무료 온라인 액세스 Google.Professional-Cloud-Architect.v2026-01-14.q101 모의 시험 (Page 13)

Professional-Cloud-Architect 문제 56

이 질문에 대해서는 Dress4Win 사례 연구를 참조하세요. 귀사는 Dress4Win이라는 회사의 클라우드 스토리지에 저장된 데이터의 보안을 담당합니다. 이미 Google 그룹스를 만들고 각 그룹에 적합한 사용자를 할당했습니다. Google 모범 사례를 활용하고 요구 사항을 충족하는 가장 간단한 디자인을 구현해야 합니다.
Dress4Win의 사업 및 기술적 요구 사항을 고려할 때, 무엇을 해야 할까요?

A. 보안 요구 사항을 적용하기 위해 만든 Google 그룹에 사용자 지정 IAM 역할을 할당합니다.
Cloud Storage에 파일을 저장할 때 고객이 제공한 암호화 키로 데이터를 암호화합니다.

B. 보안 요구 사항을 적용하기 위해 만든 Google 그룹에 사용자 지정 IAM 역할을 할당합니다.
Cloud Storage에 파일을 저장하기 전에 기본 저장소 암호화를 활성화하세요.

C. 보안 요구 사항을 적용하기 위해 만든 Google 그룹에 미리 정의된 IAM 역할을 할당합니다.
Cloud Storage에 파일을 저장할 때 Google의 기본 암호화 기능을 활용하세요.

D. 보안 요구 사항을 적용하기 위해 생성한 Google 그룹스에 미리 정의된 IAM 역할을 할당하세요. Cloud Storage에 파일을 저장하기 전에 기본 Cloud KMS 키가 설정되어 있는지 확인하세요.

정답: D

https://cloud.google.com/iam/docs/서비스 계정 이해
주제 6, TerramEarth 사례 2
회사 개요
테람어스(TerramEarth)는 광업 및 농업용 중장비를 제조합니다. 사업의 약 80%는 광업, 20%는 농업에서 이루어집니다. 현재 100개국에 500개 이상의 딜러와 서비스 센터를 운영하고 있습니다. 테람어스의 사명은 고객의 생산성을 높이는 제품을 만드는 것입니다.
솔루션 개념
현재 운영 중인 TerramEarth 차량은 초당 120개 필드의 데이터를 수집하는 2천만 대의 차량이 있습니다. 데이터는 차량에 로컬로 저장되며, 차량 정비 시 분석을 위해 접근할 수 있습니다. 데이터는 유지보수 포트를 통해 다운로드됩니다. 이 포트는 운영 매개변수를 조정하는 데에도 사용되며, 현장에서 새로운 컴퓨팅 모듈로 차량을 업그레이드할 수 있습니다.
약 20만 대의 차량이 셀룰러 네트워크에 연결되어 있어 TerramEarth가 직접 데이터를 수집할 수 있습니다. TerramEarth는 하루 22시간 운영하며 초당 120개 필드의 데이터를 수집하여 연결된 차량에서 하루에 총 약 9TB의 데이터를 수집합니다.
기존 기술 환경
TerramEarth의 기존 아키텍처는 단일 시스템에 상주하는 Linux 및 Windows 기반 시스템으로 구성됩니다.
U.S. 서부 해안에 위치한 데이터 센터입니다. 이 시스템은 현장에서 CSV 파일을 gzip으로 압축하여 FTP를 통해 업로드하고, 데이터를 데이터 웨어하우스에 저장합니다. 이 과정에는 시간이 걸리기 때문에 집계된 보고서는 다음 데이터를 기반으로 합니다.
3주 됐어요.
이 데이터를 통해 TerramEarth는 교체 부품을 사전에 비축하고 예상치 못한 차량 가동 중단 시간을 60%까지 줄일 수 있었습니다. 그러나 데이터가 오래되어 일부 고객은 교체 부품을 기다리는 동안 최대 4주 동안 차량을 사용할 수 없습니다.
비즈니스 요구 사항
계획되지 않은 차량 가동 중단 시간을 1주일 이내로 줄입니다.
고객이 장비를 사용하는 방법에 대한 더 많은 데이터를 통해 딜러 네트워크를 지원하고, 새로운 제품과 서비스를 더 효과적으로 제공합니다. 빠르게 성장하는 농업 분야에서 종자 및 비료 공급업체를 비롯한 다양한 회사와 협력하여 고객에게 매력적인 공동 제안을 할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
기술 요구 사항
미국 중서부와 동부 해안 지역의 지연 시간을 줄이기 위해 단일 데이터 센터를 넘어 확장합니다.
백업 전략을 수립하세요.
장비에서 데이터 센터로의 데이터 전송 보안을 강화합니다.
데이터웨어하우스의 데이터를 개선합니다.
고객 및 장비 데이터를 활용하여 고객 요구 사항을 예측합니다.
애플리케이션 1: 데이터 수집
사용자 정의 Python 애플리케이션은 단일 서버에서 업로드된 데이터 파일을 읽고 데이터 웨어하우스에 씁니다.
계산:
윈도우 서버 2008 R2
- 16개의 CPU
- 128GB RAM
- 10TB 로컬 HDD 스토리지
응용 프로그램 2: 보고
비즈니스 분석가들이 일일 보고서를 작성하여 수리가 필요한 장비를 파악하는 데 사용하는 기성 애플리케이션입니다. 10명(서부 5명, 동부 5명)으로 구성된 팀에서 한 번에 2명의 분석가만 이 보고 애플리케이션에 접속할 수 있습니다.
계산:
기성품 애플리케이션. 라이센스는 물리적 CPU 수에 따라 결정됩니다.
- 윈도우 서버 2008 R2
- 16개의 CPU
- 32GB RAM
- 500GB 하드디스크
데이터웨어하우스:
단일 PostgreSQL 서버
- 레드햇 리눅스
- 64개의 CPU
- 128GB RAM
- RAID 0의 4x 6TB HDD
임원 성명
우리의 경쟁 우위는 항상 제조 공정에 있었습니다. 경쟁사보다 더 저렴한 비용으로 더 나은 차량을 생산할 수 있는 능력을 갖추고 있었기 때문입니다. 하지만 새로운 접근 방식을 적용한 신제품들이 끊임없이 개발되고 있는 상황에서, 업계의 다음 세대 변화를 감당할 역량이 부족하다는 점이 우려됩니다. 제 목표는 점진적인 혁신을 통해 시장의 당면 과제를 해결하면서 동시에 역량을 강화하는 것입니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 57

귀사에서 Google Cloud Platform에 온프레미스 사용자 인증 PostgreSQL 데이터베이스의 백업 복제본을 구축하기로 결정했습니다. 데이터베이스 용량은 4TB이며, 대규모 업데이트가 빈번하게 발생합니다. 복제에는 개인 주소 공간 통신이 필요합니다. 어떤 네트워킹 방식을 사용해야 할까요?

A. Google Cloud 전용 상호 연결

B. 데이터 센터 네트워크에 연결된 Google Cloud VPN

C. 온프레미스에 설치된 NAT 및 TLS 변환 게이트웨이

D. VPN 서버가 설치되어 데이터 센터 네트워크에 연결된 Google Compute Engine 인스턴스

Professional-Cloud-Architect 문제 58

이 질문에 대한 답은 Dress4Win 사례 연구를 참조하세요.
Dress4Wm은 새로운 애플리케이션 경험의 일환으로 고객이 자신의 이미지를 업로드할 수 있도록 지원합니다. 고객은 이미지를 볼 수 있는 사람을 독점적으로 관리할 수 있습니다. 고객은 최소한의 지연 시간으로 이미지를 업로드할 수 있으며, 로그인 시 애플리케이션 메인 페이지에 이미지가 빠르게 표시됩니다.
Dress4Win은 어떤 구성을 사용해야 합니까?

A. 분산 파일 시스템을 사용하여 고객 이미지를 저장합니다. 저장 공간이 증가하면 영구 디스크 및/또는 노드를 추가합니다. Google Cloud SQL 데이터베이스를 사용하여 각 고객의 ID를 이미지 파일에 매핑하는 메타데이터를 관리합니다.

B. 분산 파일 시스템을 사용하여 고객 이미지를 저장합니다. 저장 공간이 증가하면 영구 디스크 및/또는 노드를 추가합니다. 각 고객에게 고유 ID를 할당하여 각 파일의 소유자 속성을 설정하고 이미지의 개인 정보 보호를 보장합니다.

C. Google Cloud Storage 버킷에 이미지 파일을 저장합니다. Google Cloud Datastore를 사용하여 각 고객의 ID와 이미지 파일을 매핑하는 메타데이터를 관리합니다.

D. Google Cloud Storage 버킷에 이미지 파일을 저장합니다. Cloud Storage에 업로드된 이미지에 고객의 고유 ID가 포함된 맞춤 메타데이터를 추가합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 59

Cloud Storage에 HTTP 요청을 보내는 애플리케이션이 있습니다. 가끔 요청이 HTTP 상태 코드 5xx와 429로 실패합니다.
이런 유형의 오류는 어떻게 처리해야 할까요?

A. 더 나은 성능을 위해 HTTP 대신 gRPC를 사용하세요.

B. 잘린 지수 백오프 전략을 사용하여 재시도 논리를 구현합니다.

C. 지리적 중복성을 위해 Cloud Storage 버킷이 다중 지역인지 확인하세요.

D. https://status.cloud.google.com/feed.atom을 모니터링하고 Cloud Storage에서 사고를 보고하지 않는 경우에만 요청을 수행합니다.

Professional-Cloud-Architect 문제 60

Google Kubernetes Engine(GKE)에 애플리케이션을 배포하고 Cloud SQL 프록시 컨테이너를 사용하여 Kubernetes에서 실행되는 서비스에서 Cloud SQL 데이터베이스를 사용할 수 있도록 설정했습니다. 그런데 애플리케이션에서 데이터베이스 연결 문제가 보고된다는 알림을 받았습니다. 회사 정책에 따라 사후 검토가 필요합니다. 어떻게 해야 할까요?

A. gcloud sql 인스턴스를 다시 시작합니다.

B. GCP 콘솔에서 Stackdriver Logging으로 이동합니다. (GKE) 및 Cloud SQL 로그를 확인하세요.

C. Cloud SQL 프록시 컨테이너에서 사용하는 서비스 계정에 여전히 Cloud Build 편집자 역할이 있는지 확인합니다.

D. GCP 콘솔에서 Cloud SQL로 이동합니다. 최신 백업을 복원합니다. kubectl을 사용하여 모든 Pod를 다시 시작합니다.

다른 버전: 1900Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-16.q191; 676Google.Professional-Cloud-Architect.v2024-03-08.q174; 792Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-09-13.q111; 1911Google.Professional-Cloud-Architect.v2023-01-14.q147; 1308Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-07-10.q111; 2873Google.Professional-Cloud-Architect.v2022-05-20.q253

최근 업로드: 117Salesforce.MCE-Admn-201.v2026-01-14.q54; 127Salesforce.MC-101.v2026-01-14.q41; 130Google.Professional-Cloud-Architect.v2026-01-14.q101; 124RUCKUS.RCWA.v2026-01-14.q48; 123SOCRA.CCRP.v2026-01-14.q43; 125CompTIA.FC0-U71.v2026-01-13.q88; 187APICS.CPIM.v2026-01-13.q161; 379Snowflake.COF-C02.v2026-01-13.q656; 106PECB.ISO-IEC-27001-Lead-Implementer.v2026-01-13.q30; 119Fortinet.FCP_FGT_AD-7.6.v2026-01-13.q22