A. 다음을 수행합니다.
1) f1-micro 유형 머신으로 관리형 인스턴스 그룹을 생성합니다.
2) 시작 스크립트를 사용하여 리포지토리를 복제하고, 프로덕션 분기를 확인하고, 종속성을 설치하고, Python 앱을 시작합니다.
3) 인스턴스를 다시 시작하여 새 프로덕션 릴리스를 자동으로 배포합니다.

B. 다음을 수행합니다.
1) n1-standard-1 유형 머신으로 관리형 인스턴스 그룹을 생성합니다.
2) 모든 종속 항목이 포함된 프로덕션 분기에서 Compute Engine 이미지를 빌드하고 Python 앱을 자동으로 시작합니다.
3) Compute Engine 이미지를 다시 빌드하고 인스턴스 템플릿을 업데이트하여 새 프로덕션 릴리스를 배포합니다.

C. 다음을 수행합니다.
1) n1-standard-1 유형 머신으로 Kubernetes Engine 클러스터를 생성합니다.
2) 모든 종속성을 사용하여 프로덕션 분기에서 Docker 이미지를 빌드하고
3) 스테이징 네임스페이스에서 imagePullPolicy가 "IfNotPresent"로 설정된 Kubernetes 배포를 만든 다음 테스트 후 프로덕션 네임스페이스로 승격합니다.

D. 다음을 수행합니다.
1) n1-standard-4 유형 머신으로 Kubernetes Engine 클러스터를 생성합니다.
2) 마스터 분기에서 Docker 이미지를 빌드하고 모든 종속성을 만들고 "최신"으로 태그를 지정합니다.
3) imagePullPolicy가 "항상"으로 설정된 기본 네임스페이스에 Kubernetes 배포를 생성합니다.
포드를 다시 시작하여 새 프로덕션 릴리스를 자동으로 배포합니다.

A. Google StackDriver 로깅 에이전트를 다운로드하여 설치하도록 안내합니다.

B. 로깅 모범 사례에 대한 온라인 리소스 목록을 보내십시오.

C. 요구 사항을 정의하고 실행 가능한 로깅 도구를 평가하도록 지원합니다.

D. 현재 도구를 업그레이드하여 새로운 기능을 활용할 수 있도록 도와주세요.

A. Google BigQuery에 데이터 로드

B. Google Cloud SQL에 데이터 삽입

C. 플랫 파일을 Google Cloud Storage에 넣습니다.

D. Google Cloud Datastore로 데이터 스트리밍

A. Google은 이미 다양한 인증을 보유하고 있으며 기본 기능을 사용할 때 "이전" 규정 준수를 제공하기 때문에 웹 애플리케이션이 Google Cloud Platform의 기본 기능 및 서비스만 사용하는지 확인합니다.

B. 애플리케이션 내에서 사용 중인 각 서비스에 대해 GCConsole 내에서 관련 GDPR 준수 설정을 활성화합니다.

C. 규정 준수 격차를 해소하기 위해 Cloud Security Scanner가 테스트 계획 전략의 일부인지 확인하십시오.

D. GDPR 요구 사항을 충족하는 웹 애플리케이션의 데이터 보안 설계를 정의합니다.

A. 부하 테스트가 Cloud Bigtable의 성능을 검증하는지 확인합니다.

B. 로드 테스트 도구에서 재생할 수 있도록 모든 트랜잭션을 기록하도록 프로덕션 서비스를 계측합니다.

C. 부하 테스트 환경에 사용할 별도의 GCP 프로젝트를 만듭니다.

D. 자세한 로깅 및 메트릭 수집으로 부하 테스트 도구 및 대상 서비스를 계측합니다.

E. 로드 테스트 도구가 프로덕션 환경에 대해 정기적으로 실행되도록 예약합니다.

F. 서비스에서 사용하는 모든 타사 시스템이 높은 로드를 처리할 수 있는지 확인합니다.