先試後買

A. 部署ごとにGoogleグループを作成し、すべての部署メンバーをそれぞれのグループに追加します。部署ごとにフォルダを作成し、フォルダレベルで各グループに必要な午前1時の権限を付与します。それぞれのフォルダの下にプロジェクトを追加します。

B. 部門ごとにGoogleグループを作成し、すべての部門メンバーをそれぞれのグループに追加します。各グループに、それぞれのプロジェクトに必要なI AM権限を付与します。

C. 部門の全メンバーに、それぞれのプロジェクトに必要な午前1時の権限を付与する。

D. 部署ごとにフォルダを作成し、各部署のメンバーにフォルダレベルで必要な1AM権限を付与します。各部署のすべてのプロジェクトをそれぞれのフォルダの下に整理します。

A. Cloud Run と BigQuery

B. Cloud Run と Cloud Bigtable

C. Compute Engine の自動スケーリングマネージドインスタンスグループと BigQuery

D. Compute Engine の自動スケーリング マネージド インスタンス グループと Cloud Bigtable

A. 複数のリージョンにクラウド ラン サービスをデプロイします。サービスを指すサーバーレス ネットワーク エンドポイント グループを作成します。サーバーレス ネットワーク エンドポイント グループを、グローバル HTIP(S) ロード バランシング インスタンスで使用されるバックエンド サービスに追加します。

B. クラウドサービスを複数のリージョンで実行します。クラウドDNSで、サービスを指すレイテンシーベースのDNS名を作成します。

C. 複数のアベイラビリティゾーンにCloud Runサービスをデプロイします。TCP/IPグローバルロードバランサーを作成します。Cloud Runエンドポイントをバックエンドサービスに追加します。

D. 複数のアベイラビリティゾーンにクラウドランサービスをデプロイします。サービスを指すクラウドエンドポイントを作成します。グローバルHTIP(S)ロードバランシングインスタンスを作成し、クラウドエンドポイントをそのバックエンドに接続します。

A. https://status.cloud.google.com/feed.atom を監視し、Cloud Storage がインシデントを報告していない場合にのみリクエストを行います。

B. 地理的冗長性を確保するために、Cloud Storage バケットがマルチリージョンであることを確認します。

C. パフォーマンスを向上させるには、HTTP ではなく gRPC を使用します。

D. 切り捨て指数バックオフ戦略を使用して再試行ロジックを実装します。

A. インスタンスごとに永続ディスクを使用します。

B. Cloud Filestore インスタンスを作成し、各インスタンスにマウントします。

C. インスタンスごとにリージョン永続ディスクを使用します。

D. Cloud Storage バケットを作成し、gcsfuse を使用して各インスタンスにマウントします。

A. リージョン管理インスタンスグループとグローバルロードバランサーを使用するとパフォーマンスが向上します。リージョン管理インスタンスグループは、トラフィックに基づいて各リージョンでインスタンスを個別に増やすことができます。

B. リージョン管理インスタンスグループとグローバルロードバランサーを使用して、異なるリージョンのゾーン間で自動フェイルオーバーを提供することで信頼性を向上させます。

C. グローバルロードバランサーと、リクエストを運用チームが管理するより近い仮想マシンのグループに転送する一連の仮想マシンを使用します。

D. グローバルロードバランサーと、リクエストを別の管理インスタンスグループの一部として、より近い仮想マシングループに転送する仮想マシンのセットを使用します。

A. アプリエンジン

B. コンピューティングエンジン

C. Google Kubernetes エンジン

D. クラウドエンドポイント

A. 組織管理者、プロジェクト ブラウザ

B. プロジェクトオーナー、ネットワーク管理者

C. 組織閲覧者、プロジェクト閲覧者

D. 組織閲覧者、プロジェクト所有者

A. テスト環境とステージング環境の負荷を増やします。

B. 本番環境に展開する前に、少数のユーザーに対して変更を展開します。

C. 本番環境にデプロイする変更を少なくします。

D. 小さな変更を本番環境にデプロイします。

A. ヨーロッパのデータ用に BigQuery テーブルを作成し、テーブルの保持期間を 36 か月に設定します。クラウドストレージについては、gsutil を使用して、Age 条件が次の場合に SetStorageClass を NONE アクションとして作成します。
36ヶ月。

B. ヨーロッパのデータ用にBigQueryの時間パーティションテーブルを作成し、パーティションの有効期限を36か月に設定します。クラウドストレージの場合は、gsutilを使用して、有効期限を36か月とするDELETEアクションによるライフサイクル管理を有効にします。

C. ヨーロッパのデータ用にBigQueryの時間パーティションテーブルを作成し、パーティション期間を36ヶ月に設定します。クラウドストレージについては、gsutilを使用して、経過期間を36ヶ月とするSetStorageClass to NONEアクションを作成します。

D. ヨーロッパのデータ用にBigQueryテーブルを作成し、テーブルの保持期間を36ヶ月に設定します。クラウドストレージの場合は、gsutilを使用して、36ヶ月の経過期間条件を指定したDELETEアクションによるライフサイクル管理を有効にします。

A. プライマリリージョン管理インスタンスグループ (MIG) をバックエンドサービスとして、リージョン外部アプリケーションロードバランサーを構成し、2 番目のリージョン MIG をフェイルオーバーバックエンドとして構成します。

B. 3つのゾーンすべてにまたがるように構成された、単一のリージョン管理インスタンスグループ(MIG)を作成します。MIGの前にリージョン外部アプリケーションロードバランサーを配置し、そのバックエンドサービスにヘルスチェックを設定します。

C. 3つのゾーンすべてにまたがる単一のリージョン非管理インスタンスグループを作成します。そのグループの前面にリージョン外部アプリケーションロードバランサーを配置し、そのバックエンドサービスをヘルスチェックで構成します。

D. 3 つの独立したゾーン管理インスタンスグループ (MIG) を作成し、Cloud DNS と重み付きルーティングを使用して、各 MIG 内のインスタンスのパブリック IP アドレスにトラフィックを分散します。

A. クラウドストレージ転送サービスジョブを作成し、ファイルをリージョンストレージバケットにコピーします。

B. gsutil を使用して、ファイルを Coldline Storage バケットにコピーする cron スクリプトを作成します。

C. gsutil を使用して、ファイルをリージョン ストレージ バケットにコピーする cron スクリプトを作成します。

D. クラウドストレージ転送サービスジョブを作成し、ファイルをコールドラインストレージバケットにコピーします。

A. Compute Engine 上の Jenkins を使用して GitHub リポジトリからコンテナイメージをビルドし、アーティファクト レジストリにプッシュします。レジストリにタグを追加してイメージを昇格させます。Jenkins インスタンスに保存されているサービス アカウント キー ファイルを使用して、本番環境の GKE クラスタにデプロイ権限を付与します。

B. 開発者がGitHubからソースコードアーカイブをアップロードするCloud Storageバケットの変更をトリガーとするCloud Run関数を作成します。この関数でKanikoキャッシュを使用してイメージをビルドし、Artifact Registryにプッシュします。関数内でkubectlコマンドを使用して、イメージをGKEにデプロイします。

C. GitHubリポジトリをCloud Buildに接続し、コミット時にビルドを自動的に開始するトリガーを作成します。パイプラインを使用してコンテナイメージをビルドし、アーティファクトレジストリにプッシュして、ビルドの来歴を生成します。Cloud Deployを使用して本番環境のGKEクラスタにデプロイする前に承認が必要となるように、アテスターを使用してバイナリ認証を設定します。

D. GitHubリポジトリをCloud Buildに接続してコンテナイメージを作成し、Artifact Registryに保存します。Artifact Registry内の新しいイメージタグをチェックし、最新のイメージを本番環境のGKEクラスタにデプロイするカスタムスクリプトをスケジュールに基づいて作成します。