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

B. 새 코드를 병합하기 전에 두 명의 다른 피어가 코드 변경 사항을 검토하도록 요구합니다.

C. CI 서버를 구성합니다. 코드에 단위 테스트 모음을 추가하고 CI 서버에서 커밋 시 단위 테스트를 실행하고 변경 사항을 확인하도록 하세요.

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

E. 코드가 저장소에 승인되기 전에 코딩 표준을 검증하기 위해 코드 린팅 도구를 통합합니다.

A. 최근 릴리스를 롤백합니다.

B. Stackdriver 모니터링을 검토합니다.

C. 로그인 서비스를 실행하는 가상 머신의 크기를 늘립니다.

D. 새 릴리스를 배포하여 문제가 해결되었는지 확인합니다.

A. Compute Engine 인스턴스의 직렬 포트 로그를 확인하세요.

B. Stackdriver Profiler를 사용하여 애플리케이션 전체의 리소스 사용률을 시각화합니다.

C. Cloud SQL 인스턴스에 대한 연결 수가 증가했는지 확인합니다.

D. Cloud Security Scanner를 사용하여 Cloud SQL이 DDoS(분산 서비스 거부) 공격을 받고 있는지 확인합니다.

A. 관련 팀 구성원에게 모든 GCP 프로덕션 프로젝트에 대한 읽기 액세스 권한을 부여합니다. 각 프로젝트 내에 Stackdriver 작업공간을 만듭니다.

B. 관련 팀 구성원에게 모든 GCP 프로덕션 프로젝트에 대한 프로젝트 뷰어 IAM 역할을 부여합니다. 각 프로젝트 내에 Slackdriver 작업 공간을 만듭니다.

C. 모니터링 작업공간을 호스팅할 기존 GCP 프로덕션 프로젝트를 선택합니다. 이 작업공간에 프로덕션 프로젝트를 연결합니다. 관련 팀 구성원에게 Stackdriver 작업공간에 대한 읽기 액세스 권한을 부여합니다.

D. 새 GCP 모니터링 프로젝트를 만들고 그 안에 Stackdriver 작업공간을 만듭니다. 이 작업공간에 프로덕션 프로젝트를 연결합니다. 관련 팀 구성원에게 Stackdriver 작업공간에 대한 읽기 액세스 권한을 부여합니다.

A. Python용 Stackdriver Error Reporting 라이브러리를 설치한 다음 Compute Engine VM에서 코드를 실행합니다.

B. Python용 Stackdriver Error Reporting 라이브러리를 설치한 다음 Google Kubernetes Engine에서 코드를 실행합니다.

C. Python용 Stackdriver Error Reporting 라이브러리를 설치한 다음 App Engine 가변형 환경에서 코드를 실행합니다.

D. Stackdriver Error Reporting API를 사용하여 애플리케이션의 오류를 ReportedErrorEvent에 기록한 다음 Stackdriver Logging에서 올바른 형식의 오류 메시지가 포함된 로그 항목을 생성합니다.