A. 스레딩

B. 직렬화

C. 드롭아웃 방법

D. 차원 축소

A. 작업에서 대량의 데이터 인스턴스를 처리하고 보다 복잡한 모델을 실행하는 데 최적화되어 있습니다.

B. 응답 메시지에 예측이 반환됩니다.

C. 예측은 지정한 Cloud Storage 위치의 출력 파일에 기록됩니다.

D. 예측 제공 지연 시간을 최소화하도록 최적화되었습니다.

A. 사용자를 위한 그룹을 생성하고 해당 그룹에 데이터 세트에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

B. SSO(Single Sign-On) 플랫폼과 통합하고 쿼리 요청과 함께 각 사용자의 자격 증명을 전달합니다.

C. 서비스 계정을 만들고 해당 계정에 데이터 세트 액세스 권한을 부여합니다. 서비스 계정의 비공개 키를 사용하여 데이터세트에 액세스하세요.

D. 더미 사용자를 생성하고 해당 사용자에게 데이터세트 액세스 권한을 부여합니다. 해당 사용자의 사용자 이름과 비밀번호를 파일 시스템의 파일에 저장하고 해당 사용자 인증 정보를 사용하여 BigQuery 데이터세트에 액세스합니다.

A. Cloud Pub/Sub에 이벤트를 게시하는 애플리케이션을 만들고 JSON 이벤트 페이로드를 Avro로 변환하여 Cloud Storage 및 BigQuery에 데이터를 쓰는 Cloud Dataflow 파이프라인을 만듭니다.

B. API를 제공하는 애플리케이션을 생성합니다. API를 폴링하고 데이터를 gzip으로 압축된 JSON 파일로 Cloud Storage에 쓰는 도구를 작성합니다.

C. 데이터를 저장하기 위해 Cloud SQL 데이터베이스에 쓰는 애플리케이션을 만듭니다. Cloud Storage에 쓰고 BigQuery에 로드하도록 데이터베이스를 주기적으로 내보내도록 설정합니다.

D. Cloud Pub/Sub에 이벤트를 게시하는 애플리케이션을 만들고, Cloud Dataproc에서 Spark 작업을 만들어 JSON 데이터를 영구 디스크의 HDFS에 저장된 Avro 형식으로 변환합니다.

A. .boto 구성 파일에 CSEK(고객 제공 암호화 키)를 지정합니다. gsutil cp를 사용하여 각 보관 파일을 Cloud Storage 버킷에 업로드합니다. CSEK를 보안 비밀의 영구 저장소로 Cloud Memorystore에 저장합니다.

B. gcloud kms key create를 사용하여 대칭 키를 만듭니다. 그런 다음 gcloud kms encrypt를 사용하여 키와 고유한 추가 인증 데이터(AAD)로 각 보관 파일을 암호화합니다. gsutil cp를 사용하여 암호화된 각 파일을 Cloud Storage 버킷에 업로드하고 AAD를 Google Cloud 외부에 보관합니다.

C. .boto 구성 파일에 CSEK(고객 제공 암호화 키)를 지정합니다. gsutil cp를 사용하여 각 보관 파일을 Cloud Storage 버킷에 업로드합니다. 보안팀만 액세스할 수 있는 다른 프로젝트에 CSEK를 저장합니다.

D. gcloud kms key create를 사용하여 대칭 키를 만듭니다. 그런 다음 gcloud kms encrypt를 사용하여 키로 각 ​​보관 파일을 암호화합니다. gsutil cp를 사용하여 암호화된 각 파일을 Cloud Storage 버킷에 업로드합니다. 이전에 암호화에 사용된 키를 수동으로 파기하고 키를 한 번 순환하고 키를 한 번 순환합니다.