최신Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) (Professional-Cloud-Architect日本語版) - Professional-Cloud-Architect日本語무료샘플문제
문제1
ケーススタディ：8 - Mountkirk Games、C
会社概要
Mountkirk Gamesは、モバイルプラットフォーム向けのセッションベースのオンラインマルチプレイヤーゲームを開発しています。オンプレミス環境をGoogle Cloudに移行し、最近は他のプラットフォームへの展開も開始しました。
彼らの最新の取り組みは、レトロスタイルの一人称視点シューティングゲーム(FPS)の開発です。このゲームでは、数百人のプレイヤーが複数のプラットフォームや場所から同時に、特定の地域に設定されたデジタルアリーナに参加できます。リアルタイムのデジタルバナーには、アクティブなアリーナのトッププレイヤー全員のグローバルリーダーボードが表示されます。
ソリューションコンセプト
Mountkirk Gamesは、大きな人気を期待している新しいマルチプレイヤーゲームを開発中です。ゲームのバックエンドをGoogle Kubernetes Engineにデプロイすることで、迅速なスケーリングを実現し、Googleのグローバルロードバランサを使用してプレイヤーを最寄りの地域のゲームアリーナにルーティングする予定です。グローバルリーダーボードの同期を維持するために、マルチリージョンSpannerクラスタを使用する予定です。
既存の技術環境
既存の環境は最近 Google Cloud に移行され、5 つのゲームがリフトアンドシフト方式の仮想マシン移行によって導入されました(いくつかの小さな例外を除く)。新しいゲームはそれぞれ、権限とネットワーク ポリシーの大部分を管理するフォルダの下にネストされた独立した Google Cloud プロジェクトに存在します。トラフィックの少ないレガシーゲームは単一のプロジェクトに統合されました。
開発とテストには別々の環境もあります。
ビジネス要件
- 複数のゲーム プラットフォームをサポートします。
- 複数のリージョンをサポートします。
- ゲーム機能の迅速な反復をサポートします。
- 遅延を最小限に抑えます。
- 動的スケーリングを最適化します。
- 管理されたサービスとプールされたリソースを使用します。
- コストを最小限に抑えます。
技術要件
- ゲームアクティビティに基づいて動的にスケーリングします。
- ほぼリアルタイムのグローバル リーダーボードでスコア データを公開します。
- 将来の分析のために、ゲーム アクティビティ ログを構造化されたファイルに保存します。
- マルチプラットフォームをサポートするために、GPU 処理を使用してサーバー側でグラフィックをレンダリングします。
- レガシー ゲームをこの新しいプラットフォームに移行するための最終的なサポート。
経営陣の声明
前回のゲームでは初めて Google Cloud を活用しましたが、大成功を収めました。これまでにない方法でプレイヤーの行動やゲームのテレメトリを分析することができました。
この成功により、私たちはクラウドへの完全移行に賭け、クラウドネイティブな設計原則に基づいた全く新しいゲームの開発に着手することができました。この新しいゲームはこれまでで最も野心的なものであり、モバイル以外のゲームプラットフォームへの対応への道を開くものとなるでしょう。レイテンシは最優先事項ですが、次に重要な課題はコスト管理です。最初のクラウドベースのゲームと同様に、クラウドには高度な分析機能が搭載され、バグ修正や新機能の展開を迅速に反復できることを期待しています。
Mountkirk Games は、新しいゲームアプリケーション プラットフォームから Google Cloud への接続のセキュリティ確保を依頼しています。プロセスを合理化し、Google が推奨するプラクティスに従う必要があります。
何をすべきでしょうか?
ケーススタディ：8 - Mountkirk Games、C
会社概要
Mountkirk Gamesは、モバイルプラットフォーム向けのセッションベースのオンラインマルチプレイヤーゲームを開発しています。オンプレミス環境をGoogle Cloudに移行し、最近は他のプラットフォームへの展開も開始しました。
彼らの最新の取り組みは、レトロスタイルの一人称視点シューティングゲーム(FPS)の開発です。このゲームでは、数百人のプレイヤーが複数のプラットフォームや場所から同時に、特定の地域に設定されたデジタルアリーナに参加できます。リアルタイムのデジタルバナーには、アクティブなアリーナのトッププレイヤー全員のグローバルリーダーボードが表示されます。
ソリューションコンセプト
Mountkirk Gamesは、大きな人気を期待している新しいマルチプレイヤーゲームを開発中です。ゲームのバックエンドをGoogle Kubernetes Engineにデプロイすることで、迅速なスケーリングを実現し、Googleのグローバルロードバランサを使用してプレイヤーを最寄りの地域のゲームアリーナにルーティングする予定です。グローバルリーダーボードの同期を維持するために、マルチリージョンSpannerクラスタを使用する予定です。
既存の技術環境
既存の環境は最近 Google Cloud に移行され、5 つのゲームがリフトアンドシフト方式の仮想マシン移行によって導入されました(いくつかの小さな例外を除く)。新しいゲームはそれぞれ、権限とネットワーク ポリシーの大部分を管理するフォルダの下にネストされた独立した Google Cloud プロジェクトに存在します。トラフィックの少ないレガシーゲームは単一のプロジェクトに統合されました。
開発とテストには別々の環境もあります。
ビジネス要件
- 複数のゲーム プラットフォームをサポートします。
- 複数のリージョンをサポートします。
- ゲーム機能の迅速な反復をサポートします。
- 遅延を最小限に抑えます。
- 動的スケーリングを最適化します。
- 管理されたサービスとプールされたリソースを使用します。
- コストを最小限に抑えます。
技術要件
- ゲームアクティビティに基づいて動的にスケーリングします。
- ほぼリアルタイムのグローバル リーダーボードでスコア データを公開します。
- 将来の分析のために、ゲーム アクティビティ ログを構造化されたファイルに保存します。
- マルチプラットフォームをサポートするために、GPU 処理を使用してサーバー側でグラフィックをレンダリングします。
- レガシー ゲームをこの新しいプラットフォームに移行するための最終的なサポート。
経営陣の声明
前回のゲームでは初めて Google Cloud を活用しましたが、大成功を収めました。これまでにない方法でプレイヤーの行動やゲームのテレメトリを分析することができました。
この成功により、私たちはクラウドへの完全移行に賭け、クラウドネイティブな設計原則に基づいた全く新しいゲームの開発に着手することができました。この新しいゲームはこれまでで最も野心的なものであり、モバイル以外のゲームプラットフォームへの対応への道を開くものとなるでしょう。レイテンシは最優先事項ですが、次に重要な課題はコスト管理です。最初のクラウドベースのゲームと同様に、クラウドには高度な分析機能が搭載され、バグ修正や新機能の展開を迅速に反復できることを期待しています。
Mountkirk Games は、新しいゲームアプリケーション プラットフォームから Google Cloud への接続のセキュリティ確保を依頼しています。プロセスを合理化し、Google が推奨するプラクティスに従う必要があります。
何をすべきでしょうか?
정답: D
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
문제2
会社では、いくつかの重要なファイルをCloud Storageにアップロードする計画を立てています。アップロード完了後、アップロードしたコンテンツがオンプレミスにあるコンテンツと同一であることを確認したいと考えています。この確認にかかるコストと労力を最小限に抑えたいと考えています。どうすればよいでしょうか？
会社では、いくつかの重要なファイルをCloud Storageにアップロードする計画を立てています。アップロード完了後、アップロードしたコンテンツがオンプレミスにあるコンテンツと同一であることを確認したいと考えています。この確認にかかるコストと労力を最小限に抑えたいと考えています。どうすればよいでしょうか？
정답: C
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
문제3
オンプレミスのコンピューティングと SAP ワークロードを Google Cloud に移行する予定です。
Google が推奨するプラクティスに従って、これらのワークロードを Google Cloud で実行するための費用見積もりを迅速に作成したいと考えています。どうすればよいでしょうか。
オンプレミスのコンピューティングと SAP ワークロードを Google Cloud に移行する予定です。
Google が推奨するプラクティスに従って、これらのワークロードを Google Cloud で実行するための費用見積もりを迅速に作成したいと考えています。どうすればよいでしょうか。
정답: C
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
문제4
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。あなたは、KnightMotives の Google Cloud 上の新しい環境におけるネットワーク インフラストラクチャ アーキテクチャの設計を担当しています。新しい VPC トポロジを設計する必要があります。工場と Google Cloud リソース間の帯域幅の保証と低レイテンシを確保したいと考えています。何をすべきでしょうか？
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。あなたは、KnightMotives の Google Cloud 上の新しい環境におけるネットワーク インフラストラクチャ アーキテクチャの設計を担当しています。新しい VPC トポロジを設計する必要があります。工場と Google Cloud リソース間の帯域幅の保証と低レイテンシを確保したいと考えています。何をすべきでしょうか？
정답: D
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문제5
あなたは多国籍企業に勤務しており、OracleデータベースをマルチリージョンSpannerクラスタに移行しています。移行作業の計画を立てる必要があり、DBAからは、非標準のISO/IEC機能やストアドプロシージャは使用されていないため、移行はほぼ即座に完了すると伝えられています。しかし、どうしてもメンテナンス作業が必要となる要素があることは分かっています。その要素とは何でしょうか？
あなたは多国籍企業に勤務しており、OracleデータベースをマルチリージョンSpannerクラスタに移行しています。移行作業の計画を立てる必要があり、DBAからは、非標準のISO/IEC機能やストアドプロシージャは使用されていないため、移行はほぼ即座に完了すると伝えられています。しかし、どうしてもメンテナンス作業が必要となる要素があることは分かっています。その要素とは何でしょうか？
정답: D
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문제6
あなたはデータ分析を行うデータウェアハウスチームと連携しています。チームは外部パートナーからのデータを処理する必要がありますが、そのデータには個人を特定できる情報(PII)が含まれています。
個人情報(PII)データを一切保存せずにデータを処理・保存する必要があります。どうすればよいでしょうか？
あなたはデータ分析を行うデータウェアハウスチームと連携しています。チームは外部パートナーからのデータを処理する必要がありますが、そのデータには個人を特定できる情報(PII)が含まれています。
個人情報(PII)データを一切保存せずにデータを処理・保存する必要があります。どうすればよいでしょうか？
정답: A
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문제7
ガバナンスとセキュリティを強化するため、組織ではGoogle Cloud環境をさまざまな事業部門のフォルダに分割して構成しています。各事業部門のフォルダには、開発環境、ステージング環境、本番環境用のサブフォルダがあり、これらの環境は社内セキュリティ管理に準拠する必要があります。
- 本番環境のワークロードはインターネットへの直接侵入から保護する必要がある
明示的にタグ付けされない限り、デフォルトです。
- アプリケーションは、HTTPS 経由で顧客がアクセスできる必要があります。
本番環境フォルダへのインターネットからの進入トラフィックをブロックし、必要な仮想マシンへの直接HTTPSトラフィックを選択的に許可する、スケーラブルで適用可能なモデルを設計する必要があります。また、現在および将来のすべての本番環境プロジェクトにこれらの制御を実装した後は、個々のプロジェクトチームがこれらの制御を上書きできないようにする必要があります。どうすればよいでしょうか？
ガバナンスとセキュリティを強化するため、組織ではGoogle Cloud環境をさまざまな事業部門のフォルダに分割して構成しています。各事業部門のフォルダには、開発環境、ステージング環境、本番環境用のサブフォルダがあり、これらの環境は社内セキュリティ管理に準拠する必要があります。
- 本番環境のワークロードはインターネットへの直接侵入から保護する必要がある
明示的にタグ付けされない限り、デフォルトです。
- アプリケーションは、HTTPS 経由で顧客がアクセスできる必要があります。
本番環境フォルダへのインターネットからの進入トラフィックをブロックし、必要な仮想マシンへの直接HTTPSトラフィックを選択的に許可する、スケーラブルで適用可能なモデルを設計する必要があります。また、現在および将来のすべての本番環境プロジェクトにこれらの制御を実装した後は、個々のプロジェクトチームがこれらの制御を上書きできないようにする必要があります。どうすればよいでしょうか？
정답: A
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문제8
御社では、タイムスタンプ付きの大量のIoTデータを処理しています。データ総量は数ペタバイトに及ぶこともあり、データの書き込みと変更は高速で行う必要があります。
データには最もパフォーマンスの高いストレージ オプションを使用したいと考えています。
どの製品を使用すればよいですか?
御社では、タイムスタンプ付きの大量のIoTデータを処理しています。データ総量は数ペタバイトに及ぶこともあり、データの書き込みと変更は高速で行う必要があります。
データには最もパフォーマンスの高いストレージ オプションを使用したいと考えています。
どの製品を使用すればよいですか?
정답: B
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문제9
組織では、各部門のIAMポリシーを個別に、かつ一元的に管理したいと考えています。どのようなアプローチを採用すべきでしょうか？
組織では、各部門のIAMポリシーを個別に、かつ一元的に管理したいと考えています。どのようなアプローチを採用すべきでしょうか？
정답: D
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문제10
あなたの会社では、バックエンドとしていくつかのパブリック API を備えた信頼性の高い Web アプリケーションを構築したいと考えています。
ユーザー トラフィックが多すぎるとは予想していませんが、時折トラフィックが急増する可能性があります。Cloud Load Balancing を活用したいのですが、ソリューションはユーザーにとって費用対効果の高いものでなければなりません。どうすればよいでしょうか?
あなたの会社では、バックエンドとしていくつかのパブリック API を備えた信頼性の高い Web アプリケーションを構築したいと考えています。
ユーザー トラフィックが多すぎるとは予想していませんが、時折トラフィックが急増する可能性があります。Cloud Load Balancing を活用したいのですが、ソリューションはユーザーにとって費用対効果の高いものでなければなりません。どうすればよいでしょうか?
정답: B
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
문제11
Anthos クラスタ(旧称 Anthos GKE)にアプリケーションをデプロイしました。社内の SRE プラクティスによると、リクエストのレイテンシが一定時間にわたって特定のしきい値を超えた場合にアラートを受け取る必要があります。どうすればよいでしょうか？
Anthos クラスタ(旧称 Anthos GKE)にアプリケーションをデプロイしました。社内の SRE プラクティスによると、リクエストのレイテンシが一定時間にわたって特定のしきい値を超えた場合にアラートを受け取る必要があります。どうすればよいでしょうか？
정답: D
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
문제12
ケーススタディ：12 - Altostrat Media
会社概要
Altostratはメディア業界の有力企業であり、ポッドキャスト、インタビュー、ニュース番組、ドキュメンタリーなど、幅広い音声・動画コンテンツを保有しています。多様な視聴者に高品質なコンテンツを届ける同社の成功には、変化の激しいメディア環境に対応できるコンテンツ管理システムが不可欠です。
ソリューションコンセプト
Altostrat は、Google Cloud のジェネレーティブ AI を活用し、コンテンツ管理とユーザーエンゲージメント戦略の近代化を目指しています。同社は、パーソナライズされたレコメンデーション、自然言語によるインタラクション、シームレスなセルフサービスサポートによって顧客を支援するプラットフォームを求めています。
同時に、動的価格設定、ターゲットを絞ったマーケティング、パーソナライズされた製品提案を通じて収益の成長を促進したいと考えています。
AIを活用したツールを既存のGoogle Cloud環境にシームレスに統合することで、Altostratは膨大なメディアライブラリを効率的に管理し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、新たな収益源を獲得できるようになります。Google Cloudの生成AIは、メディア業界におけるAltostratのリーダーシップを確固たるものにするでしょう。
既存の技術環境
Altostrat のコンテンツ管理・配信プラットフォームは、膨大なメディアライブラリの処理に不可欠なスケーラビリティと高可用性を実現するために GKE を活用しています。多様なドキュメント、音声、動画形式を網羅する同社の膨大なメディアライブラリは、Cloud Storage に保存されています。ユーザー行動、コンテンツ消費パターン、視聴者の属性に関する貴重な分析情報を得るために、Altostrat は BigQuery を主要なデータ ウェアハウスとして活用しています。さらに、動画のトランスコード、メタデータ抽出、パーソナライズされたコンテンツの推奨といったイベントドリブン タスクをサーバーレスで実行するために、Cloud Run 関数も活用しています。
Altostrat はクラウド導入において大きな進歩を遂げていますが、コンテンツの取り込みやアーカイブといった特定のワークフロー向けに、オンプレミスのレガシーシステムも維持しています。これらのシステムは、近い将来にモダナイズされ、Google Cloud に移行される予定です。ユーザー管理と認証は現在、Google Identity とサードパーティの ID プロバイダを組み合わせて処理されています。モニタリングとオブザーバビリティに関しては、Altostrat は Cloud Monitoring などのネイティブ Google Cloud ツールと Prometheus などのオープンソース ソリューションを組み合わせて使用しており、アラートは主にメール通知で配信されます。
ビジネス要件
- あらゆる環境における運用ワークフローの信頼性を加速し、向上させます。[Google
クラウド + オンプレミス]
- インフラストラクチャ管理を簡素化し、アプリケーションを迅速に導入できます。
- メディアの高可用性と拡張性を維持しながらクラウドストレージのコストを最適化
コンテンツ。
- 24 時間 365 日のユーザー サポートにより、プラットフォームとの自然言語による対話が可能になります。
- メディア コンテンツの簡潔な要約を自動的に生成します。
- NLP とコンピューター ビジョンを使用して、メディア アセットから豊富なメタデータを抽出します。
- 不適切なコンテンツを検出してフィルタリングします。
- メディア コンテンツを分析して傾向を特定し、洞察を抽出します。
- データを使用してコンテンツ戦略と意思決定を通知します。
技術要件
- 一元管理プラットフォームを使用して、コンテナ化されたデプロイメントの CI/CD を最新化します。
- データ取り込みのための安全で高性能なハイブリッド クラウド接続。
- オンプレミスとクラウドの両方で、スケーラブルでパフォーマンスの高い Kubernetes 環境を提供します。
- 増加するメディア量に合わせてクラウド ストレージ コストを最適化します。
- AI を活用した有害コンテンツの検出を設計します。
- AI システムが監査可能であり、その決定が説明可能であることを確認します。
- LLM と会話型 AI を活用して、パーソナライズされたエクスペリエンスとコンテンツの拡散性を実現します。
- 自然言語理解機能を備えた高度なチャットボットを開発し、パーソナライズされたサービスを提供する
援助。
- 多様なメディアの自動要約。
エグゼクティブステートメント
Altostratは、コンテンツ戦略に革命を起こすため、人工知能の新たなフロンティアに挑戦しています。生成型AIの力を活用することで、コンテンツの発見、パーソナライズされたレコメンデーション、そしてシームレスなインタラクションのためのインテリジェントなツールを視聴者に提供し、比類のないユーザーエクスペリエンスを実現します。信頼性とコスト管理は私たちの最優先事項です。この戦略的取り組みは、エンゲージメントを深め、顧客ロイヤルティを育み、ターゲットマーケティングとカスタマイズされたコンテンツ提供を通じて新たな収益源を獲得します。私たちは、AI主導のイノベーションがビジネスの中核となり、企業のさらなる成功とお客様に卓越した価値を提供する未来を描いています。
この質問については、Altostrat Mediaのケーススタディを参照してください。Altostratの開発チームは、アプリケーションにマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。個々のマイクロサービスが独立して正しく機能することを確認するには、最適なテストアプローチを選択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：12 - Altostrat Media
会社概要
Altostratはメディア業界の有力企業であり、ポッドキャスト、インタビュー、ニュース番組、ドキュメンタリーなど、幅広い音声・動画コンテンツを保有しています。多様な視聴者に高品質なコンテンツを届ける同社の成功には、変化の激しいメディア環境に対応できるコンテンツ管理システムが不可欠です。
ソリューションコンセプト
Altostrat は、Google Cloud のジェネレーティブ AI を活用し、コンテンツ管理とユーザーエンゲージメント戦略の近代化を目指しています。同社は、パーソナライズされたレコメンデーション、自然言語によるインタラクション、シームレスなセルフサービスサポートによって顧客を支援するプラットフォームを求めています。
同時に、動的価格設定、ターゲットを絞ったマーケティング、パーソナライズされた製品提案を通じて収益の成長を促進したいと考えています。
AIを活用したツールを既存のGoogle Cloud環境にシームレスに統合することで、Altostratは膨大なメディアライブラリを効率的に管理し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、新たな収益源を獲得できるようになります。Google Cloudの生成AIは、メディア業界におけるAltostratのリーダーシップを確固たるものにするでしょう。
既存の技術環境
Altostrat のコンテンツ管理・配信プラットフォームは、膨大なメディアライブラリの処理に不可欠なスケーラビリティと高可用性を実現するために GKE を活用しています。多様なドキュメント、音声、動画形式を網羅する同社の膨大なメディアライブラリは、Cloud Storage に保存されています。ユーザー行動、コンテンツ消費パターン、視聴者の属性に関する貴重な分析情報を得るために、Altostrat は BigQuery を主要なデータ ウェアハウスとして活用しています。さらに、動画のトランスコード、メタデータ抽出、パーソナライズされたコンテンツの推奨といったイベントドリブン タスクをサーバーレスで実行するために、Cloud Run 関数も活用しています。
Altostrat はクラウド導入において大きな進歩を遂げていますが、コンテンツの取り込みやアーカイブといった特定のワークフロー向けに、オンプレミスのレガシーシステムも維持しています。これらのシステムは、近い将来にモダナイズされ、Google Cloud に移行される予定です。ユーザー管理と認証は現在、Google Identity とサードパーティの ID プロバイダを組み合わせて処理されています。モニタリングとオブザーバビリティに関しては、Altostrat は Cloud Monitoring などのネイティブ Google Cloud ツールと Prometheus などのオープンソース ソリューションを組み合わせて使用しており、アラートは主にメール通知で配信されます。
ビジネス要件
- あらゆる環境における運用ワークフローの信頼性を加速し、向上させます。[Google
クラウド + オンプレミス]
- インフラストラクチャ管理を簡素化し、アプリケーションを迅速に導入できます。
- メディアの高可用性と拡張性を維持しながらクラウドストレージのコストを最適化
コンテンツ。
- 24 時間 365 日のユーザー サポートにより、プラットフォームとの自然言語による対話が可能になります。
- メディア コンテンツの簡潔な要約を自動的に生成します。
- NLP とコンピューター ビジョンを使用して、メディア アセットから豊富なメタデータを抽出します。
- 不適切なコンテンツを検出してフィルタリングします。
- メディア コンテンツを分析して傾向を特定し、洞察を抽出します。
- データを使用してコンテンツ戦略と意思決定を通知します。
技術要件
- 一元管理プラットフォームを使用して、コンテナ化されたデプロイメントの CI/CD を最新化します。
- データ取り込みのための安全で高性能なハイブリッド クラウド接続。
- オンプレミスとクラウドの両方で、スケーラブルでパフォーマンスの高い Kubernetes 環境を提供します。
- 増加するメディア量に合わせてクラウド ストレージ コストを最適化します。
- AI を活用した有害コンテンツの検出を設計します。
- AI システムが監査可能であり、その決定が説明可能であることを確認します。
- LLM と会話型 AI を活用して、パーソナライズされたエクスペリエンスとコンテンツの拡散性を実現します。
- 自然言語理解機能を備えた高度なチャットボットを開発し、パーソナライズされたサービスを提供する
援助。
- 多様なメディアの自動要約。
エグゼクティブステートメント
Altostratは、コンテンツ戦略に革命を起こすため、人工知能の新たなフロンティアに挑戦しています。生成型AIの力を活用することで、コンテンツの発見、パーソナライズされたレコメンデーション、そしてシームレスなインタラクションのためのインテリジェントなツールを視聴者に提供し、比類のないユーザーエクスペリエンスを実現します。信頼性とコスト管理は私たちの最優先事項です。この戦略的取り組みは、エンゲージメントを深め、顧客ロイヤルティを育み、ターゲットマーケティングとカスタマイズされたコンテンツ提供を通じて新たな収益源を獲得します。私たちは、AI主導のイノベーションがビジネスの中核となり、企業のさらなる成功とお客様に卓越した価値を提供する未来を描いています。
この質問については、Altostrat Mediaのケーススタディを参照してください。Altostratの開発チームは、アプリケーションにマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。個々のマイクロサービスが独立して正しく機能することを確認するには、最適なテストアプローチを選択する必要があります。どうすればよいでしょうか？
정답: A
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
문제13
ケーススタディ：11 - TerramEarth
会社概要
TerramEarthは鉱業および農業向けの重機を製造しています。現在、100か国に500以上の販売店とサービスセンターを展開しています。
彼らの使命は、顧客の生産性を向上させる製品を構築することです。
ソリューションコンセプト
現在、200 万台の TerramEarth 車両が稼働しており、年間 20% の成長が見込まれています。
車両は運行中に多数のセンサーからテレメトリデータを収集します。車両からリアルタイムで送信される重要なデータの一部は、車両管理を容易にします。残りのセンサーデータは収集・圧縮され、車両が拠点に戻る際に毎日アップロードされます。
通常、各車両は 1 日あたり 200 ～ 500 メガバイトのデータを生成します。
既存の技術環境
TerramEarth の車両データ集約・分析インフラストラクチャは Google Cloud 上に構築され、世界中の顧客にサービスを提供しています。2 つの主要製造工場から収集されるセンサーデータは増加の一途をたどり、既存の在庫・物流管理システムを収容するプライベート データセンターに送信されます。これらのプライベート データセンターは、Google Cloud に複数のネットワーク相互接続が構成されています。ディーラーと顧客向けのウェブ フロントエンドは Google Cloud 上で実行され、在庫管理と分析機能へのアクセスを可能にしています。
ビジネス要件
- 車両の故障を予測して検出し、可能な限りジャストインタイムの修理のためにディーラーに部品を迅速に発送します。
- クラウドの運用コストを削減し、季節性に適応します。
- 開発ワークフローの速度と信頼性を向上します。
- コードやデータのセキュリティを損なうことなく、リモート開発者の生産性を向上できます。
- 開発者がディーラーやパートナー向けのカスタム API サービスを作成するための、柔軟でスケーラブルなプラットフォームを作成します。
技術要件
- レガシー システムへの HTTP API アクセス用の新しい抽象化レイヤーを作成し、運用を中断することなく段階的にクラウドに移行できるようにします。
- すべての CI/CD パイプラインを最新化して、開発者が高度にスケーラブルな環境でコンテナベースのワークロードを展開できるようにします。
- 開発者がセキュリティとガバナンスの要件を損なうことなく実験を実行できるようにします。
- 社内開発者とパートナー開発者が新しいプロジェクトを作成したり、データ分析ジョブのリソースをリクエストしたり、API エンドポイントへのアクセスを一元管理したりするためのセルフサービス ポータルを作成します。
- キーとシークレットの管理にクラウドネイティブ ソリューションを使用し、ID ベースのアクセスを最適化します。
- アプリケーションとネットワークの監視およびトラブルシューティングに必要なツールを改善および標準化します。
経営陣の声明
当社の競争上の優位性は常に顧客を重視し、優れた顧客サービスを提供して車両のダウンタイムを最小限に抑える能力にあります。
複数のシステムをGoogle Cloudに移行した後、お客様に最高クラスのオンラインフリート管理サービスを提供し、ディーラーの業務を改善するための新たな方法を模索しています。今後5年間の戦略計画では、データへのアクセスを可能にし、車両の自動運転機能を向上させ、残りのレガシーシステムをクラウドに移行するための道筋を整備することで、新製品のパートナーエコシステムを構築することを目指しています。
この質問については、TerramEarth のケーススタディを参照してください。TerramEarth は、従来のモノリシック アプリケーションをコンテナ化された RESTful マイクロサービスに移行する必要があります。開発チームは、Cloud Run を使用して、完全にサーバーレスな環境でコンテナを使用したパッケージ化されたプロシージャの使用を実験しています。既存のコードを本番環境に移行する前に、モノリシック アプリケーションのリフト アンド シフトを実行し、サーバーレス マイクロサービスに必要な新機能を開発することが決定されました。そのため、段階的な移行を実行し、他のすべてのアクティビティについてはモノリシック アプリケーションを維持しながら、新しいマイクロサービス機能を有効化したいと考えています。ここでの問題は、一貫したインターフェースとシンプルな管理を実現するために、従来のモノリシック アプリケーションと新しいマイクロサービスをどのように統合するかです。次のどの手法を使用できますか(3 つ選択してください)。
ケーススタディ：11 - TerramEarth
会社概要
TerramEarthは鉱業および農業向けの重機を製造しています。現在、100か国に500以上の販売店とサービスセンターを展開しています。
彼らの使命は、顧客の生産性を向上させる製品を構築することです。
ソリューションコンセプト
現在、200 万台の TerramEarth 車両が稼働しており、年間 20% の成長が見込まれています。
車両は運行中に多数のセンサーからテレメトリデータを収集します。車両からリアルタイムで送信される重要なデータの一部は、車両管理を容易にします。残りのセンサーデータは収集・圧縮され、車両が拠点に戻る際に毎日アップロードされます。
通常、各車両は 1 日あたり 200 ～ 500 メガバイトのデータを生成します。
既存の技術環境
TerramEarth の車両データ集約・分析インフラストラクチャは Google Cloud 上に構築され、世界中の顧客にサービスを提供しています。2 つの主要製造工場から収集されるセンサーデータは増加の一途をたどり、既存の在庫・物流管理システムを収容するプライベート データセンターに送信されます。これらのプライベート データセンターは、Google Cloud に複数のネットワーク相互接続が構成されています。ディーラーと顧客向けのウェブ フロントエンドは Google Cloud 上で実行され、在庫管理と分析機能へのアクセスを可能にしています。
ビジネス要件
- 車両の故障を予測して検出し、可能な限りジャストインタイムの修理のためにディーラーに部品を迅速に発送します。
- クラウドの運用コストを削減し、季節性に適応します。
- 開発ワークフローの速度と信頼性を向上します。
- コードやデータのセキュリティを損なうことなく、リモート開発者の生産性を向上できます。
- 開発者がディーラーやパートナー向けのカスタム API サービスを作成するための、柔軟でスケーラブルなプラットフォームを作成します。
技術要件
- レガシー システムへの HTTP API アクセス用の新しい抽象化レイヤーを作成し、運用を中断することなく段階的にクラウドに移行できるようにします。
- すべての CI/CD パイプラインを最新化して、開発者が高度にスケーラブルな環境でコンテナベースのワークロードを展開できるようにします。
- 開発者がセキュリティとガバナンスの要件を損なうことなく実験を実行できるようにします。
- 社内開発者とパートナー開発者が新しいプロジェクトを作成したり、データ分析ジョブのリソースをリクエストしたり、API エンドポイントへのアクセスを一元管理したりするためのセルフサービス ポータルを作成します。
- キーとシークレットの管理にクラウドネイティブ ソリューションを使用し、ID ベースのアクセスを最適化します。
- アプリケーションとネットワークの監視およびトラブルシューティングに必要なツールを改善および標準化します。
経営陣の声明
当社の競争上の優位性は常に顧客を重視し、優れた顧客サービスを提供して車両のダウンタイムを最小限に抑える能力にあります。
複数のシステムをGoogle Cloudに移行した後、お客様に最高クラスのオンラインフリート管理サービスを提供し、ディーラーの業務を改善するための新たな方法を模索しています。今後5年間の戦略計画では、データへのアクセスを可能にし、車両の自動運転機能を向上させ、残りのレガシーシステムをクラウドに移行するための道筋を整備することで、新製品のパートナーエコシステムを構築することを目指しています。
この質問については、TerramEarth のケーススタディを参照してください。TerramEarth は、従来のモノリシック アプリケーションをコンテナ化された RESTful マイクロサービスに移行する必要があります。開発チームは、Cloud Run を使用して、完全にサーバーレスな環境でコンテナを使用したパッケージ化されたプロシージャの使用を実験しています。既存のコードを本番環境に移行する前に、モノリシック アプリケーションのリフト アンド シフトを実行し、サーバーレス マイクロサービスに必要な新機能を開発することが決定されました。そのため、段階的な移行を実行し、他のすべてのアクティビティについてはモノリシック アプリケーションを維持しながら、新しいマイクロサービス機能を有効化したいと考えています。ここでの問題は、一貫したインターフェースとシンプルな管理を実現するために、従来のモノリシック アプリケーションと新しいマイクロサービスをどのように統合するかです。次のどの手法を使用できますか(3 つ選択してください)。
정답: A,C,D
문제14
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、新作ゲーム用のリアルタイム分析プラットフォームの構築を検討しています。新しいプラットフォームは、同社の技術要件を満たす必要があります。Googleの技術をどの組み合わせで組み合わせれば、すべての要件を満たすことができますか？
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、新作ゲーム用のリアルタイム分析プラットフォームの構築を検討しています。新しいプラットフォームは、同社の技術要件を満たす必要があります。Googleの技術をどの組み合わせで組み合わせれば、すべての要件を満たすことができますか？
정답: E
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)