A. BigQuery 통합 쿼리를 사용하여 Cloud Storage에서 데이터를 쿼리합니다.

B. EU 사용자에 대한 정보만 유지하는 EU 지역의 데이터 세트를 만듭니다.

C. EU 지역에 Cloud Storage 버킷을 만들어 EU 사용자 전용 정보를 저장합니다.

D. 사용자 레코드를 필터링하여 Cloud Dataflow 파이프라인을 사용하여 데이터를 다시 업로드합니다.

E. BigQuery에서 DML 문을 사용하여 요청에 따라 사용자 레코드를 업데이트/삭제합니다.

A. 영구 디스크에 고유한 구성 값을 배치합니다.

B. 고유한 구성 값을 Cloud Bigtable 테이블에 배치합니다.

C. 인스턴스 템플릿 시작 스크립트에 고유한 구성 값을 배치합니다.

D. 인스턴스 템플릿 인스턴스 메타데이터에 고유한 구성 값을 배치합니다.

A. Pub/Sub API를 사용하여 구조화된 데이터를 Pub/Sub에 작성하고 Dataflow 스트리밍 파이프라인을 생성하여 로그를 정규화하고 분석을 위해 BigQuery에 기록하도록 의무화합니다.

B. 로그 분석을 용이하게 하기 위해 애플리케이션 로그에서 Cloud Storage로 집계된 내보내기를 만듭니다.

C. 구조화된 로그로 Cloud Logging에 수집할 한 줄 JSON으로 표준 출력(stdout)에 로그 출력을 씁니다.

D. Cloud Logging에 구조화된 로그를 작성하기 위해 애플리케이션 코드에서 Logging API 사용을 의무화합니다.

E. 로그 분석을 용이하게 하기 위해 애플리케이션 로그에서 BigQuery로 집계된 내보내기를 생성합니다.

A. RESTful API

B. API용 MQTT

C. gRPC 기반 API

D. SOAP 기반 API

A. 전역 쿼리를 사용하는 Datastore 모드의 Firestore

B. SQL SELECT 문을 사용하는 Cloud SQL

C. 기본 모드의 Firestore

D. 객체 읽기를 사용하는 Cloud Storage