A. IAM 역할을 사용하면 프로젝트의 모든 테이블에 대한 액세스 권한이 아닌 프로젝트의 한 테이블에만 사용자 액세스 권한을 부여할 수 없습니다.

B. 프로젝트에서 사용자에게 하나의 테이블에만 액세스 권한을 부여하려면 사용자에게 해당 테이블에 대한 Bigtable 편집자 역할을 부여합니다.

C. 프로젝트 수준에서만 액세스 제어를 구성할 수 있습니다.

D. 프로젝트에서 사용자에게 하나의 테이블에만 액세스 권한을 부여하려면 애플리케이션을 통해 액세스를 구성해야 합니다.

A. Cloud Video Intelligence API를 호출하여 레이블을 생성하는 애플리케이션을 빌드합니다. Cloud Bigtable에 데이터를 저장하고 예측된 레이블을 필터링하여 사용자의 시청 기록과 일치시켜 선호도를 생성합니다.

B. Spark MLlib을 사용하여 복잡한 분류 모델을 구축하고 학습하여 레이블을 생성하고 결과를 필터링합니다.
Cloud Dataproc을 사용하여 모델을 배포합니다. 애플리케이션에서 모델을 호출합니다.

C. Spark MLlib로 분류 모델을 빌드하고 학습하여 레이블을 생성합니다. Spark MLlib로 두 번째 분류 모델을 빌드하고 학습하여 고객 선호도에 맞게 결과를 필터링합니다. Cloud Dataproc을 사용하여 모델을 배포합니다. 애플리케이션에서 모델을 호출합니다.

D. Cloud Video Intelligence API를 호출하여 레이블을 생성하는 애플리케이션을 빌드합니다. Cloud SQL에 데이터를 저장하고 예측된 레이블을 조인하고 필터링하여 사용자의 시청 기록과 일치시켜 선호도를 생성합니다.

A. 표준 SQL 쿼리를 사용하여 새 분할 테이블 생성

B. 표준 SQL을 사용하여 events_partitioned에 대한 새 뷰를 만듭니다.

C. 인증에 사용할 ODBC 연결에 대한 서비스 계정을 만듭니다.

D. ODBC 연결 및 공유 "이벤트"에 대한 Google Cloud Identity and Access Management(Cloud IAM) 역할을 만듭니다.

E. 표준 SQL을 사용하여 이벤트에 대한 새 뷰를 만듭니다.

A. 워크로드가 Cloud Bigtable에 적합하지 않습니다.

B. 테이블의 스키마가 올바르게 설계되지 않았습니다.

C. Cloud Bigtable 클러스터에 노드가 너무 많습니다.

D. 네트워크 연결에 문제가 있습니다.

A. 파이프라인은 작업 집합입니다.

B. 파이프라인은 데이터 처리 작업을 나타냅니다.

C. 파이프라인은 단계의 방향 그래프를 나타냅니다.

D. 파이프라인은 인스턴스 간에 데이터를 공유할 수 있습니다.