무료 온라인 액세스 Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-16.q191 모의 시험 (Page 3)

Professional-Cloud-Architect 문제 6

사례 연구: 5 - Dress4win
회사 개요
Dress4win은 사용자가 웹사이트와 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 공동 데이터 센터에 있는 수백 대의 서버와 장비로 성장했습니다. 그러나 현재 인프라 용량은 애플리케이션의 급속한 성장을 감당하기에 부족합니다. 이러한 성장과 더 빠른 혁신을 향한 회사의 열망 때문입니다.
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
- 엔진엑스
- 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 3개의 RabbitMQ 서버:
* - 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
확장된 생산 패리티를 통해 안정적이고 재현 가능한 환경을 구축하세요.
* 일련의 보안과 ID 및 액세스를 정의하고 준수하여 보안을 향상합니다.
* 클라우드 관리(IAM) 모범 사례.
새로운 리소스의 신속한 프로비저닝을 통해 비즈니스 민첩성과 혁신 속도를 향상합니다.
* 클라우드 성능을 위해 아키텍처를 분석하고 최적화합니다.
* 기술 요구 사항
클라우드에서 비프로덕션 환경을 쉽게 구축하세요.
* 클라우드에서 리소스 프로비저닝을 위한 자동화 프레임워크를 구현합니다.
* 온프레미스에 애플리케이션을 배포하기 위한 지속적인 배포 프로세스를 구현합니다.
* 데이터 센터 또는 클라우드.
긴급 상황 발생 시 프로덕션 환경을 클라우드로 장애 조치할 수 있도록 지원합니다.
* 유선 및 미사용 데이터를 암호화합니다.
* 프로덕션 데이터 센터와 클라우드 간의 다중 개인 연결 지원
* 환경.
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.
이 질문에 대해서는 Dress4Win 사례 연구를 참조하세요. 감사 중에 법적 규정을 준수하려면 Dress4Win은 Google Cloud에서 리소스의 구성이나 메타데이터를 수정하는 모든 관리 작업에 대한 통찰력을 제공할 수 있어야 합니다.
당신은 무엇을 해야 합니까?

A. Stackdriver Monitoring을 사용하여 프로젝트 활동에 대한 대시보드를 만듭니다.

B. GCP Console 및 Stackdriver Logging의 활동 페이지를 사용하여 필요한 정보를 제공합니다.

C. Stackdriver Trace를 사용하여 추적 목록 분석을 만듭니다.

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

Professional-Cloud-Architect 문제 7

실행 중인 Google Container Engine 클러스터를 활성화하여 애플리케이션 수요 변화에 따라 확장하려고 합니다.
당신은 무엇을 해야 합니까?

A. 다음 명령을 사용하여 Container Engine 클러스터에 추가 노드를 추가합니다.
gcloud 컨테이너 클러스터는 CLUSTER_NAME --size 10 크기를 조정합니다.

B. 다음 명령을 사용하여 클러스터의 인스턴스에 태그를 추가합니다.
gcloud 컴퓨팅 인스턴스 add-tags INSTANCE --tags 활성화 --autoscaling max-nodes-10

C. 다음 명령을 사용하여 기존 Container Engine 클러스터를 업데이트합니다.
gcloud alpha 컨테이너 클러스터 업데이트 mycluster --enable-autoscaling --min-nodes=1 --max-nodes=10

D. 다음 명령을 사용하여 새 Container Engine 클러스터를 생성합니다.
gcloud alpha 컨테이너 클러스터는 mycluster --enable-autocaling --min-nodes=1 --max-nodes=10을 생성합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 8

운영 관리자는 J2EE 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션할 때 고려해야 할 권장 사례 목록을 요청합니다. 어떤 세 가지 방법을 권장해야 합니까? 답변 3개 선택

A. Google App Engine에서 실행할 애플리케이션 코드를 포팅합니다.

B. Cloud Dataflow를 애플리케이션에 통합하여 실시간 측정항목을 캡처합니다.

C. Stackdriver Debugger와 같은 모니터링 도구를 사용하여 애플리케이션을 계측합니다.

D. 클라우드 인프라를 안정적으로 프로비저닝하기 위한 자동화 프레임워크를 선택합니다.

E. 스테이징 환경에서 자동화된 테스트를 통해 지속적인 통합 도구를 배포합니다.

F. MySQL에서 Google Cloud Datastore 또는 Bigtable과 같은 관리형 NoSQL 데이터베이스로 마이그레이션합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 9

이 질문에 대해서는 Dress4Win 사례 연구를 참조하세요.
Dress4Win은 여러 기존 서비스에 대해 Google Stackdriver를 사용하여 새로운 가동 시간 확인을 구성했습니다.
Stackdriver 대시보드가 서비스를 정상으로 보고하지 않습니다. 그들은 무엇을 해야 합니까?

A. 모든 기존 웹 서버에 Stackdriver 에이전트를 설치합니다.

B. Cloud Platform 콘솔에서 가동시간 서버의 IP 주소 목록을 다운로드하고 인바운드 방화벽 규칙을 만듭니다.

C. 값이 GoogleStackdriverMonitoring-UptimeChecks(https://cloud.google.com/monitoring)와 일치할 때 User-Agent HTTP 헤더를 통과하도록 로드 밸런서를 구성합니다.

D. 값이 GoogleStackdriverMonitoring-UptimeChecks(https://cloud.google.com/monitoring)와 일치하는 경우 사용자 에이전트 HTTP 헤더가 포함된 요청을 허용하도록 레거시 웹 서버를 구성합니다.

정답: D

주제 5, Dress4Win 사례 2
회사 개요
Dress4win은 사용자가 웹사이트와 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 공동 데이터 센터에 있는 수백 대의 서버와 장비로 성장했습니다. 그러나 현재 인프라 용량은 애플리케이션의 급속한 성장을 감당하기에 부족합니다. 이러한 성장과 더 빠른 혁신을 향한 회사의 열망 때문입니다. 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
- 엔진엑스
- 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 3개의 RabbitMQ 서버:
- 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
확장된 생산 패리티를 통해 안정적이고 재현 가능한 환경을 구축하세요.
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 구축하세요.
클라우드에서 리소스를 프로비저닝하기 위한 자동화 프레임워크를 구현합니다.
온프레미스 데이터 센터 또는 클라우드에 애플리케이션을 배포하기 위한 지속적인 배포 프로세스를 구현합니다.
긴급 상황 발생 시 프로덕션 환경을 클라우드로 장애 조치할 수 있도록 지원합니다.
전송 중인 데이터와 저장 중인 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 10

이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요.
오일 압력과 같은 작동 매개변수는 환경 조건에 따라 효율성을 높이기 위해 TerramEarth의 각 차량에서 조정 가능합니다. 귀하의 주요 목표는 현장에 있는 2천만 대의 모든 무선 및 연결되지 않은 차량의 운영 효율성을 높이는 것입니다. 이 목표를 어떻게 달성할 수 있습니까?

A. 엔지니어가 데이터에서 패턴을 검사한 다음 자동으로 운영 조정을 수행하는 규칙이 포함된 알고리즘을 생성하도록 합니다.

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

C. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 Google Cloud Dataflow 스트리밍 작업을 구현하고 GCM(Google Cloud Messaging)을 사용하여 자동으로 운영 조정을 수행합니다.

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

정답: B

주제 1, TerramEarth 사례 연구
회사 개요
TerramEarth는 광업 및 농업용 중장비를 제조합니다. 사업의 약 80%가 광업에서, 20%가 농업에서 이루어집니다. 현재 500개가 넘는 대리점과 서비스 센터를 보유하고 있습니다.
100개국. 그들의 임무는 고객의 생산성을 높이는 제품을 만드는 것입니다.
회사 배경
TerramEarth는 1946년에 설립되었으며, 제2차 세계 대전 이후 여러 소규모 가족 소유 회사가 합병하여 재편되었습니다. 회사는 직원과 고객을 가족처럼 여기고 배려합니다.
TerramEarth는 핵심 제품을 혁신하고 고객의 요구 사항이 변화함에 따라 새로운 시장을 찾는 능력을 자랑스럽게 생각합니다. 지난 20년 동안 업계 동향은 주로 인간 운전자와 함께 대형 차량을 사용하여 생산성을 높이는 방향으로 이루어졌습니다.
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. 초당 120개 데이터 필드의 속도로 하루 22시간 작동합니다. TerramEarth는 이러한 연결된 차량으로부터 하루에 약 9TB를 수집합니다.
기존 기술 환경

TerramEarth의 기존 아키텍처는 데이터 센터에 상주하는 Linux 기반 시스템으로 구성됩니다. 이러한 시스템은 현장에서 CSV 파일을 압축하고 FTP를 통해 업로드하고 변환 및 집계한 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
* 잉여 재고 운반 비용을 늘리지 않고도 계획되지 않은 차량 가동 중지 시간을 1주일 미만으로 줄입니다.
* 고객이 장비 IP를 사용하는 방법에 대한 더 많은 데이터를 통해 딜러 네트워크를 지원하여 새로운 제품과 서비스를 더 잘 포지셔닝합니다.
* 다양한 회사, 특히 빠르게 성장하는 농업 사업의 종자 및 비료 공급업체와 협력하여 고객을 위한 강력한 공동 제품을 만들 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. CEO 성명서 우리는 생산성 향상을 위해 차량 대형화 추세를 성공적으로 활용해 왔습니다. 우리 고객의. 기술 변화가 빠르게 일어나고 있으며 TerramEarth는 연결된 장치 기술을 활용하여 고객에게 지능형 농업 장비와 같은 더 나은 서비스를 제공하고 있습니다.
이 기술을 통해 우리는 과거의 추세를 활용하여 차량 작동 방식을 조정함으로써 농부의 수확량을 25% 늘릴 수 있었습니다. 이러한 발전으로 인해 농산물 라인이 급속히 성장했으며, 2020년까지 농산물이 수익의 50%를 창출할 것으로 예상됩니다.
CTO 성명서
우리의 경쟁 우위는 항상 경쟁사보다 타워 비용으로 더 나은 차량을 제작할 수 있는 능력을 갖춘 제조 공정에 있었습니다. 그러나 다양한 접근 방식을 갖춘 신제품이 지속적으로 개발되고 있으며, 업계에서 다음 변화의 물결을 겪을 수 있는 기술이 부족하다는 점이 우려됩니다. 불행하게도 우리 CEO는 기술 노후화를 심각하게 여기지 않으며 업계의 많은 신생 기업을 틈새 기업으로 간주합니다. 저의 목표는 점진적인 혁신을 통해 즉각적인 시장 요구 사항을 해결하면서 기술을 구축하는 것입니다.