무료 온라인 액세스 Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-09-13.q111 모의 시험 (Page 19)

Professional-Cloud-Architect 문제 86

Cloud Storage에 HTTP 요청을 보내는 애플리케이션이 있습니다. 경우에 따라 HTTP 상태 코드 5xx 및 429와 함께 요청이 실패합니다.
이러한 유형의 오류를 어떻게 처리해야 합니까?

A. 성능 향상을 위해 HTTP 대신 gRPC를 사용하십시오.

B. 잘린 지수 백오프 전략을 사용하여 재시도 논리를 구현합니다.

C. Cloud Storage 버킷이 지역 중복성을 위해 다중 지역인지 확인하세요.

D. https://status.cloud.google.com/feed.atom을 모니터링하고 Cloud Storage가 사고를 보고하지 않는 경우에만 요청합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 87

여러 단계에 걸쳐 온프레미스 솔루션을 Google Cloud로 마이그레이션하고 있습니다. Cloud VPN을 사용하여 마이그레이션이 완료될 때까지 온프레미스 시스템과 Google Cloud 간의 연결을 유지합니다. 이 기간 동안 모든 온프레미스 시스템에 연결할 수 있는지 확인하려고 합니다. Google Cloud에서 네트워킹을 어떻게 구성해야 할까요?

A. 기본 IP 범위는 온프레미스에서 사용하는 범위와 겹치지 않는 Google Cloud의 IP 범위를 사용하고 온프레미스에서 사용하는 것과 동일한 IP 범위의 보조 범위를 사용합니다.

B. Google Cloud에서 기본 IP 범위로 온프레미스를 사용하는 것과 동일한 IP 범위를 사용하고 온프레미스에서 사용하는 범위와 겹치지 않는 보조 범위를 사용합니다.

C. 온프레미스를 사용하는 것과 동일한 IP 범위를 Google Cloud에서 사용

D. 온프레미스에서 사용하는 범위와 겹치지 않는 Google Cloud의 IP 범위 사용

Professional-Cloud-Architect 문제 88

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: D

설명/참조:
참조: https://cloud.google.com/customers/ocado/
테람어스, B
테스트렛 1
회사 개요
TerramEarth는 광업 및 농업용 중장비를 제조합니다. 사업의 약 80%는 광업에서, 20%는 농업에서 발생합니다. 현재 500개 이상의 딜러와 서비스 센터를 보유하고 있습니다.
100개국. 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 서버에 상주하는 Linux 및 Windows 기반 시스템으로 구성됩니다.
<유>:S. 서해안 기반 데이터 센터. 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 정지 시간을 1주일 미만으로 줄입니다.
* 고객이 장비를 사용하여 신제품 및 서비스를 더 잘 포지셔닝하는 방법에 대한 더 많은 데이터로 딜러 네트워크를 지원합니다.
* 다양한 회사, 특히 빠르게 성장하는 농업 사업의 종자 및 비료 공급업체와 파트너 관계를 맺어 고객을 위한 매력적인 공동 제품을 만들 수 있습니다.
기술 요구 사항
* 단일 데이터 센터 이상으로 확장하여 미국 중서부 및 동부 해안에 대한 대기 시간을 줄입니다.
* 백업 전략을 만듭니다.
* 장비에서 데이터 센터로의 데이터 전송 보안을 강화합니다.
* 데이터 웨어하우스의 데이터를 개선합니다.
* 고객 및 장비 데이터를 사용하여 고객의 요구 사항을 예측합니다.
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 89

이 질문에 대해서는 Mountkirk Games 사례 연구를 참조하십시오. Mountkirk Games 회사의 컴퓨팅 워크로드에 대한 기술 아키텍처를 분석하고 정의해야 합니다. Mountkirk Games 비즈니스 및 기술 요구 사항을 고려할 때 어떻게 해야 합니까?

A. 관리형 인스턴스 그룹 및 자동 확장 정책을 사용하여 글로벌 로드 밸런서를 생성합니다. 선점형 Compute Engine 인스턴스를 사용합니다.

B. 관리형 인스턴스 그룹 및 자동 확장 정책으로 글로벌 로드 밸런서를 생성합니다. 비선점형 Compute Engine 인스턴스를 사용합니다.

C. 네트워크 로드 밸런서를 생성합니다. 선점형 Compute Engine 인스턴스를 사용합니다.

D. 네트워크 로드 밸런서를 생성합니다. 비선점형 Compute Engine 인스턴스를 사용합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 90

귀사는 전 세계적으로 분산된 사용자가 사진을 업로드하고 선택한 다른 사용자와 공유할 수 있는 새로운 응용 프로그램을 개발하고 있습니다. 이 애플리케이션은 수백만 명의 동시 사용자를 지원합니다. 개발자가 기본 인프라를 생성하고 유지 관리할 필요 없이 코드 작성에만 집중할 수 있기를 원합니다. 애플리케이션을 배포하려면 어떤 서비스를 사용해야 합니까?

A. 앱 엔진

B. 클라우드 엔드포인트

C. 컴퓨팅 엔진

D. Google 쿠버네티스 엔진

다른 버전: 918Google.Professional-Cloud-Architect.v2026-01-14.q101; 2665Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-16.q191; 1305Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-08.q174; 2422Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-01-14.q147; 1791Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-07-10.q111; 3579Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-05-20.q253

최근 업로드: 138Oracle.1Z1-171.v2026-09-06.q38; 153SAP.C_S4TM.v2026-09-06.q71; 161Oracle.1Z0-1054-26.v2026-09-06.q65; 194Huawei.H12-831_V1.0.v2026-09-06.q231; 138Salesforce.Plat-Arch-205.v2026-09-06.q28; 152Salesforce.Plat-Arch-203.v2026-09-06.q90; 142Oracle.1Z0-1050-26.v2026-09-05.q19; 227Salesforce.Manufacturing-Cloud-Professional.v2026-09-05.q111; 247EXIN.ITILFND_V4.v2026-09-05.q129; 253Citrix.1Y0-312.v2026-09-05.q182