Cloud-Digital-Leader日本語試験無料問題集「Google Cloud Digital Leader (Cloud-Digital-Leader日本語版) 認定」

A. 金融取引を監視して潜在的な詐欺やリスクを特定する

B. コールセンターの音声録音から顧客の感情を判断する

C. 製品欠陥の表形式の記録を分析して将来のメンテナンスサイクルを予測する

D. 過去の購入履歴に基づいて新製品を推奨する

A. ビジネス成果の共有所有権を強調することによって

B. データの暗号化を強化してワークフローを強化する

C. ジョブ ロールの責任を組み合わせて、全員がアクセスを共有できるようにする

D. 失敗の責任を割り当て、結果を確立することによって

A. IT チームは、新しいハードウェアの調達とプロビジョニング、および既存のハードウェアの更新に取り組む必要はありません。

B. サーバーレス オプションがあるため、アプリケーション アーキテクチャはそれほど複雑ではありません。

C. IT チームは、VM のソフトウェア アップグレードやセキュリティ パッチなどを管理する必要がありません。

D. 請求はクラウドが処理するため、予算は問題になりません。

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. ワークロードをGoogle KubernetesEngineに移行します

B. ワークロードをComputeEngineに移行します

C. ワークロードをGoogle Cloud VMwareEngineに移行します

D. ワークロードをベアメタルソリューションに移行します

A. データをシャーディングまたはレプリケートする必要はありません。

B. ゼロ ダウンタイム、メンテナンス ウィンドウなしで提供され、大小のワークロードで実証されています。

C. 追加容量をサポートするために水平方向にスケーリングできます。

D. 上記のすべて。

A. 動的コンテンツ

B. 静的コンテンツ。

C. マイクロサービス。

D. 上記のすべて。

A. Cloud Vision API と Cloud Speech API を統合して、小売部門に適したカスタム モデルを作成します。

B. 一般的なオープンソース ライブラリの SciPy と NumPy を使用して、機械学習モデルを作成します。

C. 統合 AI プラットフォームを使用してカスタム TensorFlow モデルを作成します。

D. BigQuery ML を使用して、SQL クエリを使用した機械学習モデルを作成します。

A. プライベート アドレスのみを使用します。追加の構成は必要ありません。すべての Google サービスは、Google Cloud 内のプライベート アドレスでアクセスできます。

B. Google Cloud 組織で VPC ピアリングを使用して、プライベート IP のみを使用してサービスを直接使用できるようにします。

C. プライベート Google アクセスを有効にして、パブリック IP アドレスを削除できるようにします。

D. Google Cloud 組織で共有 VPC を使用して、プライベート IP のみを使用してサービスを直接使用できるようにします。

A. クラウドの経験を持つ新入社員を採用するよりも、現在の従業員のトレーニングを優先します。

B. IT 知識のギャップを埋めるために、サードパーティのパートナーや請負業者に特権アクセスを与えることを優先します。

C. 公式のトレーニング教材を使用して、継続的なピアツーピア学習の文化を作ります。

D. 公式のトレーニング教材を使用して、自発的で孤立した学習の文化を作ります。

A. ハイブリッドクラウド

B. マルチクラウド

C. プライベートクラウド

D. オンプレミス

A. Data Loss Prevention API を使用してバケットをスキャンします。

B. データを読み取るために、単一のサービス アカウント アクセスのみを許可します。

C. Cloud Storage API のデータ アクセス監査ログを有効にします。

D. プロジェクトで Identity Aware Proxy API を有効にします。

A. 開発リソースを独自のプロジェクトに投入する

B. 開発リソースに一意のタグを適用します

C. 開発リソースを独自のネットワークに関連付ける

D. 開発リソースを独自の請求先アカウントに関連付けます

A. Firestore のような NoSQL データベース

B. Cloud Spanner のような OLTP データベース

C. MySQL や PostgreSQL などの SQL データベース

D. SQL をサポートする BigQuery のような OLAP データベース

A. Google Cloud Armor

B. IDおよびアクセス管理

C. セキュリティコマンドセンター

D. クラウドロギング