무료 온라인 액세스 Google.Professional-Data-Engineer.v2026-09-29.q333 모의 시험 (Page 63)

Professional-Data-Engineer 문제 306

귀사는 미디어 스트리밍 서비스인 모바일 애플리케이션에 새로운 스토리지 시스템을 배포하고 있습니다.
최적의 솔루션으로 Google Cloud Datastore를 선택했다고 가정해 보겠습니다. 여러 속성을 가진 엔티티가 있는데, 일부 속성은 여러 값을 가질 수 있습니다. 예를 들어, '영화' 엔티티에서 '배우'와 '태그' 속성은 여러 값을 가질 수 있지만 '개봉일' 속성은 그렇지 않습니다. 일반적인 쿼리는 '배우=<배우 이름>'인 모든 영화를 개봉일 기준으로 정렬하거나 '태그=코미디'인 모든 영화를 개봉일 기준으로 정렬하는 것입니다. 이러한 쿼리에서 인덱스 수가 기하급수적으로 증가하는 것을 어떻게 방지할 수 있을까요?

C: 엔티티 옵션에 다음을 설정하세요. exclude_from_indexes = 'actors, tags' D: 엔티티 옵션에 다음을 설정하세요. exclude_from_indexes = 'date_published'

A. 옵션 C

B. 옵션 A

C. 옵션 D

D. 옵션 B.

Professional-Data-Engineer 문제 307

귀사는 BigQuery 데이터 웨어하우스를 관리하고 있습니다. 데이터 과학 팀이 실험을 위해 원본 테이블에 영향을 주지 않고 데이터를 수정할 수 있도록 하면서 추가 스토리지 비용을 최소화하는 솔루션을 구현해야 합니다. 어떻게 해야 할까요?

A. 원본 테이블을 참조하는 공유 데이터 세트에 권한 있는 뷰를 설정합니다.

B. 모든 테이블의 스냅샷을 생성하고 데이터 과학 팀이 사용할 수 있도록 복원합니다.

C. 데이터 과학 팀에서 사용할 수 있도록 모든 테이블의 복제본을 생성합니다.

D. 데이터 과학 팀의 각 구성원을 위해 모든 테이블의 전체 복사본이 포함된 별도의 데이터 세트를 생성합니다.

정답: C

BigQuery 테이블 복제는 저장 공간을 효율적으로 사용하면서 테이블의 쓰기 가능한 복사본이 필요한 경우에 특화되어 설계되었습니다.
* 쓰기 가능하고 독립적임: 뷰(읽기 전용)나 스냅샷(복원 전까지 읽기 전용)과 달리 테이블 클론은 가볍고 쓰기 가능한 복사본입니다. 데이터 과학 팀은 클론에서 DML 작업(INSERT, UPDATE, DELETE)을 수행해도 해당 변경 사항이 프로덕션 기본 테이블에 반영되지 않습니다.
* 최소한의 저장 비용: 테이블 복제본은 쓰기 시 복사 메커니즘을 사용합니다. 복제본은 기본 테이블과 동일한 물리적 데이터 블록을 가리키므로 초기에는 추가 저장 공간을 전혀 사용하지 않습니다.
복제본과 기본 테이블 간에 차이가 있는 데이터(즉, 복제본의 새 행 또는 수정된 행)에 대해서만 비용이 청구됩니다.
* 다른 옵션 수정:
* A (권한 있는 보기): 보기는 데이터 과학 팀이 데이터를 수정하거나 "실험"할 수 있도록 허용하지 않으며, 기존 프로덕션 데이터에 대한 쿼리만 허용합니다.
* B (스냅샷): 스냅샷은 읽기 전용입니다. 수정하려면 표준 테이블로 복원해야 하며, 이 경우 복원된 테이블의 전체 저장 공간에 대한 비용이 청구됩니다.
"저장 비용 최소화" 요구 사항.
* D (전체 복사본): 이 옵션은 모든 물리적 데이터를 복제하므로 저장 비용이 상당히 높아 가장 비싼 옵션입니다.
참고: BigQuery 테이블 복제에 대한 Google Cloud 문서
"테이블 클론은 다른 테이블(기본 테이블이라고 함)의 가볍고 쓰기 가능한 복사본입니다. 기본 테이블과 다른 데이터에 대해서만 테이블 클론의 저장 비용이 청구되므로 초기에는 테이블 클론에 대한 저장 비용이 발생하지 않습니다. 일반적인 사용 사례로는 프로덕션 데이터를 모두 물리적으로 복사하지 않고도 사용자가 자체 분석 및 데이터 조작을 수행할 수 있는 샌드박스를 만드는 것이 있습니다." (출처: 테이블 클론 소개)

Professional-Data-Engineer 문제 308

금융 거래 처리 시스템을 구축하고 있습니다. 이 시스템은 많은 수의 동시 사용자 작업을 처리해야 하며, 각 작업은 개별 레코드에 대한 읽기 및 쓰기 지연 시간이 짧아야 합니다. 처리되는 거래에 대해 ACID(액티브 필드 ID)를 준수하는 스토리지 솔루션을 찾아야 합니다. Google Cloud 관리형 서비스를 사용하고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?

A. 빅테이블을 선택하세요.

B. BigQuery를 선택하세요.

C. 클라우드 스토리지를 선택하세요.

D. 스패너를 선택하세요.

Professional-Data-Engineer 문제 309

비즈니스 사용자는 데이터 분석에 사용하기 전에 데이터를 정리하고 준비하는 방법이 필요합니다.
귀사의 비즈니스 사용자들은 기술적인 지식 수준이 낮아 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 데이터 변환 작업을 수행하는 것을 선호합니다. 데이터 변환이 완료되면, 사용자들은 스프레드시트에서 직접 분석을 수행하기를 원합니다. 이러한 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 솔루션을 추천해야 합니다. 어떤 솔루션을 제안해야 할까요?

A. Dataprep을 사용하여 데이터를 정리하고 결과를 BigQuery에 저장합니다. 연결된 시트를 사용하여 데이터를 분석합니다.

B. Dataflow를 사용하여 데이터를 정리하고 결과를 BigQuery에 저장합니다. Looker Studio를 사용하여 데이터를 분석합니다.

C. Dataflow를 사용하여 데이터를 정리하고 결과를 BigQuery에 저장합니다. 연결된 시트를 사용하여 데이터를 분석합니다.

D. Dataprep을 사용하여 데이터를 정리하고 결과를 BigQuery에 저장합니다. Looker Studio를 사용하여 데이터를 분석합니다.

Professional-Data-Engineer 문제 310

귀사의 금융 서비스 회사는 클라우드 기술로 전환하고 있으며, 50TB 규모의 금융 시계열 데이터를 클라우드에 저장하고자 합니다. 이 데이터는 자주 업데이트되며 새로운 데이터가 끊임없이 유입될 예정입니다.
귀사 또한 기존 아파치 하둡 작업을 클라우드로 이전하여 해당 데이터에 대한 인사이트를 얻고자 합니다.
데이터를 저장하기 위해 어떤 제품을 사용해야 할까요?

A. 클라우드 빅테이블

B. Google BigQuery

C. Google 클라우드 스토리지

D. Google 클라우드 데이터스토어

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