A. 30초 지속 시간과 5초 간격의 슬라이딩 윈도우를 사용합니다. 다음 트리거를 설정하여 결과를 출력합니다: AfterWatermark.pastEndOfWindow()

B. 30초의 고정된 시간 간격을 사용합니다. 다음 트리거를 설정하여 결과를 출력합니다.
AfterWatermark.pastEndOfWindow().plusDelayOf(Duration.standardSeconds(5))

C. 5초의 고정된 시간 간격을 사용합니다. 다음 트리거를 설정하여 결과를 출력합니다.
AfterProcessingTime.pastFirstElementInPane().plusDelayOf(Duration.standardSeconds(30))

D. 5초 간격의 슬라이딩 윈도우를 사용합니다. 다음 트리거를 설정하여 결과를 출력합니다.
AfterProcessingTime.pastFirstElementInPane().plusDelayOf(Duration.standardSeconds(30))

A. AppEngine 서비스에서만 사용자 데이터를 수집할 수 있는 Cloud Storage의 버킷에 저장됩니다.
버킷에 대한 링크를 제공하기 전에 정보 및 액세스 로그를 확인합니다.

B. 승인된 사용자만 볼 수 있는 BigQuery 데이터 세트에서 데이터 액세스 로그를 사용하여
감사 가능성을 제공합니다.

C. 클라우드 SQL에서는 사용자마다 별도의 데이터베이스 사용자 이름을 사용합니다. 클라우드 SQL 관리자 활동 로그
감사 가능성을 제공하는 데 사용될 것입니다.

D. 사용자가 제공한 암호화 키로 클라우드 스토리지에 암호화되어 저장됩니다. 복호화 키는 별도로 제공됩니다.
승인된 사용자 각자에게 제공됩니다.

A. K-평균 클러스터링을 사용하여 픽셀에서 얼굴을 감지합니다.

B. 특징 엔지니어링을 사용하여 입력 데이터에 눈, 코, 입에 대한 특징을 추가합니다.

C. 여러 개의 은닉층을 가진 신경망을 생성하여 딥러닝을 활용해 얼굴 특징을 자동으로 감지합니다.

D. 픽셀을 입력층으로, 은닉층으로, 그리고 두 가지 범주를 출력층으로 하는 신경망을 구축합니다.

A. 데이터 플로우의 Doffs 코드에 예외 처리 블록을 사용하여 변환에 실패한 메시지를 별도의 출력으로 보내고 새로운 Pub/Sub 토픽으로 푸시합니다. 클라우드 모니터링을 사용하여 해당 토픽을 모니터링하세요.
이 새로운 주제에 대한 /num_jnacked_messages_by_region 메트릭입니다.

B. Pub/Sub 풀 구독에서 승인된 메시지 보존을 활성화합니다. 클라우드 모니터링을 사용하여 이 구독의 subscription/num_retained_acked_messages 메트릭을 모니터링하세요.

C. Pub/Sub 풀 구독에서 데드 레터링을 활성화하고 새 Pub/Sub 토픽을 데드 레터 토픽으로 지정합니다. 클라우드 모니터링을 사용하여 풀 구독의 subscription/dead_letter_message_count 메트릭을 모니터링합니다.

D. Pub/Sub 풀 구독의 스냅샷을 생성합니다. 클라우드 모니터링을 사용하여 스냅샷을 모니터링하세요.
이 스냅샷의 /numessages 메트릭입니다.

A. 데이터를 월별로 별도의 표로 정리하고, 내보내기, 압축 후 클라우드 스토리지에 저장하세요.

B. 데이터를 월별로 별도의 테이블에 정리하고, BigQuery의 별도 데이터 세트에 데이터를 복제하세요.

C. 데이터를 단일 테이블로 정리하고, 내보내고, 압축하여 BigQuery 데이터를 클라우드 스토리지에 저장합니다.

D. 데이터를 월별로 별도의 테이블에 정리하고 스냅샷 데코레이터를 사용하여 손상 발생 이전 시점으로 테이블을 복원하세요.