A. 분할된 롤링 업데이트를 사용합니다.

B. NoExecute와 함께 노드 taint를 사용합니다.

C. 배포 사양에 있는 레플리카 세트를 사용합니다.

D. 병렬 포드 관리 정책이 있는 상태 저장 집합을 사용합니다.

A. 1. Stackdriver에서 Cloud Storage 버킷으로 VM 사용 로그를 내보냅니다.
2. Cloud Storage API를 활성화하여 프로그래밍 방식으로 로그를 가져옵니다.
3. 맞춤형 데이터 시각화 애플리케이션을 구축합니다.
4. 가져온 로그를 사용자 지정 대시보드에 표시합니다.

B. 1. Stackdriver에서 Cloud Pub/Sub로 VM 사용 로그를 내보냅니다.
2. Cloud Pub/Sub에서 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 시스템으로 로그를 보냅니다.
3. SIEM 시스템에서 대시보드를 구축하고 이해 관계자와 공유합니다.

C. 1. VM 사용 로그를 내보냅니다(Stackdriver에서 BigQuery로.
2. BigQuery에서. 로그를 CSV 파일로 내보냅니다.
3. CSV 파일을 Google 스프레드시트로 가져옵니다.
4. Google 스프레드시트에서 대시보드를 만들고 이해 관계자와 공유합니다.

D. 1. Stackdriver에서 BigOuery로 VM 사용 로그를 내보냅니다.
2. 데이터 스튜디오에서 대시보드를 생성합니다.
3. 이해 관계자와 대시보드를 공유합니다.

A. 소스 제어 태그의 이미지 다이제스트를 참조합니다.

B. 이미지 이름 내에서 매개변수로 소스 제어 태그를 제공합니다.

C. Cloud Build를 사용하여 애플리케이션 이미지에 릴리스 버전 태그를 포함합니다.

D. GCR 다이제스트 버전 관리를 사용하여 이미지를 소스 제어의 태그와 일치시킵니다.

A. 응용 프로그램을 로드하여 확장을 위한 성능을 프로파일링합니다.

B. 성장이 있는 경우 프로덕션 클러스터에서 AutoScaling을 활성화합니다.

C. 지난 시즌에 사용된 컴퓨팅 성능의 두 배를 사전 프로비저닝하여 성장을 예상합니다.

D. 성장이 있는 경우 재해 복구(DR) 환경 확장에 대한 런북을 만듭니다.

A. 100ms 미만으로 로드되는 홈 페이지 요청 수를 계산한 다음 전체 홈 페이지 요청 수로 나눕니다.

B. 요청 지연 시간을 범위로 버킷화한 다음 중앙값과 90번째 백분위수를 계산합니다.

C. 요청 대기 시간을 범위로 버클화한 다음 100ms에서 백분위수를 계산합니다.

D. 100ms 이내에 로드되는 홈 페이지 요청 수를 계산합니다. 그런 다음 모든 웹 애플리케이션 요청의 총 수로 나눕니다.