A. 포드 내에서 로그 파일을 추적하고 표준 출력에 항목을 쓰는 스크립트를 작성합니다. 애플리케이션의 포드가 있는 사이드카 컨테이너로 스크립트를 실행합니다. 스크립트가 애플리케이션 컨테이너의 /var/log에 대한 읽기 액세스 권한을 가질 수 있도록 컨테이너 간에 공유 볼륨을 구성합니다.

B. Fluentd 데몬세트를 GKE에 배포합니다. 그런 다음 응용 프로그램의 포드에서 로그 파일을 추적하고 Slackdriver Logging에 기록하도록 사용자 지정된 입력 및 출력 구성을 생성합니다.

C. 기본 Stackdriver Kubernetes Engine Monitoring 에이전트 구성을 사용합니다.

D. Google Compute Engine(GCE>에 Kubernetes를 설치하고 애플리케이션을 재배포합니다. 그런 다음 기본 제공 Stackdriver Logging 구성을 맞춤설정하여 애플리케이션의 포드에서 로그 파일을 추적하고 Stackdriver Logging에 기록합니다.

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

B. 애플리케이션의 다양한 멜릭을 Slackdriver Monitoring API에 직접 게시한 다음 Stackdriver에서 이러한 맞춤 측정항목을 관찰합니다.

C. 애플리케이션에 OpenTelemetry 클라이언트 라이브러리를 설치하고, Stackdriver를 메트릭의 내보내기 대상으로 구성한 다음, Stackdriver에서 애플리케이션의 메트릭을 관찰합니다.

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

A. 로그인 서비스를 실행하는 가상 머신을 업사이징합니다.

B. Stackdriver 모니터링을 검토합니다.

C. 최근 릴리스를 롤백합니다.

D. 새 릴리스를 배포하여 문제가 해결되는지 확인합니다.

A. VPC를 공유 VPC 호스트 프로젝트로 구성합니다.

B. Google Cloud HTTP 부하 분산 장치를 Ingress로 구성합니다.

C. Kubernetes 클러스터를 프라이빗 클러스터로 구성합니다.

D. 표준 계층에서 네트워크 서비스를 구성합니다.

A. 한 지역에 서비스를 배포하고 글로벌 로드 밸런서를 사용하여 이 지역으로 트래픽을 라우팅합니다.

B. Stackdriver Trace의 결과를 모니터링하여 필요한 리소스 양을 결정합니다.

C. 리소스 요구 사항이 각 지역의 사용 가능한 할당량 제한 내에 있는지 확인합니다.

D. MIG 구성에서 n1-highcpu-96 머신 유형을 사용합니다.