Professional-Cloud-Architect 문제 61
회사에서는 Google Cloud 리소스 사용을 시작하려고 하지만 ID 관리를 위해 온프레미스 Active Directory 도메인 컨트롤러를 유지하려고 합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Cloud-Architect 문제 62
Mountkirk Games는 새 게임을 위한 실시간 분석 플랫폼을 설정하려고 합니다. 새로운 플랫폼은 기술 요구 사항을 충족해야 합니다.
어떤 Google 기술 조합이 모든 요구사항을 충족하나요?
어떤 Google 기술 조합이 모든 요구사항을 충족하나요?
Professional-Cloud-Architect 문제 63
예정된 출시를 위해 웹 트래픽을 제공하기 위해 자동 확장 인스턴스 그룹을 설정합니다. 인스턴스 그룹을 HTTP(S) 부하 분산기에 대한 백엔드 서비스로 구성한 후 가상 머신(VM) 인스턴스가 1분마다 종료되고 다시 시작되는 것을 확인할 수 있습니다. 인스턴스에는 퍼블릭 IP 주소가 없습니다. 컬 명령을 사용하여 각 인스턴스에서 적절한 웹 응답이 나오는지 확인했습니다. 백엔드가 올바르게 구성되었는지 확인하려고 합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Cloud-Architect 문제 64
사례 연구: 6 - TerramEarth
회사 개요
TerramEarth는 광업 및 농업 산업을 위한 중장비를 제조합니다. 에 대한
사업의 80%는 광업에서, 20%는 농업에서 이루어집니다. 현재 100개국에 500개 이상의 딜러와 서비스 센터를 보유하고 있습니다. 그들의 임무는 고객의 생산성을 높이는 제품을 만드는 것입니다.
솔루션 컨셉
초당 120개 필드의 데이터를 수집하는 2천만 대의 TerramEarth 차량이 작동 중입니다.
데이터는 차량에 로컬로 저장되며 차량 정비 시 분석을 위해 액세스할 수 있습니다.
데이터는 유지 관리 포트를 통해 다운로드됩니다. 이 동일한 포트를 사용하여 작동 매개변수를 조정하면 차량을 새로운 컴퓨팅 모듈로 현장에서 업그레이드할 수 있습니다.
약 200,000대의 차량이 셀룰러 네트워크에 연결되어 TerramEarth가 데이터를 직접 수집할 수 있습니다. TerramEarth는 하루 22시간 작동하여 초당 120개 데이터 필드의 속도로 연결된 차량에서 하루에 약 9TB를 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 압축하고 FTP를 통해 업로드한 후 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장합니다. 이 프로세스에는 시간이 걸리기 때문에 집계된 보고서는 3주 전의 데이터를 기반으로 합니다.
이 데이터를 통해 TerramEarth는 교체 부품을 사전에 비축하고 차량의 계획되지 않은 가동 중지 시간을 60%까지 줄일 수 있었습니다. 그러나 데이터가 오래되었기 때문에 일부 고객은 교체 부품을 기다리는 동안 최대 4주 동안 차량 없이 지내기도 합니다.
비즈니스 요구 사항
계획되지 않은 차량 가동 중지 시간을 1주일 미만으로 줄입니다.
고객이 장비를 더 나은 방식으로 사용하는 방법에 대한 더 많은 데이터로 딜러 네트워크를 지원하십시오.
새로운 제품과 서비스 포지셔닝
다양한 회사, 특히 종자 및 비료 공급업체와 협력할 수 있는 능력 보유
빠르게 성장하는 농업 사업에서 고객을 위한 매력적인 공동 제품을 창출합니다.
기술 요구 사항
단일 데이터 센터 이상으로 확장하여 미국 중서부 및 동부 지역의 대기 시간 단축
해안.
백업 전략을 수립합니다.
장비에서 데이터센터로의 데이터 전송 보안을 강화합니다.
데이터 웨어하우스의 데이터를 개선합니다.
고객 및 장비 데이터를 사용하여 고객 요구를 예측하십시오.
애플리케이션 1: 데이터 수집
사용자 정의 Python 애플리케이션은 단일 서버에서 업로드된 데이터 파일을 읽고 데이터 웨어하우스에 씁니다.
컴퓨팅:
윈도우 서버 2008 R2
- CPU 16개
- 128GB RAM
- 10TB 로컬 HDD 스토리지
적용 2: 보고
비즈니스 분석가가 일일 보고서를 실행하여 수리가 필요한 장비를 확인하는 데 사용하는 기성 애플리케이션입니다. 10명(서해안 5명, 동해안 5명)으로 구성된 팀 중 2명의 분석가만 한 번에 보고 애플리케이션에 연결할 수 있습니다.
컴퓨팅:
선반 응용 프로그램에서 벗어났습니다. 물리적 CPU 수에 따른 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
임원진술서
우리의 경쟁 우위는 경쟁사보다 더 낮은 비용으로 더 나은 차량을 제작할 수 있는 능력을 통해 항상 제조 공정에 있었습니다. 그러나 다양한 접근 방식을 갖춘 신제품이 지속적으로 개발되고 있으며, 업계에서 다음 변화의 물결을 겪을 수 있는 기술이 부족하다는 점이 우려됩니다. 저의 목표는 점진적인 혁신을 통해 즉각적인 시장 요구 사항을 해결하면서 기술을 구축하는 것입니다.
이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요. 유럽 GDPR 규정을 준수하기 위해 TerramEarth는 개인 데이터가 포함된 36개월 후 유럽 고객으로부터 생성된 데이터를 삭제해야 합니다. 새 아키텍처에서는 이 데이터가 Cloud Storage와 BigQuery 모두에 저장됩니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
회사 개요
TerramEarth는 광업 및 농업 산업을 위한 중장비를 제조합니다. 에 대한
사업의 80%는 광업에서, 20%는 농업에서 이루어집니다. 현재 100개국에 500개 이상의 딜러와 서비스 센터를 보유하고 있습니다. 그들의 임무는 고객의 생산성을 높이는 제품을 만드는 것입니다.
솔루션 컨셉
초당 120개 필드의 데이터를 수집하는 2천만 대의 TerramEarth 차량이 작동 중입니다.
데이터는 차량에 로컬로 저장되며 차량 정비 시 분석을 위해 액세스할 수 있습니다.
데이터는 유지 관리 포트를 통해 다운로드됩니다. 이 동일한 포트를 사용하여 작동 매개변수를 조정하면 차량을 새로운 컴퓨팅 모듈로 현장에서 업그레이드할 수 있습니다.
약 200,000대의 차량이 셀룰러 네트워크에 연결되어 TerramEarth가 데이터를 직접 수집할 수 있습니다. TerramEarth는 하루 22시간 작동하여 초당 120개 데이터 필드의 속도로 연결된 차량에서 하루에 약 9TB를 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 압축하고 FTP를 통해 업로드한 후 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장합니다. 이 프로세스에는 시간이 걸리기 때문에 집계된 보고서는 3주 전의 데이터를 기반으로 합니다.
이 데이터를 통해 TerramEarth는 교체 부품을 사전에 비축하고 차량의 계획되지 않은 가동 중지 시간을 60%까지 줄일 수 있었습니다. 그러나 데이터가 오래되었기 때문에 일부 고객은 교체 부품을 기다리는 동안 최대 4주 동안 차량 없이 지내기도 합니다.
비즈니스 요구 사항
계획되지 않은 차량 가동 중지 시간을 1주일 미만으로 줄입니다.
고객이 장비를 더 나은 방식으로 사용하는 방법에 대한 더 많은 데이터로 딜러 네트워크를 지원하십시오.
새로운 제품과 서비스 포지셔닝
다양한 회사, 특히 종자 및 비료 공급업체와 협력할 수 있는 능력 보유
빠르게 성장하는 농업 사업에서 고객을 위한 매력적인 공동 제품을 창출합니다.
기술 요구 사항
단일 데이터 센터 이상으로 확장하여 미국 중서부 및 동부 지역의 대기 시간 단축
해안.
백업 전략을 수립합니다.
장비에서 데이터센터로의 데이터 전송 보안을 강화합니다.
데이터 웨어하우스의 데이터를 개선합니다.
고객 및 장비 데이터를 사용하여 고객 요구를 예측하십시오.
애플리케이션 1: 데이터 수집
사용자 정의 Python 애플리케이션은 단일 서버에서 업로드된 데이터 파일을 읽고 데이터 웨어하우스에 씁니다.
컴퓨팅:
윈도우 서버 2008 R2
- CPU 16개
- 128GB RAM
- 10TB 로컬 HDD 스토리지
적용 2: 보고
비즈니스 분석가가 일일 보고서를 실행하여 수리가 필요한 장비를 확인하는 데 사용하는 기성 애플리케이션입니다. 10명(서해안 5명, 동해안 5명)으로 구성된 팀 중 2명의 분석가만 한 번에 보고 애플리케이션에 연결할 수 있습니다.
컴퓨팅:
선반 응용 프로그램에서 벗어났습니다. 물리적 CPU 수에 따른 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
임원진술서
우리의 경쟁 우위는 경쟁사보다 더 낮은 비용으로 더 나은 차량을 제작할 수 있는 능력을 통해 항상 제조 공정에 있었습니다. 그러나 다양한 접근 방식을 갖춘 신제품이 지속적으로 개발되고 있으며, 업계에서 다음 변화의 물결을 겪을 수 있는 기술이 부족하다는 점이 우려됩니다. 저의 목표는 점진적인 혁신을 통해 즉각적인 시장 요구 사항을 해결하면서 기술을 구축하는 것입니다.
이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요. 유럽 GDPR 규정을 준수하기 위해 TerramEarth는 개인 데이터가 포함된 36개월 후 유럽 고객으로부터 생성된 데이터를 삭제해야 합니다. 새 아키텍처에서는 이 데이터가 Cloud Storage와 BigQuery 모두에 저장됩니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?
Professional-Cloud-Architect 문제 65
운영 관리자는 J2EE 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션할 때 고려해야 할 권장 사례 목록을 요청합니다. 어떤 세 가지 방법을 권장해야 합니까? 답변 3개 선택