무료 온라인 액세스 Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-08.q174 모의 시험 (Page 32)

Professional-Cloud-Architect 문제 151

회사에서는 Google Cloud 리소스 사용을 시작하고 싶지만 ID 관리를 위해 온프레미스 Active Directory 도메인 컨트롤러를 유지하려고 합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?

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

B. Google 클라우드 디렉토리 동기화를 사용하여 Active Directory 사용자 이름을 클라우드 ID와 동기화하고 SAML SSO를 구성합니다.

C. 온프레미스 Active Directory 도메인 컨트롤러를 ID 공급업체로 사용하도록 구성된 Cloud Identity-Aware Proxy를 사용합니다.

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

Professional-Cloud-Architect 문제 152

TerramEarth의 2천만 대의 차량은 전 세계에 흩어져 있습니다. 차량의 위치에 따라,
원격 분석 데이터는 Google Cloud Storage(GCS) 지역 버킷(미국, 유럽 또는 아시아)에 저장됩니다. CTO
차량이 다음과 같이 고장나는 이유를 파악하기 위해 원시 원격 측정 데이터에 대한 보고서를 실행해 달라고 요청했습니다.
10만 마일. 모든 데이터에 대해 이 작업을 실행하려고 합니다.
이 작업을 실행하는 가장 비용 효율적인 방법은 무엇입니까?

A. 모든 데이터를 1개의 영역으로 이동한 후 Cloud Dataproc 클러스터를 시작하여 작업을 실행합니다.

B. 모든 데이터를 1개 지역으로 이동한 후 Google Cloud Dataproc 클러스터를 시작하여 작업을 실행합니다.

C. 각 지역에서 클러스터를 시작하여 원시 데이터를 전처리하고 압축한 다음 데이터를
다중 지역 버킷을 사용하고 Dataproc 클러스터를 사용하여 작업을 완료합니다.

D. 각 지역에서 클러스터를 시작하여 원시 데이터를 전처리하고 압축한 다음 데이터를
지역 버킷을 만들고 Cloud Dataproc 클러스터를 사용하여 작업을 완료합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 153

현재 Dress4Win 시스템 아키텍처는 하나의 데이터 센터에 위치하기 때문에 일부 고객에게 대기 시간이 높습니다.
향후 평가 및 클라우드 성능 최적화를 통해 Dresss4Win은 Google 클라우드 플랫폼을 사용할 때 시스템 아키텍처를 여러 위치에 배포하려고 합니다.
어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?

A. 지역 관리형 인스턴스 그룹은 트래픽을 기반으로 각 지역의 인스턴스를 개별적으로 늘릴 수 있으므로 지역 관리형 인스턴스 그룹과 글로벌 로드 밸런서를 사용하여 성능을 향상합니다.

B. 운영 팀에서 관리하는 더 가까운 가상 머신 그룹에 요청을 전달하는 가상 머신 세트와 함께 글로벌 로드 밸런서를 사용합니다.

C. 지역 관리형 인스턴스 그룹과 글로벌 부하 분산 장치를 사용하여 서로 다른 지역의 영역 간에 자동 장애 조치를 제공함으로써 안정성을 높입니다.

D. 별도의 관리형 인스턴스 그룹의 일부로 더 가까운 가상 머신 그룹에 요청을 전달하는 가상 머신 세트와 함께 글로벌 부하 분산 장치를 사용합니다.

정답: A

설명/참조:
드레스4윈,B
테스트렛 1
회사 개요
Dress4Win은 사용자가 웹 앱과 모바일 애플리케이션을 사용하여 개인 옷장을 정리하고 관리할 수 있도록 돕는 웹 기반 회사입니다. 또한 회사는 사용자를 디자이너 및 소매업체와 연결하는 활발한 소셜 네트워크를 구축합니다. 이들은 광고, 전자상거래, 추천, 프리미엄 앱 모델을 통해 서비스로 수익을 창출합니다. 애플리케이션은 창업자의 차고에 있는 몇 대의 서버에서 같은 위치에 있는 데이터 센터에 있는 수백 대의 서버와 장비로 성장했습니다. 그러나 현재 인프라 용량은 애플리케이션의 급속한 성장을 감당하기에 부족합니다. 이러한 성장과 더 빠른 혁신을 향한 회사의 열망으로 인해 Dress4Win은 퍼블릭 클라우드로의 전체 마이그레이션을 약속하고 있습니다.
솔루션 컨셉
클라우드로의 마이그레이션 첫 번째 단계에서 Dress4Win은 개발 및 테스트 환경을 이전하고 있습니다. 또한 현재 인프라가 단일 위치에 있기 때문에 재해 복구 사이트를 구축하고 있습니다. 그들은 아키텍처의 어떤 구성 요소를 그대로 마이그레이션할 수 있는지, 마이그레이션하기 전에 어떤 구성 요소를 변경해야 하는지 확신하지 못합니다.
기존 기술 환경
Dress4Win 애플리케이션은 단일 데이터 센터 위치에서 제공됩니다. 모든 서버는 Ubuntu LTS v16.04를 실행합니다.
데이터베이스:
* MySQL. 사용자 데이터, 인벤토리, 정적 데이터용 서버 1개:
- MySQL 5.8
- 8코어 CPU
- 128GB RAM
- 2x 5TB HDD(RAID 1)
* 메타데이터, 소셜 그래프, 캐싱을 위한 Redis 3 서버 클러스터. 각 서버는 다음과 같습니다.
- 레디스 3.2
- 4코어 CPU
- 32GB RAM
컴퓨팅:
* 마이크로 서비스 기반 API 및 정적 콘텐츠를 제공하는 40개의 웹 애플리케이션 서버.
- 톰캣 - 자바
- 엔진스
- 4코어 CPU
- 32GB RAM
* 20개의 Apache Hadoop/Spark 서버:
- 데이터 분석
- 실시간 추세 계산
- 8코어 CPU
- 128GB RAM
- 4x 5TB HDD(RAID 1)
* 메시징, 소셜 알림 및 이벤트를 위한 RabbitMQ 서버 3개:
- 8코어 CPU
- 32GB RAM
* 기타 서버:
- Jenkins, 모니터링, 요새 호스트, 보안 스캐너
- 8코어 CPU
- 32GB RAM
저장 장치:
* VM 호스트용 iSCSI
* 파이버 채널 SAN - MySQL 데이터베이스
- 총 저장 용량 1PB 400TB 사용 가능
* NAS - 이미지 저장, 로그, 백업
- 총 저장 용량 100TB 35TB 사용 가능
비즈니스 요구 사항
* 생산 패리티를 확장하여 안정적이고 재현 가능한 환경을 구축합니다.
* 클라우드에 대한 일련의 보안 및 ID 및 액세스 관리(IAM) 모범 사례를 정의하고 준수하여 보안을 향상합니다.
* 새로운 리소스의 신속한 프로비저닝을 통해 비즈니스 민첩성과 혁신 속도를 향상합니다.
* 클라우드 성능을 위해 아키텍처를 분석하고 최적화합니다.
기술 요구 사항
* 클라우드에서 비프로덕션 환경을 쉽게 생성할 수 있습니다.
* 클라우드에서 리소스 프로비저닝을 위한 자동화 프레임워크를 구현합니다.
* 온프레미스 데이터 센터 또는 클라우드에 애플리케이션을 배포하기 위한 지속적인 배포 프로세스를 구현합니다.
* 긴급 상황 시 프로덕션 환경을 클라우드로 장애 조치할 수 있도록 지원합니다.
* 유선 및 미사용 데이터를 암호화합니다.
* 프로덕션 데이터 센터와 클라우드 환경 간의 다중 개인 연결을 지원합니다.
임원진술서
우리 투자자들은 현재 인프라를 통해 비용을 확장하고 억제할 수 있는 능력에 대해 우려하고 있습니다. 그들은 또한 경쟁업체가 퍼블릭 클라우드 플랫폼을 사용하여 초기 투자를 상쇄하고 더 나은 기능 개발에 집중할 수 있다는 점을 우려하고 있습니다. 우리의 교통 패턴은 아침과 주말 저녁에 가장 높습니다. 다른 시간에는 용량의 80%가 유휴 상태입니다.
우리의 자본 지출은 현재 분기별 예상을 초과하고 있습니다. 클라우드로 마이그레이션하면 초기 지출이 증가할 가능성이 높지만 다음 하드웨어 교체 주기 전에 완전히 전환할 것으로 예상됩니다. 퍼블릭 클라우드 전략에 대한 향후 5년간의 총 소유 비용(TCO) 분석은 현재 모델에 비해 30%~50%의 비용 절감을 달성합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 154

이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요.
TerramEarth의 CTO는 연결된 차량의 원시 데이터를 사용하여 개발 팀의 차량이 장애에 집중할 시기를 대략적으로 식별하는 데 도움을 주기를 원합니다. 분석가가 차량 데이터 a를 중앙에서 쿼리할 수 있도록 하려고 합니다. 어떤 아키텍처를 추천해야 할까요?

Professional-Cloud-Architect 문제 155

귀하의 회사는 멀티 페타바이트 규모의 데이터 세트를 클라우드로 마이그레이션할 계획입니다. 데이터 세트는 하루 24시간 사용할 수 있어야 합니다. 귀하의 비즈니스 분석가는 SQL 인터페이스 사용 경험만 있습니다. 분석의 용이성을 위해 데이터를 최적화하려면 데이터를 어떻게 저장해야 합니까?

A. Google BigQuery에 데이터를 로드합니다.

B. Google Cloud SQL에 데이터를 삽입합니다.

C. 플랫 파일을 Google Cloud Storage에 저장합니다.

D. 데이터를 Google Cloud Datastore로 스트리밍합니다.

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