A. OpenCensus 에이전트를 설치하고 StackDriver 내보내기 기능을 사용하여 사용자 정의 메트릭 수집 애플리케이션을 만듭니다.

B. 상태 점검을 통해 MariaDB 인스턴스를 인스턴스 그룹에 배치합니다.

C. StackDriver 로깅 에이전트를 설치하고 fluentd in_tail 플러그인을 구성하여 MariaDB 로그를 읽습니다.

D. StackDriver 에이전트를 설치하고 MySQL 플러그인을 구성합니다.

A. 파이프라인이 생성될 때 작업이 실패하게 되는 글로벌 윈도잉 기능을 적용하지 않았습니다.

B. 늦게 들어오는 데이터를 수용하기 위한 트리거를 설정하지 않아 작업이 실패합니다.

C. 타임스탬프를 지정하지 않아 작업이 실패합니다.

D. 파이프라인이 생성될 때 작업이 실패하게 되는 비전역 윈도잉 함수를 적용하지 않았습니다.

A. 스레딩

B. 직렬화

C. 드롭아웃 방법

D. 차원 축소

A. 두 가지 다른 기능 세트를 시도할 수 있습니다.

B. 훈련 데이터뿐만 아니라 다른 데이터에도 모델이 일반화되도록 하려면

C. 코드에서 단위 테스트를 생성할 수 있도록 합니다.

D. 넓은 모델에는 하나의 데이터 세트를 사용하고 깊은 모델에는 하나의 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

A. Dataproc을 사용하여 Hadoop 클러스터를 Google Cloud로 마이그레이션하고 Cloud Storage를 사용하여 모든 HDFS 사용 사례를 처리합니다. ETL 파이프라인을 Dataflow로 변환합니다.

B. 대규모 작업 부하에는 Bigtable을 사용하고, Cloud Storage에 연결하여 모든 HDFS 사용 사례를 처리합니다. Cloud Composer로 파이프라인을 조정합니다.

C. Dataproc을 사용하여 Hadoop 클러스터를 Google Cloud로 마이그레이션하고 Cloud Storage를 사용하여 모든 HDFS 사용 사례를 처리합니다. Cloud Data Fusion을 사용하여 ETL 파이프라인을 시각적으로 설계하고 배포합니다.

D. Dataproc을 사용하여 Hadoop 클러스터를 Google Cloud로 마이그레이션하고 Cloud Storage를 사용하여 모든 HDFS 사용 사례를 처리합니다. Cloud Composer로 파이프라인을 조정합니다.