Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) (Professional-Cloud-Architect日本語版) - Professional-Cloud-Architect日本語 FREE EXAM DUMPS QUESTIONS & ANSWERS

ケーススタディ：9 - ヘリコプターレースリーグ
会社概要
ヘリコプター・レーシング・リーグ(HRL)は、ヘリコプターレースの世界的なスポーツリーグです。毎年、HRLは世界選手権と複数の地域リーグ大会を開催し、各チームが世界選手権出場権をかけて競い合います。HRLは、各レースのライブテレメトリと予測情報を提供し、世界中のレースをストリーミング配信する有料サービスを提供しています。
ソリューションコンセプト
HRLは、既存のサービスを新しいプラットフォームに移行し、マネージドAIおよびMLサービスの利用を拡大してレース予測を促進したいと考えています。さらに、特に新興地域では、新たなファンがスポーツに関心を持つようになっているため、リアルタイムコンテンツと録画コンテンツの両方を、ユーザーの近くで提供したいと考えています。
既存の技術環境
HRLはパブリッククラウドを第一に考える企業であり、ミッションクリティカルなアプリケーションの中核部分は既存のパブリッククラウドプロバイダー上で稼働しています。ビデオの録画と編集はレーストラックで行われ、コンテンツは必要に応じてクラウド上でエンコードおよびトランスコードされます。エンタープライズグレードの接続性とローカルコンピューティングは、トラック搭載型のモバイルデータセンターによって提供されています。レース予測サービスは、既存のパブリッククラウドプロバイダー上でのみホストされています。既存の技術環境は次のとおりです。
- 既存のコンテンツは、既存のパブリック クラウド プロバイダーのオブジェクト ストレージ サービスに保存されます。
- ビデオのエンコードとトランスコーディングは、ジョブごとに作成された VM で実行されます。
- レース予測は、現在のパブリッククラウドのVM上で実行されるTensorFlowを使用して実行されます。
プロバイダー。
ビジネス要件
HRLのオーナーは、新興市場の視聴者の予測機能を拡張し、遅延を短縮したいと考えています。その要件は次のとおりです。
- 予測モデルをパートナーに公開する機能をサポートします。
- レース中およびレース前の予測能力の向上:
*レース結果
*機械の故障
*群衆の感情
- テレメトリを増やして追加の洞察を作成します。
- 新しい予測でファンのエンゲージメントを測定します。
- 放送の世界的な可用性と品質を向上します。
- 同時視聴者数を増やす。
- 運用の複雑さを最小限に抑えます。
- 規制の遵守を確保する。
- マーチャンダイジングによる収益源を創出します。
技術要件
- 予測スループットと精度を維持または向上します。
- 視聴者の待ち時間を短縮します。
- トランスコーディングのパフォーマンスを向上します。
- 視聴者の消費パターンとエンゲージメントのリアルタイム分析を作成します。
- 大量のレースデータを処理できるようにデータ マートを作成します。
経営陣の声明
当社のCEO、S・ホークは、世界中のファンにアドレナリン全開のレースをお届けしたいと考えています。ファンの声に耳を傾け、レース中の出来事(例えば、追い越しなど)の予測を含む、より高度なビデオストリーミングを求めています。現在のプラットフォームではレース結果を予測することは可能ですが、レース中のリアルタイム予測やシーズン全体の結果処理能力が不足しています。
この質問については、ヘリコプター・レーシング・リーグ(HRL)のケーススタディを参照してください。ヘリコプター・レーシング・リーグ(HRL)は、既存のクラウドサービスを、レースのリアルタイム映像と録画映像の両方を活用・分析し、放送、オンデマンド・アーカイブ、予測、そしてより深い洞察を可能にするソリューションを備えた新しいプラットフォームに移行したいと考えています。別のプロバイダーから録画された映像は、サービスを中断することなく移行する必要があります。その目的は、選択したコンテンツを移行しながら、映像サービスをGCPに即座に切り替えることです。ユーザーは、コンテンツがどこに保存されていても直接アクセスすることはできず、特別に設定された正しい安全な手順を踏む必要があります。最小限の労力でコンテンツを提供し、映像を移行するために実現可能な戦略は次のうちどれだと思いますか(3つ選択してください)。

ケーススタディ：6 - TerramEarth
会社概要
TerramEarthは鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。
事業の80%は鉱業、20%は農業です。現在、100カ国に500以上の販売店とサービスセンターを展開しています。顧客の生産性を向上させる製品を開発することを使命としています。
ソリューションコンセプト
2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しており、1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時にアクセスして分析することができます。
データはメンテナンスポートを介してダウンロードされます。この同じポートは運用パラメータの調整にも使用でき、現場で新しいコンピューティングモジュールを搭載して車両をアップグレードすることも可能です。
約20万台の車両がセルラーネットワークに接続されており、TerramEarthはこれらの車両から直接データを収集しています。1秒あたり120フィールドのデータを1日22時間稼働させ、TerramEarthはこれらのコネクテッドカーから1日あたり合計約9TBのデータを収集しています。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、米国西海岸にある単一のデータセンターに設置されたLinuxおよびWindowsベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzip形式で圧縮し、FTP経由でアップロードして、データウェアハウスに格納します。この処理には時間がかかるため、集計レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に確保し、車両の予期せぬダウンタイムを60%削減することができました。しかし、データが古いため、交換部品の到着を待つ間、最大4週間も車両を利用できないお客様もいらっしゃいます。
ビジネス要件
- 予定外の車両のダウンタイムを 1 週間未満に短縮します。
- 顧客が機器をどのように使用しているかに関するより多くのデータでディーラーネットワークをサポートし、
新しい製品やサービスを配置する
- さまざまな企業、特に種子や肥料の供給業者と提携する能力があること
急成長を遂げている農業ビジネスにおいて、顧客にとって魅力的な共同提案を創出します。
技術要件
- 単一のデータセンターを超えて拡張し、アメリカ中西部および東部へのレイテンシを短縮
海岸。
- バックアップ戦略を作成します。
- 機器からデータセンターへのデータ転送のセキュリティを強化します。
- データ ウェアハウス内のデータを改善します。
- 顧客および機器のデータを活用して顧客のニーズを予測します。
アプリケーション1: データ取り込み
カスタム Python アプリケーションは、アップロードされたデータファイルを単一のサーバーから読み取り、データ ウェアハウスに書き込みます。
コンピューティング:
- Windows Server 2008 R2
- 16個のCPU
- 128 GBのRAM
- 10 TB のローカル HDD ストレージ
アプリケーション2: レポート
ビジネスアナリストが修理が必要な機器を確認するための日次レポート作成に使用する既製アプリケーションです。10名(西海岸5名、東海岸5名)のチームのうち、レポートアプリケーションに同時に接続できるのは2名のみです。
コンピューティング:
- 既製のアプリケーション。ライセンスは物理CPUの数に紐付けられています。
- Windows Server 2008 R2
- 16個のCPU
- 32 GBのRAM
- 500 GB HDD
データ ウェアハウス:
- 単一のPostgreSQLサーバー
- レッドハットリナックス
- 64個のCPU
- 128 GBのRAM
- RAID 0 の 4x 6TB HDD
エグゼクティブステートメント
当社の競争優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストで高品質な車両を製造する能力を有しています。しかしながら、常に異なるアプローチによる新製品が開発されており、業界における次なる変革の波に対応できるスキルが不足しているのではないかと懸念しています。私の目標は、漸進的なイノベーションを通じて、目の前の市場ニーズに対応しながら、スキルを磨き続けることです。
技術的な要件を考慮すると、GCP での計画外の車両のダウンタイムをどのように短縮する必要がありますか?

大規模な多国籍企業がGoogle Cloudへの移行を進めています。同社には、財務、マーケティング、研究開発(R&D)といった複数の事業部門があり、中央セキュリティチームは各事業部門に対して以下のガバナンス要件を定めています。
- 財務: 特定の分野にのみリソースを投入するように制限する必要がある。
準拠リージョン(us-central1とeurope-west2)へのアクセス
プロジェクトは専任の財務管理者によって厳重に管理される必要がある
グループ。
- マーケティング: 生産とマーケティングに別々の環境が必要
開発では、異なるチームが各環境を管理します。
- R&D: 新しいサービスを試すには最大限の柔軟性が必要ですが、実稼働システムへの影響を防ぐために完全に分離する必要があります。
- グローバル監査: 中央コンプライアンスチームには読み取り専用アクセスが必要です
監査目的で会社全体のすべてのリソースを表示します。
Google Cloud Well-Architected フレームワークに従って、これらのセキュリティ ポリシーを大規模に適用しながら、各ビジネス ユニットに適切なレベルの自律性を提供するリソース階層を設計する必要があります。どうすればよいでしょうか。

会社の Web ホスティング プラットフォームで、誤った本番環境展開の計画外のロールバックの数を減らす必要があります。QA/テスト プロセスの改善により、80% の削減が達成されました。
ロールバックをさらに減らすために、どの2つの追加のアプローチを取ることができますか? 2つの回答を選択してください

プロダクトチームは、Google Cloud 上で顧客向けの重要なアプリケーションを構築しています。開発チームは、水平スケーラビリティと低い運用オーバーヘッドを活かすため、データベースに Spanner を使用したいと考えています。しかし、FinOps チームは Spanner の月額直接費用を懸念し、代わりに Compute Engine VM 上のセルフマネージド PostgreSQL データベースの使用を提案しました。この矛盾を解決し、技術的要件と財務的制約のバランスが取れた、アーキテクチャ的に適切なデータベースを選択してプロジェクトを前進させる必要があります。どうすればよいでしょうか？

あなたの会社は、開発環境とステージング環境におけるGoogle Cloudのコストを最適化したいと考えています。これらの環境は、開発者が月曜日から金曜日まで使用するワークステーションです。
現地時間午前9時から午後6時まで。現在、これらの環境は24時間365日稼働するnl-standard-4 Compute Engineインスタンス群で稼働しており、アイドル状態のリソースが70%以上あるため、月額コストが高額になっています。開発チームの就業時間中の生産性に影響を与えることなく、これらの非本番環境の月額コストを大幅に削減するソリューションを実装する必要があります。どうすればよいでしょうか？

Google Compute Engine(GCE)上で稼働する数百台のUbuntuおよびRed Hat Enterprise Linux仮想マシンを管理しています。これらのVMのオペレーティングシステムに、安全かつスケーラブルな方法で定期的にパッチを適用する必要があります。どうすればよいでしょうか？

ケーススタディ：1 - Mountkirk Games のケーススタディ
会社概要
Mountkirk Games は、最も人気のあるモバイル プラットフォーム向けに、オンラインのセッションベースのマルチプレイヤー ゲームを制作しています。
会社概要
Mountkirk Gamesは、すべてのゲームをサーバーサイドの統合によって構築しており、これまではクラウドプロバイダーを利用して物理サーバーをリースしてきました。しかし、いくつかのゲームが予想以上に人気となり、アプリケーションサーバー、MySQLデータベース、分析ツールの拡張に問題が生じていました。
Mountkirk の現在のモデルは、ゲームの統計情報をファイルに書き込み、ETL ツールを介して送信し、レポート用に一元化された MySQL データベースにロードするというものです。
ソリューションコンセプト
Mountkirk Gamesは、非常に人気が出ると期待される新しいゲームを開発中です。ゲームのバックエンドをGoogle Compute Engineにデプロイすることで、ストリーミング指標の取得、高度な分析の実行、自動スケーリングサーバー環境の活用、そしてマネージドNoSQLデータベースとの統合を実現する予定です。
技術要件
ゲームバックエンドプラットフォームの要件
1. ゲームアクティビティに基づいて動的にスケールアップまたはスケールダウンします。
2. マネージド NoSQL データベース サービスに接続します。
3. カスタマイズされた Linx ディストリビューションを実行します。
ゲーム分析プラットフォームの要件
1. ゲームアクティビティに基づいて動的にスケールアップまたはスケールダウンします。
2. ゲーム サーバーから受信したデータを即座に直接処理します。
3. モバイル ネットワークの速度が遅いために遅れて到着するデータを処理します。
4. SQL クエリが少なくとも 10 TB の履歴データにアクセスできるようにします。
5. ユーザーのモバイル デバイスによって定期的にアップロードされるファイルを処理します。
6. 完全に管理されたサービスのみを使用する
CEO声明
前回成功したゲームは、以前のクラウドプロバイダーではうまくスケールせず、ユーザー採用率が低下し、ゲームの評判にも影響が出ました。投資家の皆様は、ゲームの速度と安定性を評価するための主要業績評価指標(KPI)の強化、そして利用パターンに関するより深い洞察を提供するその他の指標を求めており、これによりターゲットユーザーに合わせてゲームを調整することが可能となります。
CTO声明
現在のテクノロジー スタックでは必要なスケールを提供できないため、MySQL を置き換えて、自動スケーリング、低レイテンシの負荷分散を提供し、物理サーバーの管理から解放される環境に移行したいと考えています。
CFO声明
ユーザーのデモグラフィックデータ、利用状況指標、その他のKPIを十分に把握できていません。その結果、適切なユーザーとエンゲージできていません。マーケティングが適切なユーザーをターゲットにできているか確信が持てず、ゲーム内でプレミアムブラストアップの販売も十分に行われておらず、収益に深刻な影響を与えています。
この質問については、MountKirk Games のケーススタディをご覧ください。MountKirk Games は Kubernetes と Google Kubernetes Engine を使用しています。経営陣にとって、オープンプラットフォーム、クラウドネイティブ、ベンダーロックインのない環境を使用することが重要です。同時に、GCP サービスの高度な API も使用する必要があり、標準的な手法を用いて安全に、Google 推奨のプラクティスに従いながら、何よりも効率的に最大限のセキュリティを確保したいと考えています。以下のソリューションのうち、どれを推奨しますか？

機械学習(ML)エンジニアは、データ準備、モデルのトレーニング、微調整などのタスクにセルフホスト型のJupyterノートブックを使用しています。運用チームはこれらのモデルを様々な環境にデプロイします。Googleが推奨するプラクティスに従いながら、MLエンジニアに最大限の柔軟性を提供し、共通ツールセットによるコラボレーションを促進し、Google Cloudのスケーラビリティを活用したいと考えています。どうすればよいでしょうか？

Cloud CDN を使用して、Compute Engine インスタンス グループでホストされている静的 HTTP(S) ウェブサイト コンテンツを配信しています。キャッシュ ヒット率を改善したいと考えています。
何をすべきでしょうか?

Google Cloud に機密性の高いデータ処理ワークロードを導入しています。会社のコンプライアンス フレームワークでは、保存データの暗号化に使用する暗号鍵は、検証済みのハードウェア セキュリティ モジュール(HSM)内でのみ生成および保存することが義務付けられています。これらの鍵のライフサイクルと使用を管理するために、完全に統合された Google Cloud マネージド サービスを使用したいと考えています。どうすればよいでしょうか？

Google Cloud にアプリケーションをデプロイします。このアプリケーションはシステムの一部です。Google Cloud 内のアプリケーションは、Google Cloud 以外の環境にあるアプリケーションとプライベート ネットワーク経由で通信する必要があります。想定される平均スループットは 200 kbps です。ビジネス要件は次のとおりです。
- 可能な限り100%のシステム可用性に近づける
- コスト最適化
ビジネス要件を満たすように、場所間の接続を設計する必要があります。
何をプロビジョニングする必要がありますか?

ケーススタディ：13 - KnightMotives Automotive
会社概要
ナイトモーティブスは、バッテリー電気自動車(BEV)、ハイブリッド車、従来の内燃機関(ICE)車を含む、自律走行車(Autonomous Vehicle)に特化した自動車メーカーです。ナイトモーティブスはBEVフリートの車内体験において大きな進歩を遂げてきましたが、ハイブリッド車とICE車にはこれらの最新システムが未だ導入されておらず、批評家やドライバーからの評価は低いです。ハイブリッド車とICE車における最新の車内技術の不足は、売上と顧客満足度の低下につながっています。
ナイトモーティブズは、5年以内にすべての車両のカスタマーエクスペリエンスを近代化したいと考えています。人工知能(AI)は、車内体験だけでなく、ショッピング、購入、そしてサービス／メンテナンスの体験にも革命を起こすユニークな機会を提供します。この新しいテクノロジーへの投資には、世界規模での財務上の優先順位の転換が必要になります。
KnightMotivesは、信頼性の低いオンライン発注システムの改善も検討しています。顧客がディーラー経由で車両をオンラインで組み立てるシステムは、ディーラーが必要とするデータや信頼性を提供しておらず、KnightMotivesとディーラーの関係にひずみが生じています。サービス技術者と営業スタッフは、オーダーメイド車両を含むディーラーの成功を促進するために、より優れたツールを必要としています。
ソリューションコンセプト
ナイトモーティブスは自動車製造から、完全で魅力的な
「自動車体験」。そして、戦略では、すべてのモデルで一貫した体験を提供すること、AIを活用した機能を開発すること、データの収益化から新たな収益を生み出すこと、競合他社とのブランド差別化を図るためにデジタルに重点を置くこと、そして整備士や営業担当者向けのより優れたツールを開発することを優先します。
既存の技術環境
KnightMotivesのITシステムは大部分がオンプレミスで、一部のアプリケーションは主要クラウドプラットフォーム上で稼働しています。サプライチェーンは旧式のメインフレーム上で稼働しており、エンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)も時代遅れのため、新たなプロモーションやディーラー割引の導入が困難です。ディーラーには新しい機器を購入する予算がありません。複数のコードベースを持つ車両間での断片化や、後方互換性のサポートに伴う多大な技術的負債も発生しています。製造工場へのネットワーク接続や地方における車両のコネクティビティも課題となっています。
ビジネス要件
主要なビジネス要件には、ドライバーとのパーソナライズされた関係を育み、全モデルを通して一貫した体験を提供することが含まれます。より優れた受注生産モデルを構築することで、現場での時間を短縮し、ディーラーと顧客の双方に透明性をもたらします。さらに、KnightMotivesは、現在のAIインフラが老朽化し、企業データがサイロ化されたままであるため、企業データを収益化して新たな技術投資の資金を調達することを目指しています。過去のデータ侵害により、セキュリティは最重要課題となっています。特に新興の自動運転プラットフォームにおいては、欧州連合(EU)のデータ保護規制の遵守が不可欠です。
ナイトモーティブスは、完全自動運転機能への多額の投資を計画しており、初期導入は規制環境が良好な地域を対象としています。従業員のスキルアップを優先し、優秀な人材を確保し、ビジネスチームと技術チーム間のコミュニケーションを促進することも重要な目標です。
技術要件
- 車内体験の近代化には、一貫したユーザーエクスペリエンス(UX)の開発が含まれます。
すべてのモデルにわたって AI を活用した機能をシームレスに統合し、従来のモデルの車載ハードウェアとソフトウェアを更新して新しい UX 機能と AI 機能をサポートするとともに、特に地方での信頼性の高いネットワーク接続を確保してリアルタイムの AI 機能とデータ転送をサポートします。
- データトラフィックの増加に対応し、接続性を向上させるには、ネットワークのアップグレードが必要です。
工場と本社の間。
- ITインフラストラクチャの近代化には、ハイブリッドクラウド戦略を採用して、
オンプレミスとクラウド インフラストラクチャの両方の利点を活用し、効率性と俊敏性を向上させるために、レガシー システムを段階的に最新化または置き換えます。
- 自動運転車の開発とテストには最先端のAIと機械学習への投資が必要
学習技術、堅牢なシミュレーション環境の構築、自律走行車に関する進化する規制への準拠の確保を実現します。
- データの収益化と洞察には、堅牢なデータ管理プラットフォームの実装が必要です。
厳格なデータセキュリティとプライバシー対策、そしてスケーラブルな AI/ML インフラストラクチャ。
- セキュリティとリスク管理への重点強化には、包括的な
サイバー脅威やデータ侵害から保護するためのセキュリティ フレームワークを構築し、インシデント対応計画を策定し、従業員にセキュリティ意識向上トレーニングを提供します。
- ディーラーと顧客に楽しい体験を提供するには、オンライン構築の改善が必要です。
受注システム、販売、サービス、在庫管理などのディーラー業務を効率化するための最新のディーラー ツールの開発、顧客とのやり取りを追跡してエクスペリエンスをパーソナライズし、顧客満足度を向上させる包括的な顧客関係管理 (CRM) システムの実装などです。
エグゼクティブステートメント
KnightMotivesは、運転、道路状況、行動研究、衝突安全統計など、膨大なデータを活用し、ドライバーにとって魅力的なデジタル体験を提供することで、安全性の向上と人命救助に取り組んでいます。当社のAIは、国の安全統計を常に上回る性能を発揮し、KnightMotives独自の、そして誰もが望む体験をすべての車両モデルで実現しています。
ナイトモーティブスCEO、マイケル・ナイト
この質問については、KnightMotives Automotiveのケーススタディを参照してください。KnightMotivesは、新しいディーラーツールをGoogle Kubernetes Engine(GKE)にデプロイしました。あなたはKnightMotivesのGKEワークロードのパフォーマンスをサポートしています。一部のPodはステートフルです。これらのPodがCPUを無制限に消費しないように、Deploymentにリソース制限を設定しました。これらのPodに割り当てられているCPUが多すぎることが判明し、実際には消費量が大幅に減少している時間帯もありました。リソース使用量を最適化し、高負荷時に最大限の柔軟性を確保したいと考えています。どうすればよいでしょうか？