A. 데이터베이스를 호스팅하도록 Cloud SQL을 구성하고 스키마를 Cloud SQL로 가져옵니다.

B. 클라이언트를 사용하여 Google Cloud Marketplace에서 데이터베이스로 MySQL을 배포하고 스키마를 가져옵니다.

C. 데이터베이스를 호스팅하도록 Bigtable을 구성하고 데이터를 Bigtable로 가져옵니다.

D. 데이터베이스를 호스팅하도록 Cloud Spanner를 구성하고 스키마를 Cloud Spanner로 가져옵니다.

E. 데이터베이스를 호스팅하도록 Firestore를 구성하고 데이터를 Firestore로 가져옵니다.

A. 관리형 SSL 인증서와 함께 전역 HTTP(S) 부하 분산을 사용하여 서비스를 보호합니다.

B. GKE 클러스터에 오픈소스 Istio를 배포하고 Service Mesh에서 mTLS를 사용 설정합니다.

C. SSL 인증서를 자동으로 갱신하려면 GKE에 cert-manager를 설치합니다.

D. Anthos Service Mesh를 설치하고 Service Mesh에서 mTLS를 사용 설정합니다.

A. GCP 콘솔에서 추가 Compute Engine 할당량을 요청합니다.

B. 클러스터에서 서비스를 분리하고 더 적은 수의 코어로 작동하도록 새 클러스터를 다시 작성합니다.

C. 추가 GKE 할당량 요청은 GCP Console입니다.

D. 추가 GKE 할당량을 요청하려면 지원 케이스를 엽니다.

A. 애플리케이션 로그에 대한 집계 내보내기를 BigQuery로 생성하여 로그 분석을 용이하게 합니다.

B. 로그 분석을 용이하게 하기 위해 애플리케이션 로그에 대한 집계 내보내기를 Cloud Storage로 만듭니다.

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

D. Cloud Logging에 구조화된 로그를 작성하려면 애플리케이션 코드에서 Logging API를 사용해야 합니다.

E. Pub/Sub API를 사용하여 구조화된 데이터를 Pub/Sub에 쓰고 Dataflow 스트리밍 파이프라인을 만들어 로그를 정규화하고 분석을 위해 BigQuery에 쓰도록 요구합니다.

A. GKE 인그레스 리소스를 구성합니다.

B. GKE 서비스 리소스를 구성합니다.

C. LoadBalancer 유형으로 GKE 인그레스 리소스를 구성합니다.

D. LoadBalancer 유형으로 GKE 서비스 리소스를 구성합니다.