Professional-Data-Engineer 문제 31
MySQL을 사용하여 Cloud SQL을 배포할 계획입니다. 영역 오류 발생 시 고가용성을 보장해야 합니다. 당신은 무엇을해야합니까?
Professional-Data-Engineer 문제 32
데이터 포인트를 가져와 GUID를 반환하는 서비스를 사용하여 새로운 웹 사이트 사용자에게 GUID(Globally Unique Identifier)를 제공해야 합니다. 이 데이터는 파이프라인 내의 마이크로서비스를 통해 수행할 HTTP 호출을 통해 내부 및 외부 시스템 모두에서 제공됩니다. 초당 수만 개의 메시지가 있고 다중 스레드가 가능하며 시스템의 역압에 대해 걱정하고 있습니다. 역압을 최소화하기 위해 파이프라인을 어떻게 설계해야 합니까?
Professional-Data-Engineer 문제 33
귀하의 회사는 현재 캠페인에 대한 데이터 파이프라인을 설정하고 있습니다. 모든 Google Cloud Pub/Sub 스트리밍 데이터의 경우 중요한 비즈니스 요구 사항 중 하나는 캠페인 중에 입력과 타이밍을 주기적으로 식별할 수 있어야 한다는 것입니다. 엔지니어는 이를 위해 Google Cloud Dataflow에서 윈도우 및 변환을 사용하기로 결정했습니다. 그러나 이 기능을 테스트할 때 모든 스트리밍 삽입에 대해 Cloud Dataflow 작업이 실패함을 발견했습니다. 이 문제의 가장 가능성 있는 원인은 무엇입니까?
Professional-Data-Engineer 문제 34
개인 사용자 데이터와 관련된 민감한 프로젝트를 진행하고 있습니다. Google Cloud Platform에 프로젝트를 설정하여 작업을 내부에 보관했습니다. 외부 컨설턴트가 프로젝트의 Google Cloud Dataflow 파이프라인에서 복잡한 변환을 코딩하는 데 도움을 줄 것입니다. 사용자의 개인 정보를 어떻게 유지해야 합니까?
Professional-Data-Engineer 문제 35
MJTelco 사례 연구
회사 개요
MJTelco는 전 세계적으로 빠르게 성장하고 서비스가 부족한 시장에서 네트워크를 구축할 계획인 스타트업입니다. 이 회사는 혁신적인 광통신 하드웨어에 대한 특허를 보유하고 있습니다. 이러한 특허를 기반으로 저렴한 하드웨어로 많은 안정적인 고속 백본 링크를 생성할 수 있습니다.
회사 배경
경험 많은 통신 경영진에 의해 설립된 MJTelco는 원래 우주에서 통신 문제를 극복하기 위해 개발된 기술을 사용합니다. 운영에 있어 기본적으로 실시간 분석을 주도하고 기계 학습을 통합하여 토폴로지를 지속적으로 최적화하는 분산 데이터 인프라를 구축해야 합니다. 하드웨어가 저렴하기 때문에 네트워크를 과도하게 배포하여 동적 지역 정치가 위치 가용성 및 비용에 미치는 영향을 설명할 계획입니다.
그들의 관리 및 운영 팀은 전 세계에 위치하여 데이터 소비자와 시스템에서 다대다 관계를 생성합니다. 신중하게 고려한 후, 그들은 퍼블릭 클라우드가 그들의 요구를 지원하기에 완벽한 환경이라고 결정했습니다.
솔루션 개념
MJTelco는 연구소에서 성공적인 PoC(개념 증명) 프로젝트를 실행하고 있습니다. 두 가지 기본 요구 사항이 있습니다.
PoC를 확장하고 강화하여 더 많은 데이터 흐름으로 증가할 때 생성되는 훨씬 더 많은 데이터 흐름을 지원합니다.
50,000개 이상의 설치.
기계 학습 주기를 개선하여 제어에 사용하는 동적 모델을 확인하고 개선합니다.
토폴로지 정의.
MJTelco는 또한 개발/테스트, 스테이징 및 프로덕션의 세 가지 별도 운영 환경을 사용할 것입니다.
- 실험을 실행하고, 새로운 기능을 배포하고, 프로덕션 고객에게 서비스를 제공하는 요구 사항을 충족합니다.
비즈니스 요구 사항
최소한의 비용으로 생산 환경을 확장하고 언제 어디서나 리소스를 인스턴스화합니다.
예측할 수 없는 분산된 통신 사용자 커뮤니티에서 필요합니다.
최첨단 기계 학습 및 분석을 보호하기 위해 독점 데이터의 보안을 보장합니다.
분산된 연구원의 분석을 위해 데이터에 대한 안정적이고 시기적절한 액세스 제공
기계 학습 모델의 빠른 반복을 지원하는 격리된 환경을 유지 관리
고객에게 영향을 미칩니다.
기술 요구 사항
원격 측정 데이터의 안전하고 효율적인 전송 및 저장 보장
여러 흐름으로 10,000~100,000개의 데이터 공급자를 지원하도록 인스턴스를 빠르게 확장
각.
약 2년 동안의 데이터를 추적하는 데이터 테이블에 대한 분석 및 프레젠테이션 허용
100m 기록/일
데이터 파이프라인 문제 인식에 중점을 둔 모니터링 인프라의 신속한 반복 지원
원격 분석 흐름과 프로덕션 학습 주기 모두에서.
CEO 성명서
우리의 비즈니스 모델은 특허, 분석 및 동적 기계 학습에 의존합니다. 우리의 저렴한 하드웨어는 매우 안정적으로 구성되어 있어 비용 이점이 있습니다. 안정성과 용량 약속을 충족하려면 대규모 분산 데이터 파이프라인을 신속하게 안정화해야 합니다.
CTO 성명서
당사의 퍼블릭 클라우드 서비스는 광고된 대로 작동해야 합니다. 확장하고 데이터를 안전하게 유지하는 리소스가 필요합니다. 또한 데이터 과학자가 모델을 주의 깊게 연구하고 신속하게 적용할 수 있는 환경이 필요합니다. 우리는 데이터를 처리하기 위해 자동화에 의존하기 때문에 반복하면서 작동할 개발 및 테스트 환경도 필요합니다.
CFO 성명서
프로젝트가 너무 커서 데이터 및 분석에 필요한 하드웨어와 소프트웨어를 유지 관리할 수 없습니다.
또한 많은 데이터 피드를 모니터링하기 위해 운영 팀에 직원을 배치할 여력이 없으므로 자동화 및 인프라에 의존할 것입니다. Google Cloud의 머신 러닝을 통해 양적 연구원은 데이터 파이프라인의 문제 대신 중요한 문제를 해결할 수 있습니다.
다음 요구 사항이 있는 운영 팀을 위한 시각화를 작성해야 합니다.
보고서에는 가장 최근 6주 동안의 모든 50,000개 설치의 원격 측정 데이터가 포함되어야 합니다.
(1분에 한 번 샘플링).
보고서는 실시간 데이터에서 3시간 이상 지연되어서는 안 됩니다.
실행 가능한 보고서에는 차선의 링크만 표시되어야 합니다.
대부분의 차선책 링크는 맨 위로 정렬되어야 합니다.
차선책 링크는 지역 지리별로 그룹화하고 필터링할 수 있습니다.
보고서를 로드하는 사용자 응답 시간은 5초 미만이어야 합니다.
어떤 접근 방식이 요구 사항을 충족합니까?
회사 개요
MJTelco는 전 세계적으로 빠르게 성장하고 서비스가 부족한 시장에서 네트워크를 구축할 계획인 스타트업입니다. 이 회사는 혁신적인 광통신 하드웨어에 대한 특허를 보유하고 있습니다. 이러한 특허를 기반으로 저렴한 하드웨어로 많은 안정적인 고속 백본 링크를 생성할 수 있습니다.
회사 배경
경험 많은 통신 경영진에 의해 설립된 MJTelco는 원래 우주에서 통신 문제를 극복하기 위해 개발된 기술을 사용합니다. 운영에 있어 기본적으로 실시간 분석을 주도하고 기계 학습을 통합하여 토폴로지를 지속적으로 최적화하는 분산 데이터 인프라를 구축해야 합니다. 하드웨어가 저렴하기 때문에 네트워크를 과도하게 배포하여 동적 지역 정치가 위치 가용성 및 비용에 미치는 영향을 설명할 계획입니다.
그들의 관리 및 운영 팀은 전 세계에 위치하여 데이터 소비자와 시스템에서 다대다 관계를 생성합니다. 신중하게 고려한 후, 그들은 퍼블릭 클라우드가 그들의 요구를 지원하기에 완벽한 환경이라고 결정했습니다.
솔루션 개념
MJTelco는 연구소에서 성공적인 PoC(개념 증명) 프로젝트를 실행하고 있습니다. 두 가지 기본 요구 사항이 있습니다.
PoC를 확장하고 강화하여 더 많은 데이터 흐름으로 증가할 때 생성되는 훨씬 더 많은 데이터 흐름을 지원합니다.
50,000개 이상의 설치.
기계 학습 주기를 개선하여 제어에 사용하는 동적 모델을 확인하고 개선합니다.
토폴로지 정의.
MJTelco는 또한 개발/테스트, 스테이징 및 프로덕션의 세 가지 별도 운영 환경을 사용할 것입니다.
- 실험을 실행하고, 새로운 기능을 배포하고, 프로덕션 고객에게 서비스를 제공하는 요구 사항을 충족합니다.
비즈니스 요구 사항
최소한의 비용으로 생산 환경을 확장하고 언제 어디서나 리소스를 인스턴스화합니다.
예측할 수 없는 분산된 통신 사용자 커뮤니티에서 필요합니다.
최첨단 기계 학습 및 분석을 보호하기 위해 독점 데이터의 보안을 보장합니다.
분산된 연구원의 분석을 위해 데이터에 대한 안정적이고 시기적절한 액세스 제공
기계 학습 모델의 빠른 반복을 지원하는 격리된 환경을 유지 관리
고객에게 영향을 미칩니다.
기술 요구 사항
원격 측정 데이터의 안전하고 효율적인 전송 및 저장 보장
여러 흐름으로 10,000~100,000개의 데이터 공급자를 지원하도록 인스턴스를 빠르게 확장
각.
약 2년 동안의 데이터를 추적하는 데이터 테이블에 대한 분석 및 프레젠테이션 허용
100m 기록/일
데이터 파이프라인 문제 인식에 중점을 둔 모니터링 인프라의 신속한 반복 지원
원격 분석 흐름과 프로덕션 학습 주기 모두에서.
CEO 성명서
우리의 비즈니스 모델은 특허, 분석 및 동적 기계 학습에 의존합니다. 우리의 저렴한 하드웨어는 매우 안정적으로 구성되어 있어 비용 이점이 있습니다. 안정성과 용량 약속을 충족하려면 대규모 분산 데이터 파이프라인을 신속하게 안정화해야 합니다.
CTO 성명서
당사의 퍼블릭 클라우드 서비스는 광고된 대로 작동해야 합니다. 확장하고 데이터를 안전하게 유지하는 리소스가 필요합니다. 또한 데이터 과학자가 모델을 주의 깊게 연구하고 신속하게 적용할 수 있는 환경이 필요합니다. 우리는 데이터를 처리하기 위해 자동화에 의존하기 때문에 반복하면서 작동할 개발 및 테스트 환경도 필요합니다.
CFO 성명서
프로젝트가 너무 커서 데이터 및 분석에 필요한 하드웨어와 소프트웨어를 유지 관리할 수 없습니다.
또한 많은 데이터 피드를 모니터링하기 위해 운영 팀에 직원을 배치할 여력이 없으므로 자동화 및 인프라에 의존할 것입니다. Google Cloud의 머신 러닝을 통해 양적 연구원은 데이터 파이프라인의 문제 대신 중요한 문제를 해결할 수 있습니다.
다음 요구 사항이 있는 운영 팀을 위한 시각화를 작성해야 합니다.
보고서에는 가장 최근 6주 동안의 모든 50,000개 설치의 원격 측정 데이터가 포함되어야 합니다.
(1분에 한 번 샘플링).
보고서는 실시간 데이터에서 3시간 이상 지연되어서는 안 됩니다.
실행 가능한 보고서에는 차선의 링크만 표시되어야 합니다.
대부분의 차선책 링크는 맨 위로 정렬되어야 합니다.
차선책 링크는 지역 지리별로 그룹화하고 필터링할 수 있습니다.
보고서를 로드하는 사용자 응답 시간은 5초 미만이어야 합니다.
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