무료 온라인 액세스 Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-09-13.q111 모의 시험 (Page 14)

Professional-Cloud-Architect 문제 61

JencoMart는 Google Cloud Platform에서 아시아 트래픽을 처리하는 애플리케이션 버전을 구축했습니다. 너
비즈니스 및 기술 목표에 대한 성공을 측정하고자 합니다.
어떤 지표를 추적해야 합니까?

A. 아시아로부터의 요청에 대한 오류율

B. 미국과 아시아 간의 대기 시간 차이

C. 아시아의 총 방문수, 오류율 및 대기 시간

D. 아시아 사용자의 총 방문수 및 평균 지연 시간

E. 데이터베이스에 존재하는 문자 집합의 수

Professional-Cloud-Architect 문제 62

Google Cloud Platform 리소스는 조직, 폴더, 프로젝트를 사용하여 계층적으로 관리됩니다.
Cloud Identity and Access Management(IAM) 정책이 이러한 다양한 수준에 존재하는 경우 계층 구조의 특정 노드에서 유효한 정책은 무엇입니까?

A. 유효한 정책은 노드에 설정된 정책에 의해서만 결정됩니다.

B. 유효한 정책은 노드에서 설정되고 조상의 정책에 의해 제한되는 정책입니다.

C. 유효한 정책은 노드에 설정된 정책과 상위 노드에서 상속된 정책의 합집합입니다.

D. 유효한 정책은 노드에 설정된 정책과 상위 노드에서 상속된 정책의 교집합입니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 63

이 질문에 대해서는 Dress4Win 사례 연구를 참조하십시오. 감사 중 법적 규정을 준수하기 위해 Dress4Win은 Google Cloud에서 리소스의 구성 또는 메타데이터를 수정하는 모든 관리 작업에서 통찰력을 제공할 수 있어야 합니다.
어떻게 해야 합니까?

A. Stackdriver Trace를 사용하여 추적 목록 분석을 만듭니다.

B. Stackdriver Monitoring을 사용하여 프로젝트 활동에 대한 대시보드를 만드세요.

C. 모든 프로젝트에서 Cloud Identity-Aware Proxy를 활성화하고 관리자 그룹을 구성원으로 추가합니다.

D. GCP 콘솔 및 Stackdriver Logging의 활동 페이지를 사용하여 필요한 정보를 제공하세요.

Professional-Cloud-Architect 문제 64

유압과 같은 작동 매개변수는 TerramEarth의 각 차량에서 환경 조건에 따라 효율성을 높이기 위해 조정할 수 있습니다. 주요 목표는 현장에서 2천만 대의 모든 셀룰러 및 연결되지 않은 차량의 운영 효율성을 높이는 것입니다.
이 목표를 어떻게 달성할 수 있습니까?

A. 엔지니어가 데이터에서 패턴을 검사한 다음 자동으로 작동 조정을 수행하는 규칙으로 알고리즘을 생성하게 하십시오.

B. 모든 운영 데이터를 캡처하고, 이상적인 운영을 식별하는 기계 학습 모델을 교육하고, 로컬에서 실행하여 운영 조정을 자동으로 수행합니다.

C. 슬라이딩 윈도우로 Google Cloud Dataflow 스트리밍 작업을 구현하고 Google Cloud Messaging(GCM)을 사용하여 자동으로 운영 조정

D. 모든 운영 데이터를 캡처하고, 이상적인 운영을 식별하는 기계 학습 모델을 학습시키고, Google Cloud 기계 학습(ML) 플랫폼에서 호스팅하여 운영 조정을 자동으로 수행합니다.

정답: B

설명/참조:
테람어스, B
테스트렛 1
회사 개요
TerramEarth는 광업 및 농업용 중장비를 제조합니다. 사업의 약 80%는 광업에서, 20%는 농업에서 발생합니다. 현재 100개국에 500개 이상의 딜러와 서비스 센터가 있습니다. 그들의 사명은 고객의 생산성을 높이는 제품을 만드는 것입니다.
솔루션 개념
초당 120개의 데이터 필드를 수집하는 2천만 대의 TerramEarth 차량이 운행 중입니다. 데이터는 차량에 로컬로 저장되며 차량 서비스를 받을 때 분석을 위해 액세스할 수 있습니다. 데이터는 유지 관리 포트를 통해 다운로드됩니다. 이 동일한 포트를 사용하여 작동 매개변수를 조정하여 새로운 컴퓨팅 모듈로 현장에서 차량을 업그레이드할 수 있습니다.
약 200,000대의 차량이 셀룰러 네트워크에 연결되어 TerramEarth가 직접 데이터를 수집할 수 있습니다. TerramEarth는 초당 120필드의 데이터 속도로 매일 22시간 작동하여 이러한 연결된 차량에서 총 약 9TB/일을 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 gzip으로 압축하고 FTP를 통해 업로드한 후 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장합니다. 이 프로세스에는 시간이 걸리므로 집계된 보고서는 3주 된 데이터를 기반으로 합니다.
이 데이터를 사용하여 TerramEarth는 교체 부품을 선제적으로 비축하고 계획되지 않은 차량 가동 중지 시간을 60% 줄일 수 있었습니다. 그러나 데이터가 오래되었기 때문에 일부 고객은 교체 부품을 기다리는 동안 최대 4주 동안 차량 없이 지내야 합니다.
비즈니스 요구 사항
* 계획되지 않은 차량 가동 중지 시간을 1주일 미만으로 줄입니다.
* 고객이 장비를 사용하여 신제품 및 서비스를 더 잘 포지셔닝하는 방법에 대한 더 많은 데이터로 딜러 네트워크를 지원합니다.
* 다른 회사, 특히 빠르게 성장하는 농업 사업의 종자 및 비료 공급업체와 협력하여 고객을 위한 매력적인 공동 제안을 만들 수 있는 능력 보유 기술 요구 사항
* 미국 중서부 및 동부 해안에 대한 대기 시간을 줄이기 위해 단일 데이터 센터 이상으로 확장
* 백업 전략 만들기
* 장비에서 데이터 센터로의 데이터 전송 보안 강화
* 데이터 웨어하우스의 데이터 개선
* 고객 및 장비 데이터를 사용하여 고객 요구 사항 예측
애플리케이션 1: 데이터 수집
사용자 지정 Python 애플리케이션은 단일 서버에서 업로드된 데이터 파일을 읽고 데이터 웨어하우스에 기록합니다.
컴퓨팅:
* 윈도우 서버 2008 R2
- CPU 16개
- 128GB RAM
- 10TB 로컬 HDD 스토리지
적용 2: 보고
비즈니스 분석가가 수리가 필요한 장비를 확인하기 위해 일일 보고서를 실행하는 데 사용하는 기성 애플리케이션입니다. 10명으로 구성된 팀의 분석가 2명(서해안 5명, 동해안 5명)만 한 번에 보고 애플리케이션에 연결할 수 있습니다.
컴퓨팅:
* 선반 응용 프로그램에서. 물리적 CPU 수에 연결된 라이선스
- 윈도우 서버 2008 R2
- CPU 16개
- 32GB RAM
- 500GB HDD
데이터웨어 하우스:
* 단일 PostgreSQL 서버
- 레드햇 리눅스
- CPU 64개
- 128GB RAM
- RAID 0의 4x 6TB HDD
집행 성명서
우리의 경쟁 우위는 경쟁사보다 저렴한 비용으로 더 나은 차량을 제작할 수 있는 능력과 함께 항상 제조 공정에 있었습니다. 그러나 접근 방식이 다른 새로운 제품이 지속적으로 개발되고 있으며 업계에서 다음 변화의 물결을 감당할 기술이 부족하다는 점이 걱정됩니다. 저의 목표는 점진적인 혁신을 통해 즉각적인 시장 요구를 해결하면서 기술을 구축하는 것입니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 65

이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요.
TerramEarth의 CTO는 연결된 차량의 원시 데이터를 사용하여 개발 팀의 차량이 실패에 집중할 시기를 대략적으로 식별하는 데 도움이 되기를 원합니다. 분석가가 차량 데이터를 중앙에서 쿼리할 수 있도록 허용하려고 합니다. 어떤 아키텍처를 추천해야 합니까?
A)

A. 옵션 A

B. 옵션 B

C. 옵션 C

D. 옵션 D

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