무료 온라인 액세스 Google.Professional-Data-Engineer.v2026-09-29.q333 모의 시험 (Page 19)

Professional-Data-Engineer 문제 86

귀사는 구글 클라우드 스토리지와 구글 컴퓨트 엔진의 카산드라 클러스터에 저장된 매우 큰 데이터 세트를 대상으로 복잡한 분석을 수행하려는 새로운 데이터 과학자를 채용했습니다. 이 과학자는 주로 머신러닝 프로젝트를 위한 레이블이 지정된 데이터 세트를 생성하고 일부 시각화 작업을 진행하려고 합니다. 그녀는 자신의 노트북 성능이 작업을 수행하기에 충분하지 않아 속도가 느려진다고 보고했습니다. 당신은 그녀가 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?

A. 노트북에서 Jupiter 로컬 버전을 실행합니다.

B. 사용자에게 Google Cloud Shell 액세스 권한을 부여합니다.

C. Google Compute Engine의 VM에서 시각화 도구를 호스팅합니다.

D. Google Compute Engine의 가상 머신(VM)에 Google Cloud Datalab을 배포합니다.

Professional-Data-Engineer 문제 87

한 항공우주 회사가 자체적인 데이터 형식을 사용하여 야간 데이터를 저장합니다. 이 새로운 데이터 소스를 BigQuery에 연결하고 데이터를 BigQuery로 스트리밍해야 합니다. 가능한 한 적은 리소스를 사용하면서 효율적으로 데이터를 BigQuery로 가져오고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?

A. 표준 Dataflow 파이프라인을 사용하여 원시 데이터를 BigQuery에 저장한 다음, 나중에 데이터를 사용할 때 형식을 변환합니다.

B. Apache Hive를 사용하여 CSV 형식으로 데이터를 BigQuery로 스트리밍하는 Dataproc 작업을 작성하세요.

C. 새 데이터 소스에 대해 주기적인 ETL 배치 작업을 수행하는 클라우드 함수를 실행하는 셸 스크립트를 작성하세요.

D. Apache Beam 사용자 지정 커넥터를 사용하여 Avro 형식으로 데이터를 BigQuery로 스트리밍하는 Dataflow 파이프라인을 작성합니다.

Professional-Data-Engineer 문제 88

클라우드 스토리지에 데이터를 보관하려고 합니다. 일부 데이터는 매우 민감하기 때문에 클라우드 제공업체 직원이 데이터를 해독하지 못하도록 "아무도 신뢰하지 않는(Trust No One, TNO)" 암호화 방식을 사용하려고 합니다. 어떻게 해야 할까요?

A. `gcloud kms keys create` 명령어를 사용하여 대칭 키를 생성합니다. 그런 다음 `gcloud kms encrypt` 명령어를 사용하여 각 아카이브 파일을 해당 키와 고유한 추가 인증 데이터(AAD)로 암호화합니다. `gsutil cp` 명령어를 사용하여 암호화된 각 파일을 클라우드 스토리지 버킷에 업로드하고, AAD는 Google 클라우드 외부에 보관합니다.

B. `gcloud kms keys create` 명령어를 사용하여 대칭 키를 생성합니다. 그런 다음 `gcloud kms encrypt` 명령어를 사용하여 각 아카이브 파일을 해당 키로 암호화합니다. 마지막으로 `gsutil cp` 명령어를 사용하여 암호화된 각 파일을 클라우드 스토리지 버킷에 업로드합니다.
이전에 암호화에 사용했던 키를 수동으로 파기하고 키를 한 번 교체하십시오.

C. .botoconfiguration 파일에 고객 제공 암호화 키(CSEK)를 지정합니다. gsutil cpto 명령어를 사용하여 각 아카이브 파일을 클라우드 스토리지 버킷에 업로드합니다. CSEK는 클라우드 메모리스토어에 저장하여 비밀 키로 영구 보관합니다.

D. .botoconfiguration 파일에 고객 제공 암호화 키(CSEK)를 지정합니다. gsutil cpto를 사용하여 각 아카이브 파일을 클라우드 스토리지 버킷에 업로드합니다. CSEK는 보안 팀만 접근할 수 있는 별도의 프로젝트에 저장합니다.

Professional-Data-Engineer 문제 89

가상 머신(VM)에 배포된 Oracle 데이터베이스가 가상 사설 클라우드(VPC) 네트워크 내에 있습니다. 50개의 테이블을 BigQuery에 복제하고 지속적으로 동기화하려고 합니다. 인프라 관리 필요성을 최소화하고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?

A. Oracle에서 BigQuery로 Datastream 서비스를 생성하고, 동일한 VPC 네트워크에 대한 프라이빗 연결 구성을 사용하며, BigQuery에 대한 연결 프로필을 설정합니다.

B. BigQuery에 직접 기록하기 위한 Pub/Sub 구독을 생성합니다. Oracle 데이터베이스의 변경 사항을 캡처하고 Pub/Sub 토픽으로 싱크하기 위해 Debezium Oracle 커넥터를 배포합니다.

C. 동일한 VPC 네트워크에 Apache Kafka를 배포하고, Kafka Connect를 사용하여 Oracle 변경 데이터 캡처(CDC)를 실행하고, Dataflow를 사용하여 Kafka 토픽을 BigQuery로 스트리밍합니다.

D. Apache Kafka를 동일한 VPC 네트워크에 배포하고, Kafka Connect Oracle 변경 데이터 캡처(CDC) 및 Kafka Connect Google BigQuery 싱크 커넥터를 사용합니다.

Professional-Data-Engineer 문제 90

You are deploying a batch pipeline in Dataflow. This pipeline reads data from Cloud Storage, transforms the data, and then writes the data into BigQuory. The security team has enabled an organizational constraint in Google Cloud, requiring all Compute Engine instances to use only internal IP addresses and no external IP addresses. What should you do?

A. Ensure that the firewall rules allow access to Cloud Storage and BigQuery. Use Dataflow with only internal IPs.

B. Ensure that your workers have network tags to access Cloud Storage and BigQuery. Use Dataflow with only internal IP addresses.

C. Create a VPC Service Controls perimeter that contains the VPC network and add Dataflow. Cloud Storage, and BigQuery as allowed services in the perimeter. Use Dataflow with only internal IP addresses.

D. Ensure that Private Google Access is enabled in the subnetwork. Use Dataflow with only internal IP addresses.

정답: D

To deploy a batch pipeline in Dataflow that adheres to the organizational constraint of using only internal IP addresses, ensuring Private Google Access is the most effective solution. Here's why option D is the best choice:
Private Google Access:
Private Google Access allows resources in a VPC network that do not have external IP addresses to access Google APIs and services through internal IP addresses.
This ensures compliance with the organizational constraint of using only internal IPs while allowing Dataflow to access Cloud Storage and BigQuery.
내부 IP를 사용한 데이터 흐름:
Dataflow는 작업자 노드에 내부 IP 주소만 사용하도록 구성할 수 있으므로 외부 IP 주소가 할당되지 않습니다.
이 구성은 Dataflow, 클라우드 스토리지 및 BigQuery 간의 안전하고 규정을 준수하는 통신을 보장합니다.
방화벽 및 네트워크 구성:
비공개 Google 액세스를 사용하려면 내부 트래픽이 Google 클라우드 서비스에 액세스할 수 있도록 올바른 방화벽 규칙과 네트워크 구성을 설정해야 합니다.
실행 단계:
비공개 Google 액세스 사용 설정:
데이터플로우 파이프라인에서 사용하는 서브넷에 Google 비공개 액세스를 활성화하려면 다음 명령을 실행하세요. `gcloud compute networks subnets update [SUBNET_NAME]`
--지역 [REGION] \
--enable-private-ip-google-access
데이터플로우 구성:
데이터플로우 작업이 내부 IP 주소만 사용하도록 구성합니다.
gcloud 데이터플로우 작업 실행 [작업 이름]
--지역 [REGION] \
--네트워크 [VPC_NETWORK] \
--하위 네트워크 [SUBNETWORK] \
--공용 IP 주소 사용 안 함
접근 권한 확인:
방화벽 규칙에서 Dataflow 워커에서 클라우드 스토리지 및 BigQuery로의 필수 트래픽이 내부 IP를 사용하여 허용되도록 설정하십시오.
참조:
Google 비공개 액세스 관련 문서
내부 IP를 사용하도록 데이터플로우 구성
VPC 방화벽 규칙

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