A. 기존 게임의 Google Cloud 프로젝트에서 서비스 계정(SA)을 만들고 SA에 조직 관리자 역할을 부여한 다음 두 프로젝트 모두에서 Firebase 관리자 역할을 부여합니다.

B. 기존 게임의 Google Cloud 프로젝트에서 서비스 계정(SA)을 만들고 새 게임의 IAM 페이지에 이 SA를 추가한 다음 두 프로젝트 모두에서 Firebase 관리자 역할을 부여합니다.

C. 기존 게임의 Google Cloud 프로젝트에서 서비스 계정(SA)을 만들고 여기에 Firebase 관리자 역할을 부여한 다음 새 게임을 기존 게임의 프로젝트로 마이그레이션합니다.

D. 기존 게임의 Google Cloud 프로젝트에서 서비스 계정(SA)을 만들고 새 게임의 IAM 페이지에 두 번째 SA를 추가한 다음 두 SA에 조직 관리자 역할을 부여합니다.

A. 유럽 데이터용 BigQuery 테이블을 생성하고 테이블 보관 기간을 36개월로 설정합니다. Cloud Storage의 경우 gsutil을 사용하여 연령 조건이 36개월인 DELETE 작업을 사용하여 수명 주기 관리를 활성화합니다.

B. 유럽 데이터용 BigQuery 테이블을 만들고 테이블 보관 기간을 36개월로 설정합니다. Cloud Storage의 경우 연령 조건이 36개월인 경우 gsutil을 사용하여 SetStorageClass to NONE 작업을 만듭니다.

C. 유럽 데이터에 대한 BigQuery 시간으로 파티션을 나눈 테이블을 만들고 파티션 만료 기간을 36개월로 설정합니다. Cloud Storage의 경우 gsutil을 사용하여 연령 조건이 36개월인 DELETE 작업을 사용하여 수명 주기 관리를 활성화합니다.

D. 유럽 데이터에 대한 BigQuery 시간으로 파티션을 나눈 테이블을 만들고 파티션 기간을 36개월로 설정합니다. Cloud Storage의 경우 gsutil을 사용하여 연령 조건이 36개월인 SetStorageClass to NONE 작업을 만듭니다.

A. 차량은 데이터를 Google BigQuery로 직접 스트리밍합니다.

B. 차량은 GCS에 직접 데이터를 씁니다.

C. 차량은 Google Cloud Pub/Sub에 직접 데이터를 씁니다.

D. 차량은 기존 시스템(FTP)을 사용하여 계속해서 데이터를 씁니다.

A. 클라우드 환경에서 MySQL 복제본 서버/슬레이브를 설정하고 컷오버까지 온프레미스 MySQL 마스터 서버에서 비동기 복제를 위해 구성합니다.

B. MySQL 복제본 서버의 덤프를 클라우드 환경에 생성하고 이를 Google Cloud Datastore에 로드한 다음 컷오버 시 Cloud Datastore를 읽고 쓸 수 있도록 애플리케이션을 구성합니다.

C. 온프레미스 MySQL 마스터 서버의 덤프를 생성한 후 종료하고 클라우드 환경에 업로드한 다음 새 MySQL 클러스터에 로드합니다.

D. 클라우드에서 새 MySQL 클러스터를 생성하고, 온프레미스 및 클라우드 MySQL 마스터 모두에 쓰기를 시작하도록 애플리케이션을 구성하고, 컷오버 시 원래 클러스터를 삭제합니다.

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

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

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

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