A. 각 테이블의 테이블 수준에서 사용자/그룹 데이터 뷰어 액세스를 할당합니다.

B. 데이터가 있는 동일한 데이터 세트에서 각 팀에 대한 SQL 보기를 생성하고 사용자/그룹 데이터 뷰어 액세스 권한을 SQL 보기에 할당합니다.

C. 데이터가 있는 동일한 데이터 세트에서 각 팀에 대해 승인된 뷰를 생성하고 사용자/그룹 데이터 뷰어 액세스 권한을 승인된 뷰에 할당합니다.

D. 각 팀을 위해 생성된 데이터 세트에서 각 팀에 대해 승인된 뷰를 생성합니다. 데이터가 있는 데이터세트에 승인된 뷰 데이터 뷰어 액세스 권한을 할당합니다. 승인된 뷰가 있는 데이터세트에 대한 사용자/그룹 데이터 뷰어 액세스 권한을 할당합니다.

A. 1. 익명화 변환 유형으로 마스킹을 사용하는 Cloud Data Loss Prevention(Cloud DLP)의 RecordTransformations를 사용하여 이메일 필드를 익명화하는 파이프라인을 생성합니다.
2. 예약 및 사용자 프로필 데이터를 BigQuery 테이블에 로드합니다.

B. 1. FFX를 익명화 변환 유형으로 사용하여 형식 보존 암호화와 함께 Cloud DLP에서 RecordTransformations를 사용하여 이메일 필드를 익명화하는 파이프라인을 생성합니다.
2. 예약 및 사용자 프로필 데이터를 BigQuery 테이블에 로드합니다.

C. 1. Cloud Storage의 CSV 파일을 BigQuery 테이블에 로드하고 동적 데이터 마스킹을 활성화합니다.
2. 이메일 마스크를 데이터 마스킹 규칙으로 사용하여 정책 태그를 생성합니다.
3. 두 테이블 모두의 이메일 필드에 정책을 할당합니다. ㅏ
4. BigQuery 테이블에 대한 Identity and Access Management bigquerydatapolicy.maskedReader 역할을 분석가에게 할당합니다.

D. 1. Cloud Storage의 CSV 파일을 BigQuery 테이블에 로드하고 동적 데이터 마스킹을 활성화합니다.
2. 기본 마스킹 값을 데이터 마스킹 규칙으로 사용하여 정책 태그를 생성합니다.
3. 두 테이블 모두의 이메일 필드에 정책을 할당합니다.
4. BigQuery 테이블에 대한 Identity and Access Management bigquerydatapolicy.maskedReader 역할을 분석가에게 할당합니다.

A. Cloud Composer에서 직접 비순환 그래프를 만들어 작업을 예약하고 모니터링합니다.

B. Stackdriver Monitoring을 사용하고 웹훅 알림으로 경고를 설정하여 작업을 트리거합니다.

C. Compute Engine 인스턴스에서 크론 작업을 설정하여 GCP API 호출을 사용하여 파이프라인을 예약하고 모니터링합니다.

D. GCP API 호출을 사용하여 작업 상태를 예약하고 요청하는 App Engine 애플리케이션을 개발합니다.

A. 작업자

B. 마스터, 작업자 및 매개변수 서버

C. 작업자 및 매개변수 서버

D. 매개변수 서버

A. 기본적으로 쿼리 결과는 캐시되지 않습니다.

B. BigQuery는 쿼리 결과를 48시간 동안 캐시합니다.

C. 대상 테이블을 지정하더라도 쿼리 결과가 캐시됩니다.

D. 캐시에서 결과를 검색하는 쿼리에는 요금이 부과되지 않습니다.