Professional-Cloud-Architect 試験問題 51
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。
あなたは何をするべきか？
あなたは何をするべきか？
Professional-Cloud-Architect 試験問題 52
Dress4Win は、いくつかの従来のサービスに対して Google Stackdriver を使用した新しい稼働時間チェックを構成しました。
Stackdriver ダッシュボードは、サービスが正常であると報告していません。
彼らは何をすべきでしょうか？
Stackdriver ダッシュボードは、サービスが正常であると報告していません。
彼らは何をすべきでしょうか？
Professional-Cloud-Architect 試験問題 53
この質問については、Dress4Win のケーススタディを参照してください。
Dress4Win のクラウドへの移行計画の一環として、トラフィック負荷の急増に対処できるように、管理されたログ記録および監視システムをセットアップできるようにしたいと考えています。彼らは次のことを保証したいと考えています。
* インフラストラクチャは、1 日を通して使用量の増減に対応するためにスケールアップまたはスケールダウンが必要なときに通知を受けることができます。
* アプリケーションがエラーを報告すると、管理者に自動的に通知されます。
* 多くのホストにまたがるアプリケーションの 1 つの部分をデバッグするために、集約されたログをフィルタリングできます。 どの Google StackDriver 機能を使用する必要がありますか?
Dress4Win のクラウドへの移行計画の一環として、トラフィック負荷の急増に対処できるように、管理されたログ記録および監視システムをセットアップできるようにしたいと考えています。彼らは次のことを保証したいと考えています。
* インフラストラクチャは、1 日を通して使用量の増減に対応するためにスケールアップまたはスケールダウンが必要なときに通知を受けることができます。
* アプリケーションがエラーを報告すると、管理者に自動的に通知されます。
* 多くのホストにまたがるアプリケーションの 1 つの部分をデバッグするために、集約されたログをフィルタリングできます。 どの Google StackDriver 機能を使用する必要がありますか?
Professional-Cloud-Architect 試験問題 54
ケーススタディ: 2 - TerramEarth のケーススタディ
会社概要
TerramEarth は鉱業および農業産業用の重機を製造しています: 概要
彼らの事業の 80% は鉱業、20% は農業によるものです。現在、100 か国に 500 以上のディーラーとサービス センターがあります。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。
会社背景
TerramEarth は 1946 年に設立され、第二次世界大戦後、いくつかの小規模な家族経営の会社が組織再編のために統合されました。同社は従業員と顧客を大切にしており、彼らを家族の一員であると考えています。
TerramEarth は、コア製品を革新し、顧客のニーズの変化に応じて新しい市場を見つける能力に誇りを持っています。過去 20 年間、業界の傾向は主に、人間のオペレーターが運転する大型車両を使用することで生産性を向上させる方向にありました。
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、毎秒 120 フィールドのデータを収集しています。
データは車両のローカルに保存され、車両の整備時にアクセスして分析できます。
データはメンテナンス ポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して動作パラメータを調整できるため、新しいコンピューティング モジュールを使用して車両を現場でアップグレードできます。
約 200,000 台の車両が携帯電話ネットワークに接続されているため、TerramEarth はデータを直接収集できます。1 秒あたり 120 フィールドのデータ速度で、1 日あたり 22 時間動作します。
TerramEarth は、これらの接続された車両から合計約 9 TB/日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarth の既存のアーキテクチャは、データ センターに常駐する Linux 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、フィールドから CSV ファイルを gzip 圧縮して FTP 経由でアップロードし、変換して集約し、データをデータ ウェアハウスに配置します。このプロセス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在庫し、車両の計画外のダウンタイムを 60% 削減することができました。ただし、データが古いため、一部の顧客は交換部品を待つ間、最大 4 週間車両を利用できないことになります。
ビジネス要件
- 計画外の車両のダウンタイムを 1 週間未満に短縮します。
余剰在庫を運ぶコストが増加する
- 顧客の使用方法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ます
自社の機器 IP は、新しい製品やサービスをより適切に位置づけることができます。
- さまざまな企業、特に
急成長する農業分野の種子と肥料のサプライヤー
ビジネス - 顧客のために魅力的な共同製品を作成する
CEOの声明
当社は、車両の大型化傾向をうまく利用して、お客様の生産性を向上させることに成功してきました。テクノロジーの変化は急速に起こっており、TerramEarth はコネクテッド デバイス テクノロジーを活用して、インテリジェント農業機器などのより良いサービスをお客様に提供してきました。この技術により、過去の傾向を利用して車両の動作方法を調整することで、農家の収量を 25% 増加させることができました。これらの進歩により当社の農産物ラインは急速に成長し、2020 年までに当社の収益の 50% が農産物によって生み出されると予想しています。
CTO ステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、タワーコストで競合他社よりも優れた車両を製造できる能力があります。しかし、異なるアプローチによる新製品が絶えず開発されており、業界における次の変革の波を乗り切るためのスキルが私たちに欠けているのではないかと懸念しています。残念ながら、当社の CEO はテクノロジーの陳腐化を真剣に受け止めておらず、業界の多くの新興企業はニッチプレーヤーであると考えています。私の目標は、段階的なイノベーションを通じて当面の市場ニーズに対応しながらスキルを構築することです。
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。 あなたは、ダウンタイムを削減するための TerramEarth のビジネス要件を分析し、顧客の部品の待ち時間を短縮することで時間の大部分を達成できることがわかりました。 3 週間の集計レポートの削減に重点を置くことにしました。時間 会社のプロセスに対してどの変更を推奨する必要がありますか?
会社概要
TerramEarth は鉱業および農業産業用の重機を製造しています: 概要
彼らの事業の 80% は鉱業、20% は農業によるものです。現在、100 か国に 500 以上のディーラーとサービス センターがあります。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。
会社背景
TerramEarth は 1946 年に設立され、第二次世界大戦後、いくつかの小規模な家族経営の会社が組織再編のために統合されました。同社は従業員と顧客を大切にしており、彼らを家族の一員であると考えています。
TerramEarth は、コア製品を革新し、顧客のニーズの変化に応じて新しい市場を見つける能力に誇りを持っています。過去 20 年間、業界の傾向は主に、人間のオペレーターが運転する大型車両を使用することで生産性を向上させる方向にありました。
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、毎秒 120 フィールドのデータを収集しています。
データは車両のローカルに保存され、車両の整備時にアクセスして分析できます。
データはメンテナンス ポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して動作パラメータを調整できるため、新しいコンピューティング モジュールを使用して車両を現場でアップグレードできます。
約 200,000 台の車両が携帯電話ネットワークに接続されているため、TerramEarth はデータを直接収集できます。1 秒あたり 120 フィールドのデータ速度で、1 日あたり 22 時間動作します。
TerramEarth は、これらの接続された車両から合計約 9 TB/日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarth の既存のアーキテクチャは、データ センターに常駐する Linux 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、フィールドから CSV ファイルを gzip 圧縮して FTP 経由でアップロードし、変換して集約し、データをデータ ウェアハウスに配置します。このプロセス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在庫し、車両の計画外のダウンタイムを 60% 削減することができました。ただし、データが古いため、一部の顧客は交換部品を待つ間、最大 4 週間車両を利用できないことになります。
ビジネス要件
- 計画外の車両のダウンタイムを 1 週間未満に短縮します。
余剰在庫を運ぶコストが増加する
- 顧客の使用方法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ます
自社の機器 IP は、新しい製品やサービスをより適切に位置づけることができます。
- さまざまな企業、特に
急成長する農業分野の種子と肥料のサプライヤー
ビジネス - 顧客のために魅力的な共同製品を作成する
CEOの声明
当社は、車両の大型化傾向をうまく利用して、お客様の生産性を向上させることに成功してきました。テクノロジーの変化は急速に起こっており、TerramEarth はコネクテッド デバイス テクノロジーを活用して、インテリジェント農業機器などのより良いサービスをお客様に提供してきました。この技術により、過去の傾向を利用して車両の動作方法を調整することで、農家の収量を 25% 増加させることができました。これらの進歩により当社の農産物ラインは急速に成長し、2020 年までに当社の収益の 50% が農産物によって生み出されると予想しています。
CTO ステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、タワーコストで競合他社よりも優れた車両を製造できる能力があります。しかし、異なるアプローチによる新製品が絶えず開発されており、業界における次の変革の波を乗り切るためのスキルが私たちに欠けているのではないかと懸念しています。残念ながら、当社の CEO はテクノロジーの陳腐化を真剣に受け止めておらず、業界の多くの新興企業はニッチプレーヤーであると考えています。私の目標は、段階的なイノベーションを通じて当面の市場ニーズに対応しながらスキルを構築することです。
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。 あなたは、ダウンタイムを削減するための TerramEarth のビジネス要件を分析し、顧客の部品の待ち時間を短縮することで時間の大部分を達成できることがわかりました。 3 週間の集計レポートの削減に重点を置くことにしました。時間 会社のプロセスに対してどの変更を推奨する必要がありますか?
Professional-Cloud-Architect 試験問題 55
ケーススタディ: 6 - TerramEarth
会社概要
TerramEarth は、鉱業および農業産業用の重機を製造しています。について
彼らの事業の 80% は鉱業、20% は農業によるものです。現在、100 か国に 500 以上のディーラーとサービス センターがあります。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
2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しており、毎秒 120 フィールドのデータを収集しています。
データは車両のローカルに保存され、車両の整備時にアクセスして分析できます。
データはメンテナンス ポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して動作パラメータを調整できるため、新しいコンピューティング モジュールを使用して車両を現場でアップグレードできます。
約 200,000 台の車両が携帯電話ネットワークに接続されているため、TerramEarth はデータを直接収集できます。TerramEarth は、1 日あたり 22 時間の稼働で 1 秒あたり 120 フィールドのデータ速度で、これらのコネクテッド車両から合計約 9 TB/日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarth の既存のアーキテクチャは、米国西海岸に拠点を置く単一のデータ センターに常駐する 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 圧縮して FTP 経由でアップロードし、データをデータ ウェアハウスに配置します。このプロセス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在庫し、車両の計画外のダウンタイムを 60% 削減することができました。ただし、データが古いため、一部の顧客は交換部品を待つ間、最大 4 週間車両を利用できないことになります。
ビジネス要件
計画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より良いものにしているかに関するより多くのデータを提供して、ディーラー ネットワークをサポートします。
新しい製品やサービスを位置づける
さまざまな企業、特に種子や肥料のサプライヤーと提携する能力がある
急成長する農業ビジネスにおいて、顧客にとって魅力的な共同製品を生み出すためです。
技術的要件
単一のデータセンターを超えて拡張して、アメリカ中西部および東部への遅延を削減します
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。
顧客と機器のデータを使用して顧客のニーズを予測します。
アプリケーション 1: データの取り込み
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。
計算:
Windows Server 2008 R2
- 16 CPU
- 128 GBのRAM
- 10 TB ローカル HDD ストレージ
アプリケーション 2: レポート作成
ビジネス アナリストが日次レポートを作成して、修理が必要な機器を確認するために使用する既製のアプリケーション。レポート アプリケーションに一度に接続できるのは、10 人チーム (西海岸 5 人、東海岸 5 人) のうち 2 人のアナリストだけです。
計算:
既製のアプリケーション。物理 CPU の数に関連付けられたライセンス
- Windows Server 2008 R2
- 16 CPU
- 32 GBのRAM
- 500GB HDD
データウェアハウス：
単一の PostgreSQL サーバー
- RedHat Linux
- 64 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
当社の競争上の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より優れた車両を製造する能力があります。しかし、異なるアプローチによる新製品が絶えず開発されており、業界における次の変革の波を乗り切るためのスキルが私たちに欠けているのではないかと懸念しています。私の目標は、段階的なイノベーションを通じて当面の市場ニーズに対応しながらスキルを構築することです。
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。技術要件を考慮すると、GCP での車両の計画外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?
会社概要
TerramEarth は、鉱業および農業産業用の重機を製造しています。について
彼らの事業の 80% は鉱業、20% は農業によるものです。現在、100 か国に 500 以上のディーラーとサービス センターがあります。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
2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しており、毎秒 120 フィールドのデータを収集しています。
データは車両のローカルに保存され、車両の整備時にアクセスして分析できます。
データはメンテナンス ポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して動作パラメータを調整できるため、新しいコンピューティング モジュールを使用して車両を現場でアップグレードできます。
約 200,000 台の車両が携帯電話ネットワークに接続されているため、TerramEarth はデータを直接収集できます。TerramEarth は、1 日あたり 22 時間の稼働で 1 秒あたり 120 フィールドのデータ速度で、これらのコネクテッド車両から合計約 9 TB/日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarth の既存のアーキテクチャは、米国西海岸に拠点を置く単一のデータ センターに常駐する 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 圧縮して FTP 経由でアップロードし、データをデータ ウェアハウスに配置します。このプロセス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在庫し、車両の計画外のダウンタイムを 60% 削減することができました。ただし、データが古いため、一部の顧客は交換部品を待つ間、最大 4 週間車両を利用できないことになります。
ビジネス要件
計画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より良いものにしているかに関するより多くのデータを提供して、ディーラー ネットワークをサポートします。
新しい製品やサービスを位置づける
さまざまな企業、特に種子や肥料のサプライヤーと提携する能力がある
急成長する農業ビジネスにおいて、顧客にとって魅力的な共同製品を生み出すためです。
技術的要件
単一のデータセンターを超えて拡張して、アメリカ中西部および東部への遅延を削減します
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。
顧客と機器のデータを使用して顧客のニーズを予測します。
アプリケーション 1: データの取り込み
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。
計算:
Windows Server 2008 R2
- 16 CPU
- 128 GBのRAM
- 10 TB ローカル HDD ストレージ
アプリケーション 2: レポート作成
ビジネス アナリストが日次レポートを作成して、修理が必要な機器を確認するために使用する既製のアプリケーション。レポート アプリケーションに一度に接続できるのは、10 人チーム (西海岸 5 人、東海岸 5 人) のうち 2 人のアナリストだけです。
計算:
既製のアプリケーション。物理 CPU の数に関連付けられたライセンス
- Windows Server 2008 R2
- 16 CPU
- 32 GBのRAM
- 500GB HDD
データウェアハウス：
単一の PostgreSQL サーバー
- RedHat Linux
- 64 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
当社の競争上の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より優れた車両を製造する能力があります。しかし、異なるアプローチによる新製品が絶えず開発されており、業界における次の変革の波を乗り切るためのスキルが私たちに欠けているのではないかと懸念しています。私の目標は、段階的なイノベーションを通じて当面の市場ニーズに対応しながらスキルを構築することです。
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。技術要件を考慮すると、GCP での車両の計画外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?