A. 워커 노드 수를 늘리거나 줄입니다.

B. 마스터 노드 수를 늘리거나 줄입니다.

C. 단일 노드에서 더 많은 애플리케이션을 실행하기 위해 메모리 이동

D. 사용하지 않는 노드에서 주기적으로 애플리케이션 삭제

A. 관계형

B. MySQL

C. NoSQL

D. SQL 서버

A. 손상된 데이터를 제외한 새 테이블로 BigQuery의 데이터를 내보냅니다.

B. 다중 지역 BigQuery 버킷으로 데이터를 마이그레이션합니다.

C. BigQuery에서 시간 여행을 사용하여 과거 데이터에 액세스합니다.

D. 매일 BigQuery 테이블 스냅샷을 만듭니다.

A. 스트리밍 삽입 후 데이터 가용성에 대한 평균 지연 시간을 추정하고 항상 두 배 더 오랫동안 기다린 후에 쿼리를 실행합니다.

B. 2분마다 누적된 데이터를 로드하도록 애플리케이션을 다시 작성합니다.

C. 스트리밍 삽입 코드를 개별 메시지에 대한 일괄 로드로 변환합니다.

D. 원본 메시지를 Google Cloud SQL에 로드하고 스트리밍 삽입을 통해 매시간 테이블을 BigQuery로 내보냅니다.

A. BigQuery 테이블에 권한 있는 뷰를 만들어 데이터 액세스를 제어하고 타사 회사에 해당 뷰에 대한 액세스 권한을 제공합니다.

B. Cloud Scheduler를 사용하여 정기적으로 Cloud Storage로 데이터를 내보내고 타사 회사에 버킷에 대한 액세스 권한을 제공합니다.

C. 공유할 관련 데이터가 포함된 별도의 데이터 세트를 BigQuery에 만들고, 타사 회사에 새 데이터 세트에 대한 액세스 권한을 제공합니다.

D. 빈번한 시간 간격으로 데이터를 읽고 타사 회사에서 사용할 수 있도록 관련 BigQuery 데이터 세트 또는 Cloud Storage 버킷에 쓰는 Cloud Dataflow 작업을 만듭니다.