A. 自然言語API
B. Kubernetes エンジン
C. ドキュメントAl
D. 頂点Al
A. 物理的な暗号化キーを提供します
B. 社内ハードウェア管理
C. 大規模な費用対効果
D. 設備投資の最適化
A. 仮想パブリッククラウド
B. コンピューティングエンジン
C. Google Kubernetes Engine
D. アンソス
A. クラウド関数
B. アパッチビーム
C. テンソルフロー
D. データフロー
A. AppEngineの柔軟な環境
B. AppEngineの標準環境
C. コンピューティングエンジン
D. Google Kubernetes Engine
A. Compute Engine firewall rules
B. VPN tunnels
C. Identity Platform
D. Private Google Access
A. 売り手の位置座標
B. 商品販売動向
C. お客様アンケートコメント
D. 倉庫在庫記録
A. クラウド リソースのみを使用します。クラウド インフラストラクチャのコストはかかりません。
B. クラウド プロバイダーが SLO を満たしていない場合にのみ、クラウド リソースのコストを評価します。
C. 年間計画では、クラウド リソース コストを設備投資として考慮します。
D. クラウド リソースのコストは、使用状況に応じて変動するため、頻繁に確認してください。
A. カスタマイズされた機械学習モデル
B. サイト信頼性エンジニアリング (SRE)
C. マルチリージョン データベース
D. アプリケーション プログラミング インターフェイス (API)
A. カスタム API をシームレスにデプロイするため。
B. 仮想マシンをそのまま再プラットフォーム化すること。
C. 仮想マシン インスタンスをアーカイブします。
D. 仮想マシンをコンテナーに移行します。
A. アプリケーションのセキュリティ問題を修正する
B. インフラストラクチャ展開の自動化
C. ハードウェア容量管理
D. ハードウェアのメンテナンス
E. インフラストラクチャ アーキテクチャ
A. Anthosに移行する
B. ストレージ転送サービス
C. 転送アプライアンス
D. BigQueryデータ転送サービス
A. サービスとしてのソフトウェア
B. サービスとしてのプラットフォーム
C. サービスとしてのインフラストラクチャ
D. サービスとして機能する
A. DNS サービスの管理
B. コンテナのデプロイを管理する
C. サービスと API を有効にする
D. 上記のいずれでもない
A. データ ウェアハウス
B. データフィールド
C. リレーショナル データベース
D. プライベート データ センター
A. グローバルにスケーラブルな SQL データベースとして Cloud Spanner に移行します。
B. MySQL、PostgreSQL、SQL Server などの複数のデータベースをサポートする Cloud SQL に移行します。お客様の SQL データベースはすべてここに収容できます。
C. 中央データ ウェアハウスとして BigQuery に移行します。
D. 高スループットの読み取りと書き込みを提供する Bigtable に移行します。
A. マシン内の各仮想マシンには独自のオペレーティング システムがあります。コンテナは同じオペレーティング システムを共有します。
B. 仮想マシンは共有オペレーティング システムを使用するため、軽量です。コンテナはリソースが重いです。
C. 仮想マシンは Linux のみを実行できます。コンテナーは、任意のオペレーティング システムを実行できます。
D. 仮想マシンは起動に時間がかかりません。コンテナは起動に時間がかかります。
A. データセットを分離し、機械学習を使用して予測を行う
B. データセットをカスタム データ ウェアハウスにインポートし、古いデータをアーカイブします。
C. カスタム データ レイクにデータセットをインポートして選択的にアーカイブする
D. データセットを結合し、機械学習を使用して予測を行う
