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Professional-Cloud-DevOps-Engineer試験の準備方法｜実用的なProfessional-Cloud-DevOps-Engineerシュミレーション問題集試験｜最新のGoogle Cloud Certified - Professional Cloud DevOps Engineer Exam認証試験

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Professional-Cloud-DevOps-Engineer認証試験、Professional-Cloud-DevOps-Engineer最新テスト

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Google Cloud Certified - Professional Cloud DevOps Engineer Exam 認定 Professional-Cloud-DevOps-Engineer 試験問題 (Q178-Q183):

質問 # 178
Your team uses Cloud Build for all CI/CO pipelines. You want to use the kubectl builder for Cloud Build to deploy new images to Google Kubernetes Engine (GKE). You need to authenticate to GKE while minimizing development effort. What should you do?

A. Specify the Container Developer role for Cloud Build in the cloudbuild.yaml file.
B. Create a new service account with the Container Developer role and use it to run Cloud Build.
C. Create a separate step in Cloud Build to retrieve service account credentials and pass these to kubectl.
D. Assign the Container Developer role to the Cloud Build service account.

正解：D

解説：
https://cloud.google.com/build/docs/deploying-builds/deploy-gke
https://cloud.google.com/build/docs/securing-builds/configure-user-specified-service-accounts

質問 # 179
Your team has recently deployed an NGINX-based application into Google Kubernetes Engine (GKE) and has exposed it to the public via an HTTP Google Cloud Load Balancer (GCLB) ingress. You want to scale the deployment of the application's frontend using an appropriate Service Level Indicator (SLI). What should you do?

A. Install the Stackdriver custom metrics adapter and configure a horizontal pod autoscaler to use the number of requests provided by the GCLB.
B. Expose the NGINX stats endpoint and configure the horizontal pod autoscaler to use the request metrics exposed by the NGINX deployment.
C. Configure the vertical pod autoscaler in GKE and enable the cluster autoscaler to scale the cluster as pods expand.
D. Configure the horizontal pod autoscaler to use the average response time from the Liveness and Readiness probes.

正解：A

質問 # 180
Your team is running microservices in Google Kubernetes Engine (GKE) You want to detect consumption of an error budget to protect customers and define release policies What should you do?

A. Use the metrics from Anthos Service Mesh to measure the health of the microservices
B. Create SLIs from metrics Enable Alert Policies if the services do not pass
C. Create a SLO and configure uptime checks for your services Enable Alert Policies if the services do not pass
D. Create a SLO Create an Alert Policy on select_slo_bum_rate

正解：D

解説：
The best option for detecting consumption of an error budget to protect customers and define release policies is to create a service level objective (SLO) and create an alert policy on select_slo_burn_rate. A SLO is a target value or range of values for a service level indicator (SLI) that measures some aspect of the service quality, such as availability or latency. An error budget is the amount of time or number of errors that a service can tolerate while still meeting its SLO. A select_slo_burn_rate is a metric that indicates how fast the error budget is being consumed by the service. By creating an alert policy on select_slo_burn_rate, you can trigger notifications or actions when the error budget consumption exceeds a certain threshold. This way, you can balance change, velocity, and reliability of the service by adjusting the release policies based on the error budget status.

質問 # 181
You support an application deployed on Compute Engine. The application connects to a Cloud SQL instance to store and retrieve dat a. After an update to the application, users report errors showing database timeout messages. The number of concurrent active users remained stable. You need to find the most probable cause of the database timeout. What should you do?

A. Determine whether there is an increased number of connections to the Cloud SQL instance.
B. Use Cloud Security Scanner to see whether your Cloud SQL is under a Distributed Denial of Service (DDoS) attack.
C. Check the serial port logs of the Compute Engine instance.
D. Use Stackdriver Profiler to visualize the resources utilization throughout the application.

正解：D

質問 # 182
You are performing a semiannual capacity planning exercise for your flagship service. You expect a service user growth rate of 10% month-over-month over the next six months. Your service is fully containerized and runs on Google Cloud Platform (GCP). using a Google Kubernetes Engine (GKE) Standard regional cluster on three zones with cluster autoscaler enabled. You currently consume about 30% of your total deployed CPU capacity, and you require resilience against the failure of a zone. You want to ensure that your users experience minimal negative impact as a result of this growth or as a result of zone failure, while avoiding unnecessary costs. How should you prepare to handle the predicted growth?

A. Because you are at only 30% utilization, you have significant headroom and you won't need to add any additional capacity for this rate of growth.
B. Proactively add 60% more node capacity to account for six months of 10% growth rate, and then perform a load test to make sure you have enough capacity.
C. Verity the maximum node pool size, enable a horizontal pod autoscaler, and then perform a load test to verity your expected resource needs.
D. Because you are deployed on GKE and are using a cluster autoscaler. your GKE cluster will scale automatically, regardless of growth rate.

正解：D

質問 # 183
......

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