Professional-Cloud-Architect日本語試験無料問題集「Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) (Professional-Cloud-Architect日本語版) 認定」

A. すべてのユーザーをグループに追加します。課金プロジェクトでは BigQuery ユーザーのロール、データを含むプロジェクトでは BigQuery データ ビューアーのロールをグループに付与します。

B. すべてのユーザーをグループに追加します。課金プロジェクトでは BigQuery dataViewer の役割、データを含むプロジェクトでは BigQuery jobUser の役割をグループに付与します。

C. すべてのユーザーをグループに追加します。課金プロジェクトでは BigQuery データ ビューアーの役割、データを含むプロジェクトでは BigQuery ユーザーの役割をグループに付与します。

D. すべてのユーザーをグループに追加します。課金プロジェクトでは BigQuery jobUser の役割、データを含むプロジェクトでは BigQuery dataViewer の役割をグループに付与します。

A. Deployment Manager を使用してマネージド インスタンス グループを作成し、Ansible を使用して OS パッケージの依存関係をインストールします。

B. すべての OS パッケージ依存関係を含むカスタム VM イメージを作成します。Deployment Manager を使用して、VM イメージを含むマネージド インスタンス グループを作成します。

C. Puppet を使用してマネージドインスタンスグループを作成し、OS パッケージの依存関係をインストールします。

D. Terraform を使用して、マネージド インスタンス グループと起動スクリプトを作成し、OS パッケージの依存関係をインストールします。

A. G Suite Password Sync を使用してパスワードを Google に複製します。

B. Google Cloud Directory Sync ツールを使用して、Google でユーザーをプロビジョニングします。

C. 既存の ID プロバイダーに SAML 2.0 経由で認証をフェデレーションします。

D. ユーザーに、Google パスワードを会社のパスワードと一致するように設定するよう依頼します。

A. HTML や画像などの静的コンテンツを Cloud Storage バケットに保存します。複数のゾーンにワーカーノードがあるゾーン Google Kubernetes Engine クラスタで API をホストし、ユーザーデータを Cloud Spanner に保存します。

B. HTML や画像などの静的コンテンツを Cloud CDN に保存します。App Engine で API をホストし、ユーザー データを Cloud SQL に保存します。

C. HTML や画像などの静的コンテンツを Cloud Storage バケットに保存します。Cloud Functions を使用して API をホストし、ユーザーデータを Firestore に保存します。

D. HTML や画像などの静的コンテンツを Cloud CDN に保存します。Cloud Run を使用して API をホストし、ユーザーデータを Cloud SQL に保存します。

A. 1 組織を本番プロジェクト専用に指定する
2 開発者が組織でプロジェクト作成者のIAMロールを持たないようにする
3 開発者の Google Workspace アカウントを使用して組織外で開発プロジェクトを作成する
4 組織内のすべてのプロジェクトのポリシーを設定する
5 個々の制作プロジェクトに制作方針を設定する

B. 1 組織リソースの下に「Production」という名前のフォルダを作成します。
2. すべての開発者に組織上のプロジェクト作成者IAMロールを付与する 3. 開発者プロジェクトを組織に移動する
4 組織内のすべてのプロジェクトのポリシーを設定する
5 さらに、「Production」フォルダに制作ポリシーを設定します

C. 1 2つ目のGoogle Workspaceアカウントと組織を作成する
2 すべての開発者に新しい組織のプロジェクト作成者IAMロールを付与する
3 開発者プロジェクトを新しい組織に移動する
4 両方の組織のすべてのプロジェクトのポリシーを設定します。
5 元の組織に生産ポリシーを追加設定する

D. 1 組織リソースの下に「Development」と「Production」という名前のフォルダを作成します。
2 すべての開発者に「Development1」フォルダのプロジェクト作成者IAMロールを付与します 3. 開発者プロジェクトを「Development」フォルダに移動します
4 組織内のすべてのプロジェクトのポリシーを設定する
5 さらに「Production」フォルダに制作ポリシーを設定します

A. Cloud KMS にキーをインポートします。顧客指定のキー オプションを使用して BigQuery にデータセットを作成し、作成したキーを選択します。

B. Cloud Key Management Service (Cloud KMS) で新しいキーを生成します。顧客管理キーオプションを使用して BigQuery でデータセットを作成し、作成したキーを選択します。

C. Cloud Key Management Service (Cloud KMS) で新しいキーを生成します。顧客管理のキー オプションを使用してすべてのデータを Cloud Storage に保存し、作成されたキーを選択します。データを復号して BigQuery データセットに保存するための Dataflow パイプラインを設定します。

D. Cloud KMS にキーをインポートします。顧客管理キー オプションを使用してすべてのデータを Cloud Storage に保存し、作成されたキーを選択します。データを復号して新しい BigQuery データセットに保存するための Dataflow パイプラインを設定します。

A. すべてのインスタンスのすべてのトラフィックを拒否する、優先度 100 の出力ルールを作成します。すべてのインスタンスの Active Directory トラフィックを許可する、優先度 1000 の別の出力ルールを作成します。

B. すべてのインスタンスのすべてのトラフィックを拒否する、優先度 1000 の出力ルールを作成します。すべてのインスタンスの Active Directory トラフィックを許可する、優先度 100 の別の出力ルールを作成します。

C. 優先度 1000 の出力ルールを作成して、Active Directory トラフィックを許可します。優先度 100 の暗黙的な出力拒否ルールを使用して、すべてのインスタンスのすべてのトラフィックをブロックします。

D. 優先度 100 の出力ルールを作成して、Active Directory トラフィックを許可します。優先度 1000 の暗黙的な出力拒否ルールを使用して、すべてのインスタンスのすべてのトラフィックをブロックします。

A. ターゲットタイプをDELTA_PER_MINUTEに変更します。

B. フィルターを metric.label.state = 'used' に変更します

C. 指標識別子を agent.googleapis.com/memory/bytes_used に変更します。

D. ファイラーを metric.label.state = 'free' に変更し、ターゲット使用率レベルを 20 に変更します。

A. 1. Compute Engine アプリケーションとオンプレミスの MySQL サーバー間のプライベート ネットワーク接続を提供するために Cloud VPN を設定します。
2.オンプレミスのアプリケーションを停止します。
3. オンプレミスの MySQL サーバーに対して読み取りと書き込みを行うように構成された Compute Engine アプリケーションを起動します。
4. Cloud SQL でレプリケーション構成を作成します。
5. Cloud SQL レプリカからの接続を受け入れるようにソース データベース サーバーを構成します。
6. Cloud SQL レプリカの構成を完了します。
7. レプリケーションが完了したら、Compute Engine アプリケーションを停止します。
8. Cloud SQL レプリカをスタンドアロン インスタンスに昇格します。
9. Cloud SQL スタンドアロン インスタンスの読み取りと書き込みを行うように構成された Compute Engine アプリケーションを再起動します。

B. 1. Compute Engine アプリケーションとオンプレミスの MySQL サーバー間のプライベート ネットワーク接続を提供するために Cloud VPN を設定します。
2.オンプレミスのアプリケーションを停止します。
3.オンプレミスの MySQL サーバーの mysqldump を作成します。
4. ダンプを Cloud Storage バケットにアップロードします。
5. ダンプを Cloud SQL にインポートします。
6. アプリケーションのソース コードを変更して、両方のデータベースにクエリを書き込み、ローカル データベースから読み取ります。
7.Compute Engine アプリケーションを起動します。
8.オンプレミス アプリケーションを停止します。

C. 1. オンプレミス アプリケーションを停止します。
2.オンプレミスの MySQL サーバーの mysqldump を作成します。
3. ダンプを Cloud Storage バケットにアップロードします。
4. ダンプを Cloud SQL にインポートします。
5.Compute Engine でアプリケーションを起動します。

D. 1. Cloud SQL プロキシと MySQL プロキシを設定します。
2.オンプレミスの MySQL サーバーの mysqldump を作成します。
3. ダンプを Cloud Storage バケットにアップロードします。
4. ダンプを Cloud SQL にインポートします。
5.オンプレミス アプリケーションを停止します。
6.Compute Engine アプリケーションを起動します。

A. Kubernetes クラスターの背後にあるインスタンス グループのローリング更新機能を使用する

B. kubect1 set image deployment/echo-deployment <new-image> を使用します。

C. 新しいコンテナイメージのサービス yaml ファイルを更新します。kubect1 delete service/echoservice と kubect1 create -f <yaml-file> を使用します。

D. 新しいコンテナイメージでデプロイメント yaml ファイルを更新します。kubect1 delete deployment/ echo-deployment と kubect1 create -f <yaml-file> を使用します。

A. 楕円曲線暗号を使用してすべてのデータを暗号化する

B. すべてのデータをSHA256でハッシュする

C. 正規表現を使用して電話番号、メールアドレス、クレジットカード番号を検索して編集します

D. Cloud Data Loss Prevention API を使用してデータを匿名化する

A. 無料利用枠と確約利用割引を活用します。サービスコスト管理についてチームにトレーニングを提供します。

B. 無料利用枠と確約利用割引を活用します。サービス コスト管理のためのスタッフを配置します。

C. 無料利用枠と継続利用割引を活用します。サービスコスト管理についてチームにトレーニングを提供します。

D. 無料利用枠と継続利用割引を活用します。サービスコスト管理のためのスタッフを配置します。

A. カードデータを決定論的アルゴリズムで暗号化し、複数の Memorystore インスタンスに分割します。

B. 列レベルの暗号化を使用して、Cloud SQL にデータを保存します。

C. 重複を識別するためのクエリを実行した後、カード データを Secret Manager に保存します。

D. Datastore モードを使用して、Firestore に保存されている決定論的アルゴリズムでカード データを暗号化します。

A. BigQuery アクセス権を持つ新しいサービス アカウントを作成し、そのユーザーでスクリプトを実行します。

B. BigQuery アクセス スコープを有効にした新しい仮想マシンでスクリプトを実行します。

C. gcloud components install bq コマンドを使用して、gccloud の bq コンポーネントをインストールします。

D. Python 用の最新の BigQuery API クライアント ライブラリをインストールします。

A. 追加の VPN 接続を追加し、負荷分散します。

B. Google Cloud Dedicated Interconnect を構成します。

C. UDP を使用するようにレプリケーションを構成します。

D. Google Cloud SQL を使用して毎日データベースを復元します。

E. 複製されたトランザクションを Google Cloud Pub/Sub に送信します。