A. 구글 클라우드 SQL

B. 구글 클라우드 빅테이블

C. 구글 클라우드 스토리지

D. 구글 클라우드 데이터스토어

A. 아시아 지역 요청 오류율

B. 데이터베이스에 존재하는 문자 집합의 수

C. 아시아 사용자의 총 방문수 및 평균 지연 시간

D. 미국과 아시아의 지연 시간 차이

E. 아시아의 총 방문수, 오류율 및 지연 시간

A. Admin Directory API를 사용하여 Active Directory 도메인 컨트롤러에 대해 인증합니다.

B. 온프레미스 Active Directory 도메인 컨트롤러를 ID 공급자로 사용하도록 구성된 Cloud IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용합니다.

C. Google Cloud 디렉터리 동기화를 사용하여 Active Directory 사용자 이름을 클라우드 ID와 동기화하고 SAML SSO를 구성합니다.

D. Compute Engine을 사용하여 Google Cloud 디렉터리 동기화를 사용하여 온프레미스 AD 도메인 컨트롤러의 복제본인 Active Directory(AD) 도메인 컨트롤러를 만듭니다.

A. 1. Cloud Operations for GKE를 사용하도록 GKE 클러스터를 업데이트합니다.
2. GKE Monitoring 대시보드를 사용하여 영향을 받는 Pod의 로그를 조사합니다.

B. 1. Cloud Operations for GKE가 사용 설정된 새 GKE 클러스터를 만듭니다.
2. 영향을 받는 포드를 새 클러스터로 마이그레이션하고 해당 포드에 대한 트래픽을 새 클러스터로 리디렉션합니다.
3. GKE Monitoring 대시보드를 사용하여 영향을 받는 Pod의 로그를 조사합니다.

C. 1. Cloud Operations for GKE를 사용하도록 GKE 클러스터를 업데이트하고 Prometheus를 배포합니다.
2. 응용 프로그램이 오류를 반환할 때마다 트리거되도록 경고를 설정합니다.

D. 1. Cloud Operations for GKE가 활성화된 새 GKE 클러스터를 만들고 Prometheus를 배포합니다.
2. 영향을 받는 포드를 새 클러스터로 마이그레이션하고 해당 포드에 대한 트래픽을 새 클러스터로 리디렉션합니다.
3. 응용 프로그램이 오류를 반환할 때마다 트리거되도록 경고를 설정합니다.

A. Google 데이터 스튜디오를 BigQuery에 연결합니다. 사용자에 대한 차원과 사용자당 쿼리 수에 대한 메트릭을 만듭니다.

B. BigQuery 인터페이스에서 JOBS 테이블에 대한 쿼리를 실행하여 필요한 정보를 가져옵니다.

C. 'bq show'를 사용하여 모든 작업을 나열합니다. 작업별로 'bq Is'를 사용하여 작업 정보를 나열하고 필요한 정보를 가져옵니다.

D. Cloud Audit Logging을 사용하여 Cloud Audit Logs를 보고 쿼리 작업에 대한 필터를 생성하여