A. pip를 실행한 후 Python을 제거합니다.

B. 요구사항.txt에서 종속성을 제거합니다.

C. Alpine Linux와 같이 슬림화된 기본 이미지를 사용합니다.

D. Google Container Engine 노드 풀에 더 큰 머신 유형을 사용합니다.

E. 패키지 종속성(Python 및 pip)이 설치된 후 소스를 복사합니다.

A. gsutil ls -l gs://backups/**를 사용하여 cron 스크립트를 예약하여 90일이 지난 항목을 찾아서 제거하고 cron으로 예약합니다.

B. gsutil ls -lr gs://backups/**를 사용하여 크론 스크립트를 예약하여 90일이 지난 항목을 찾아 삭제합니다.

C. XML로 수명 주기 관리 규칙을 작성하고 gsutil을 사용하여 버킷에 푸시합니다.

D. JSON으로 수명 주기 관리 규칙을 작성하고 gsutil을 사용하여 버킷에 푸시합니다.

A. 차량은 GCS에 직접 데이터를 씁니다.

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

C. 차량은 데이터를 Google BigQuery로 직접 스트리밍합니다.

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

A. 고가용성 모드에서 Cloud Dataproc 지역을 사용하여 배포된 Hadoop/Spark

B. 관리되지 않는 인스턴스 그룹을 사용하여 배포된 RabbitMQ

C. App Engine 표준 환경을 사용하여 배포된 웹 애플리케이션

D. 커스텀 머신 유형에 배포된 Jenkins, 모니터링, 요새 호스트, 보안 스캐너 서비스

A. Cloud Key Management Service(Cloud KMS)에서 새 키를 생성합니다. 고객 관리 키 옵션을 사용하여 Cloud Storage에 모든 데이터를 저장하고 생성된 키를 선택하세요. 데이터를 복호화하고 BigQuery 데이터 세트에 저장하도록 Dataflow 파이프라인을 설정합니다.

B. Cloud Key Management Service(Cloud KMS)에서 새 키를 생성합니다. 고객 관리 키 옵션을 사용하여 BigQuery에서 데이터 세트를 만들고 생성된 키를 선택합니다.

C. Cloud KMS에서 키를 가져옵니다. 고객 관리 키 옵션을 사용하여 Cloud Storage에 모든 데이터를 저장하고 생성된 키를 선택하세요. 데이터를 복호화하고 새 BigQuery 데이터 세트에 저장하도록 Dataflow 파이프라인을 설정합니다.

D. Cloud KMS에서 키를 가져옵니다. 고객 제공 키 옵션을 사용하여 BigQuery에서 데이터세트를 만들고 생성된 키를 선택합니다.