비가 수명이 다해 가고 있습니다. 우리는 새로운 프로젝트를 시작하기 전에 새로운 장비가 준비되기를 계속 몇 주 동안 기다리고 있습니다. 우리의 교통 패턴은 아침과 주말 저녁에 가장 높습니다. 다른 시간에는 용량의 80%가 유휴 상태입니다.
CFO 성명서
자본 지출이 현재 분기별 예상을 초과하고 있습니다. 클라우드로 마이그레이션하면 초기에 지출이 증가할 수 있지만 다음 하드웨어 교체 주기 전에 완전히 전환될 것으로 예상합니다. 향후 5년간의 총 소유 비용(TCO) 분석에 따르면 클라우드 전략은 현재 모델보다 30~50% 낮습니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 82

잘못된 프로덕션 배포의 계획되지 않은 롤백 수를 줄여야 합니다.
회사의 웹 호스팅 플랫폼. QA/테스트 프로세스를 개선하여 80% 감소를 달성했습니다.
롤백을 더 줄이기 위해 어떤 두 가지 추가 접근 방식을 취할 수 있습니까? 2개의 답변을 선택하세요.

A. 모놀리식 플랫폼을 마이크로서비스로 분할

B. 그린-블루 배포 모델 도입

C. 관계형 데이터베이스 시스템에 대한 플랫폼의 종속성을 줄입니다.

D. QA 환경을 Canary 릴리스로 교체

E. 플랫폼의 관계형 데이터베이스 시스템을 NoSQL 데이터베이스로 교체

Professional-Cloud-Architect 문제 83

귀사는 전국적으로 운영되며 시간이 중요하지 않은 일부 작업을 포함하여 여러 일괄 작업에 GCP를 사용할 계획입니다. 또한 HIPAA 인증을 받은 GCP 서비스를 사용하고 서비스 비용을 관리해야 합니다.
Google 권장사항을 충족하려면 어떻게 설계해야 하나요?

A. 표준 VM을 동일한 지역에 프로비저닝하여 비용을 절감합니다. HIPAA를 준수하지 않는 모든 GCP 서비스 및 API의 사용을 중지한 다음 중단합니다.

B. 비용을 줄이기 위해 선점형 VM을 프로비저닝합니다. HIPAA를 준수하지 않는 모든 GCP 서비스 및 API의 사용을 중단합니다.

C. 동일한 지역에 표준 VM을 프로비저닝하여 비용을 절감합니다. HIPAA를 준수하지 않는 모든 GCP 서비스 및 API의 사용을 중단합니다.

D. 비용을 줄이기 위해 선점형 VM을 프로비저닝합니다. HIPAA를 준수하지 않는 모든 GCP 및 API의 사용을 중지한 다음 중단합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 84

귀하의 고객은 사용자에게 제품 추천을 제공하기 위해 전자 상거래 사이트에서 사용하는 웹 서비스를 실행합니다. 이 회사는 결과의 품질을 개선하기 위해 Google Cloud Platform에서 기계 학습 모델을 실험하기 시작했습니다.
고객은 시간이 지남에 따라 모델의 결과를 개선하기 위해 무엇을 해야 합니까?

A. Cloud Machine Learning Engine 성능 측정항목을 Stackdriver에서 BigQuery로 내보내 모델의 효율성을 분석하는 데 사용합니다.

B. 기계 학습 모델 교육을 Cloud GPU에서 Cloud TPU로 이동하여 더 나은 결과를 제공하는 로드맵을 구축합니다.

C. 최신 CPU 아키텍처의 가용성에 대한 Compute Engine 발표를 모니터링하고 추가 성능을 위해 사용 가능한 즉시 모델을 배포합니다.

D. 학습 데이터로 사용할 추천 이력 및 추천 결과를 BigQuery에 저장합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 85

이 질문에 대해서는 JencoMart 사례 연구를 참조하십시오.
JencoMart는 사용자 프로필 데이터베이스를 Google Cloud Platform으로 이동하려고 합니다. 어떤 Google 데이터베이스를 사용해야 합니까?

A. 클라우드 스패너

B. 구글 빅쿼리

C. 구글 클라우드 SQL

D. Google 클라우드 데이터 저장소

다른 버전: 547Google.Professional-Cloud-Architect.v2026-01-14.q101; 2225Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-16.q191; 951Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-08.q174; 939Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-09-13.q111; 2150Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-01-14.q147; 3187Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-05-20.q253

최근 업로드: 102Snowflake.ADA-C02.v2026-06-08.q23; 102Microsoft.SC-300-KR.v2026-06-08.q173; 102Microsoft.DP-300-KR.v2026-06-08.q157; 102Microsoft.MS-102-KR.v2026-06-08.q240; 102Microsoft.DP-300-KR.v2026-06-08.q176; 102Microsoft.SC-100-KR.v2026-06-08.q115; 118TheBerylInstitute.CPXP.v2026-06-06.q56; 158ACAMS.CAMS7-KR.v2026-06-05.q213; 180PaloAltoNetworks.XSIAM-Analyst.v2026-06-04.q72; 152NLN.NEX.v2026-06-04.q54