A. BigQuery의 데이터에 대한 SQL 문을 생성하고 뷰로 저장합니다. 매일 보기를 실행하고 결과를 새 테이블에 저장합니다.

B. 수집 프로세스로 데이터를 수신하는 스트리밍 Cloud Dataflow 작업을 설정합니다. Cloud Dataflow 파이프라인에서 데이터를 정리합니다.

C. BigQuery에서 데이터를 읽고 정리하는 Cloud Function을 만듭니다. 방아쇠를 당깁니다. Compute Engine 인스턴스에서 Cloud 함수를 트리거합니다.

D. Cloud Dataprep을 사용하고 BigQuery 테이블을 소스로 구성합니다. 데이터를 정리하기 위해 매일 작업을 예약합니다.

A. 웹 애플리케이션 계층을 App Engine으로, MySQL을 Cloud Datastore로, NAS를 Cloud Storage로 마이그레이션합니다. RabbitMQ를 배포하고 Deployment Manager를 사용하여 Hadoop 서버를 배포합니다.

B. 영구 디스크 스토리지를 사용하여 RabbitMQ를 Cloud Pub/Sub로, Hadoop을 BigQuery로, NAS를 Compute Engine으로 마이그레이션합니다. Tomcat을 배포하고 Deployment Manager를 사용하여 Nginx를 배포합니다.

C. Tomcat 및 Nginx용 관리형 인스턴스 그룹을 구현합니다. 영구 디스크 스토리지를 사용하여 MySQL을 Cloud SQL로, RabbitMQ를 Cloud Pub/Sub로, Hadoop을 Cloud Dataproc으로, NAS를 Compute Engine으로 마이그레이션하세요.

D. Tomcat 및 Nginx용 관리형 인스턴스 그룹을 구현합니다. MySQL을 Cloud SQL로, RabbitMQ를 Cloud Pub/Sub로, Hadoop을 Cloud Dataproc으로, NAS를 Cloud Storage로 마이그레이션하십시오.

A. 테이블을 시간 파티션으로 만들고 파티션 만료를 45일로 설정합니다.

B. BigQuery 명령줄 도구(bq)를 사용하여 45일이 지난 레코드를 제거하는 스크립트를 만듭니다.

C. BigQuery의 기본 동작에 의존하여 45일이 지난 애플리케이션 로그 정리

D. 테이블의 만료 시간을 45일로 구성합니다.

A. gsutil을 사용하여 cron 스크립트를 생성하여 파일을 Coldline Storage 버킷에 복사합니다.

B. gsutil을 사용하여 cron 스크립트를 생성하여 파일을 Regional Storage 버킷에 복사합니다.

C. Cloud Storage Transfer Service 작업을 생성하여 파일을 Coldline Storage 버킷에 복사합니다.

D. 파일을 Regional Storage 버킷에 복사하는 Cloud Storage Transfer Service 작업을 만듭니다.

A. 아시아의 총 방문수, 오류율 및 지연 시간

B. 아시아 사용자의 총 방문수 및 평균 지연 시간

C. 아시아 요청 오류율

D. 데이터베이스에 존재하는 문자 집합의 수

E. 미국과 아시아의 지연 시간 차이