최신 Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語 무료덤프 - Google Cloud Certified - Professional Cloud DevOps Engineer Exam (Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語版)

A. チームごとに 1 つの Google Cloud プロジェクトを作成します。各プロジェクトで開発用と本番用のクラスタを 1 つ作成します。チームにそれぞれのクラスタへの Identity and Access Management (1AM) アクセス権を付与します。

B. 開発用と本番用の GKE クラスタを別々のプロジェクトに作成します。各クラスタでチームごとに Kubernetes 名前空間を作成し、各チームが自分の名前空間にのみアクセスできるように Identity-Aware Proxy を構成します。

C. チームごとに 1 つの Google Cloud プロジェクトを作成します。各プロジェクトで、開発用と本番環境用に Kubernetes 名前空間を持つクラスタを 1 つ作成し、それぞれのクラスタへの Identity and Access Management (1AM) アクセス権をチームに付与します。

D. 開発用と本番用の GKE クラスタを別々のプロジェクトに作成します。各クラスタでチームごとに Kubernetes 名前空間を作成し、各チームが自分の名前空間にのみアクセスできるように Kubernetes のロールベース アクセス制御 (RBAC) を構成します。

A. 17 アプリケーションの実時間とCPU時間を調べます。差が大きい場合は、ローカルディスクストレージの割り当てを増やします。

B. アプリケーションの実時間とCPU時間を調べます。差が大きい場合は、メモリリソースの割り当てを増やします。

C. アプリケーションのヒープ使用量を調べます。使用量が低い場合は、アプリケーションを最適化対象としてマークします。

D. アプリケーションの実時間とCPU時間を調べます。差が大きい場合は、CPUリソースの割り当てを増やします。

E. O アプリケーションのレイテンシ時間、実時間、CPU時間を調べます。レイテンシ時間がエラーバジェットを徐々に消費し、実時間とCPU時間の差が最小限である場合は、アプリケーションを最適化対象としてマークします。

A. エラー バジェットの不足についてチームに通知し、すべてのテストが成功していることを確認し、リリースによってエラー バジェットがさらに危険にさらされないようにします。

B. 製品に関連する他の指標を調べて、エラー バジェットが残っている SLO を見つけます。エラー バジェットを再割り当てして、機能のリリースを許可します。

C. エラー バジェットを使い切ったことをチームに通知します。リリースを凍結するか、ユーザー エクスペリエンスが多少低下しても許容するかについてチームと交渉します。

D. 状況をエスカレートし、追加のエラー バジェットを要求します。

A. アプリケーションのカナリア リリースを Cloud Run にデプロイします。トラフィック分割を使用して、リビジョン タグに基づいてユーザー トラフィックの 10% をカナリア リリースに送ります。

B. アプリケーションのカナリア リリースを Compute Engine にデプロイします。Compute Engine で Anthos Service Mesh を使用し、仮想サービスを構成することでユーザー トラフィックの 10% をカナリア リリースに送ります。

C. アプリケーションのカナリア リリースを App Engine にデプロイします。トラフィック分割を使用して、IP アドレスに基づいてユーザー トラフィックのサブセットを新しいバージョンに転送します。

D. Anthos Sen/ice Mesh を使用してカナリア リリースを Google Kubernetes Engine にデプロイする トラフィック分割を使用して、仮想サービスで構成されたユーザー エージェント ヘッダーに基づいてユーザー トラフィックの 10% を新しいバージョンに転送する

A. Cloud Run を使用してカスタム バリデータを作成してデプロイする 新しいイメージがアップロードされたときに検証を実行するために Eventarc トリガーを有効にします。

B. ロール/アーティファクトレジストリを付与します。Cloud Build サービス アカウントに対するライターの役割。Artifact Registry への書き込み権限を持っている従業員がいないことを確認します。

C. Kritis を GKE クラスタ内で実行するように構成し、デプロイ時のセキュリティ ポリシーを適用します。

D. GKE クラスタで Binary Authorization を構成して、デプロイ時のセキュリティ ポリシーを適用する

A. DevOps チームの責任
サービスインフラストラクチャを管理する
インシデント発生時に待機する
ソフトウェア開発チームの責任
サービスのSLOを採用して公開する
レビューのためにコードを送信する
コードレビューの責任の共有

B. DevOps チームの責任
コードレビューの責任の共有
ソフトウェア開発チームの責任
サービスインフラストラクチャを管理する
交代制でインシデント対応を行う
サービスのSLOを採用して公開する
レビューのためにコードを送信する

C. DevOps チームの責任
サービスインフラストラクチャを管理する
インシデント発生時に待機する
コードレビューを実行する
ソフトウェア開発チームの責任
DevOpsチームによるレビューのためにコードを送信する
DevOpsチームが満たさなければならないSLOを公開する

D. DevOps チームの責任
サービスインフラストラクチャを管理する
コードレビューを実行する
ソフトウェア開発チームの責任
DevOpsチームによるレビューのためにコードを送信する
インシデント発生時に待機する
DevOpsチームが満たさなければならないSLOを公開する

A. Cloud Logging ソフトウェア開発キット (SDK) を使用するようにアプリケーションを変更し、jsonPay10ad フィールドを含むログエントリを送信します。

B. ログ テキスト ペイロードを JSON ペイロードに変換するようにログ エージェントを構成します。

C. Cloud Run コンテナ イメージにログ エージェントをインストールし、ログ エージェントを使用してログを Cloud Logging に転送します。

D. A Fluent Bit サイドカー コンテナーをインストールし、JSON パーサーを使用します。

A. 平均パーセンタイル遅延についてサービスの遅延を監視します。

B. アプリケーション上で Anthos Service Mesh を構成し、トポロジ マップの問題を特定します。

C. アプリケーションで発生するすべての一般的な障害について、Cloud Monitoring でアラートを作成します。

D. 関連するシステム指標が Cloud Monitoring でキャプチャされていることを確認し、関心のあるレベルでアラートを作成します。

E. 増加した容量要件を確認し、必要なクォータ管理を計画します。

A. テストおよび本番 VPC ネットワークのフロントエンドおよびバックエンドのサブネットで、ボリューム スケール 0.5 の VPC フロー ログを有効にします。本番前のテストで変更を適用します。

B. サンプル ボリューム スケール 1.0 でのみ、実稼働 VPC ネットワークのフロントエンドおよびバックエンドのサブネットで VPC フロー ログを有効にします。

C. ボリューム スケール 1.0 のテストおよび本番 VPC ネットワーク フロントエンドおよびバックエンド サブネットで VPC フロー ログを有効にします。本番前のテストで変更を適用します。

D. サンプル ボリューム スケール 0.5 でのみ、実稼働 VPC ネットワークのフロントエンドとバックエンドのサブネットで VPC フロー ログを有効にします。

A. チーム リーダーは SRE チームの責任者であるため、すべてのアクション アイテムの所有者として割り当てます。

B. 事後分析を無罪に保つために、アイテムに協力者を割り当てますが、個人の所有者は割り当てません。

C. 各アクション アイテムに 1 人の所有者と必要な協力者を割り当てます。

D. チームが迅速にアイテムに対処できるように、アイテムごとに複数の所有者を割り当てます。