A. 개발자는 릴리스 전에 로컬 개발 환경에서 자동화된 통합 테스트를 실행해야 합니다.

B. 새 코드를 병합하기 전에 2개의 다른 피어가 코드 변경 사항을 검토하도록 요구합니다.

C. CD 서버를 통해 새 코드를 릴리스할 때 블루/그린 배포 전략을 채택합니다.

D. 코드 린팅 도구를 통합하여 코드가 리포지토리에 수락되기 전에 코딩 표준을 검증합니다.

E. CI 서버를 구성합니다. 코드에 단위 테스트 모음을 추가하고 CI 서버가 커밋 시 실행하고 변경 사항을 확인하도록 합니다.

A. * 애플리케이션 서버에 gsutil 명령줄 도구를 설치합니다.
* gsutil을 사용하여 스크립트를 작성하여 애플리케이션 로그를 Cloud Storage 버킷에 업로드한 다음 5분마다 cron을 통해 실행되도록 예약하세요.
* 개발자에게 지정된 버킷의 로그를 볼 수 있는 IAM 객체 뷰어 액세스 권한을 부여합니다.

B. * Stackdriver 로깅 에이전트를 애플리케이션 서버에 배포합니다.
* 개발자에게 IAM Logs Private Logs Viewer 역할을 부여하여 Stackdriver에 액세스하고 로그를 봅니다.

C. * Stackdriver 로깅 에이전트를 애플리케이션 서버에 배포합니다.
* 개발자에게 IAM 로그 뷰어 역할을 부여하여 Stackdriver에 액세스하고 로그를 봅니다.

D. * Stackdriver 모니터링 에이전트를 애플리케이션 서버에 배포합니다.
* 개발자에게 Stackdriver에 액세스하고 측정항목을 볼 수 있는 IAM 모니터링 뷰어 역할을 부여합니다.

A. 애플리케이션에 OpenTelemetry 클라이언트 라이브러리를 설치하고, Stackdriver를 측정항목의 내보내기 대상으로 구성한 다음, Stackdriver에서 애플리케이션의 측정항목을 관찰합니다.

B. Cloud Pub/Sub 클라이언트 라이브러리를 설치하고 애플리케이션의 다양한 메트릭을 다양한 주제로 푸시한 다음 Stackdriver에서 집계된 메트릭을 관찰합니다.

C. 애플리케이션별 로그 메시지 형식으로 모든 측정항목을 내보내고 이러한 메시지를 컨테이너에서 Stackdriver 로깅 수집기로 전달한 다음 Stackdriver에서 측정항목을 관찰합니다.

D. 애플리케이션의 다양한 측정항목을 Stackdriver Monitoring API에 직접 게시한 다음 Stackdriver에서 이러한 커스텀 측정항목을 관찰합니다.

A. Stackdriver Kubernetes Engine Monitoring을 사용합니다.

B. Prometheus를 사용하여 컨테이너별 로그를 수집 및 집계한 후 Grafana에서 결과를 분석합니다.

C. Stackdriver Monitoring API를 사용하여 커스텀 측정항목을 만든 다음 그룹을 사용하여 컨테이너를 구성합니다.

D. Stackdriver Logging을 사용하여 애플리케이션 로그를 BigOuery로 내보냅니다. 컨테이너당 로그를 집계한 다음 CPU 및 메모리 사용량을 분석합니다.

A. 애플리케이션 서버에 대한 GKE 상태 확인

B. 애플리케이션 서버에서 내보낸 메트릭

C. 주기적으로 시뮬레이션된 사용자 요청을 보내는 합성 클라이언트

D. 애플리케이션 서버의 로그

E. 클라이언트에서 직접 코딩된 계측