A. SLO 없이 서비스를 프로덕션에 도입하고 운영 데이터를 수집한 후 빌드합니다.

B. 서비스에 대한 프로덕션 지원을 제공해야 함을 개발 팀에 알립니다.

C. 핸드오버 전에 완료할 서비스에 대해 권장되는 안정성 개선을 식별합니다.

D. 프로덕션 환경으로 가져올 수 있도록 서비스에서 달성할 수 있도록 SLO 목표를 조정합니다.

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.

A. Cloud Run의 모든 이미지와 Cloud Functions의 모든 함수를 업데이트하여 Cloud Logging과 클라이언트의 로깅 서비스 모두에 로그를 보냅니다. 로그를 보내는 데 필요한 모든 포트가 VPC 방화벽에서 열려 있는지 확인하세요.

B. Pub/Sub 주제 구독 및 로깅 싱크 만들기 모든 로그를 주제로 보내도록 로깅 싱크를 구성합니다. 로그를 검색하려면 클라이언트에 주제에 대한 액세스 권한을 부여하세요.

C. 스토리지 버킷 및 적절한 VPC 방화벽 규칙 만들기 Cloud Run의 모든 이미지와 Cloud Functions의 모든 기능을 업데이트하여 스토리지 버킷 내의 파일로 로그를 보냅니다.

D. 로그 버킷과 로깅 싱크를 생성합니다. 로그 버킷의 보존 기간을 365일로 설정합니다. 로그를 버킷으로 보내도록 로깅 싱크를 구성합니다. 로그를 검색할 수 있도록 클라이언트에 버킷에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

A. 클러스터 A의 노드에 도구 상자 컨테이너를 설치합니다. 클러스터 B에 대한 경로가 적절하게 구성되었는지 확인합니다.

B. 네트워크 연결 센터를 사용하여 클러스터 A에서 클러스터로의 연결 테스트를 수행합니다.

C. 디버그 컨테이너를 사용하여 클러스터 A에서 클러스터 B로, 클러스터 B에서 클러스터 A로 Traceroute 명령을 실행합니다. 일반적인 오류 지점을 식별합니다.

D. 두 VPC 모두에서 VPC 흐름 로그를 활성화하고 패킷 삭제를 모니터링합니다.

A. 심각도 >= DEBUG 리소스를 추가합니다. 개발 환경과 관련된 프로젝트의 기본 로깅 싱크에 "k83 컨테이너" 제외 필터를 입력합니다.

B. 개발 클러스터에 대해 gcloud 컨테이너 클러스터 업데이트 로깅=WORKLOAD 명령어를 실행합니다.

C. 개발 클러스터에 대해 gcloud 컨테이너 클러스터 업데이트 --logging-SYSTEM 명령어를 실행합니다.

D. 개발 환경과 연결된 프로젝트에서 gcloud 로깅 싱크 업데이트 _Defau1t --disabled 명령어를 실행합니다.