Professional-Cloud-Architect 試験問題 111
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。欧州の GDPR 規制に準拠するために、TerramEarth は、個人データが含まれている場合、欧州の顧客から生成されたデータを 36 か月後に削除する必要があります。新しいアーキテクチャでは、このデータは Cloud Storage と BigQuery の両方に保存されます。どうすればよいでしょうか。
Professional-Cloud-Architect 試験問題 112
あなたの会社には、科学計算を実行するステートレス Web API があります。Web API は、単一の Google Kubernetes Engine (GKE) クラスタで実行されます。クラスタは現在、us-central1 にデプロイされています。あなたの会社は、アジアの顧客にも API を提供できるように事業を拡大しました。アジアのユーザーのレイテンシを短縮したいと考えています。どうすればよいでしょうか。
Professional-Cloud-Architect 試験問題 113
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。
同社の事業の 80% は鉱業、20% は農業です。現在、100 か国に 500 を超える販売店とサービス センターがあります。同社の使命は、顧客の生産性を高める製品を作ることです。
ソリューションコンセプト
1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集する 2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
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、現場で車両を新しいコンピューティング モジュールでアップグレードできます。
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 はデータを直接収集できます。1 日 22 時間の稼働で 1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集し、TerramEarth はこれらの接続された車両から 1 日あたり合計約 9 TB のデータを収集します。
既存の技術環境
TerramEarth の既存のアーキテクチャは、米国西海岸の単一のデータ センターにある 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、現場からの CSV ファイルを gzip で圧縮し、FTP 経由でアップロードして、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 は事前に交換部品を在庫し、車両の予定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、交換部品を待つ間、最大 4 週間車両を使用できない顧客もいます。
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、
* 新製品やサービスの位置づけ
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
* 急成長し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 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 アナリストが毎日レポートを実行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です。10 人のチーム (西海岸 5 人、東海岸 5 人) 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 人のアナリストだけです。
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の数に結びついています
* - Windows Server 2008 R2
- 16個の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を備えています。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、業界の次の変革の波に対応できるスキルが当社には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当面の市場ニーズに対応しながら、スキルを磨くことです。
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。セルラー ネットワークに接続されている 20 万台の車両のデータを取り込むための新しいアーキテクチャを設計することが求められています。Google が推奨するプラクティスに従う必要があります。
技術的な要件を考慮すると、データの取り込みにはどのコンポーネントを使用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向けの重機を製造しています。
同社の事業の 80% は鉱業、20% は農業です。現在、100 か国に 500 を超える販売店とサービス センターがあります。同社の使命は、顧客の生産性を高める製品を作ることです。
ソリューションコンセプト
1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集する 2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
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、現場で車両を新しいコンピューティング モジュールでアップグレードできます。
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 はデータを直接収集できます。1 日 22 時間の稼働で 1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集し、TerramEarth はこれらの接続された車両から 1 日あたり合計約 9 TB のデータを収集します。
既存の技術環境
TerramEarth の既存のアーキテクチャは、米国西海岸の単一のデータ センターにある 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、現場からの CSV ファイルを gzip で圧縮し、FTP 経由でアップロードして、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 は事前に交換部品を在庫し、車両の予定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、交換部品を待つ間、最大 4 週間車両を使用できない顧客もいます。
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、
* 新製品やサービスの位置づけ
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
* 急成長し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 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 アナリストが毎日レポートを実行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です。10 人のチーム (西海岸 5 人、東海岸 5 人) 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 人のアナリストだけです。
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の数に結びついています
* - Windows Server 2008 R2
- 16個の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を備えています。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、業界の次の変革の波に対応できるスキルが当社には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当面の市場ニーズに対応しながら、スキルを磨くことです。
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。セルラー ネットワークに接続されている 20 万台の車両のデータを取り込むための新しいアーキテクチャを設計することが求められています。Google が推奨するプラクティスに従う必要があります。
技術的な要件を考慮すると、データの取り込みにはどのコンポーネントを使用する必要がありますか?
Professional-Cloud-Architect 試験問題 114
カスタム Java アプリケーションを Google App Engine にデプロイします。
デプロイに失敗し、次のスタック トレースが提供されます。
デプロイに失敗し、次のスタック トレースが提供されます。
Professional-Cloud-Architect 試験問題 115
ケーススタディ: 2 - TerramEarth ケーススタディ
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。
同社の事業の 80% は鉱業、20% は農業です。現在、100 か国に 500 を超える販売店とサービス センターがあります。同社の使命は、顧客の生産性を高める製品を作ることです。
会社概要
TerramEarth は、第二次世界大戦後に再編するためにいくつかの小規模な家族経営の会社が合併した 1946 年に設立されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らを家族の一員として考えています。
TerramEarth は、顧客のニーズの変化に応じてコア製品を革新し、新しい市場を見つける能力を誇りにしています。過去 20 年間、業界の傾向は主に、人間のオペレーターが操作する大型車両を使用して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
1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集する 2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
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、現場で車両を新しいコンピューティング モジュールでアップグレードできます。
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が収集され、1 日あたり 22 時間稼働します。
TerramEarth は、これらのコネクテッド ビークルから 1 日あたり合計約 9 TB のデータを収集します。
既存の技術環境
TerramEarth の既存のアーキテクチャは、データ センターにある 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、現場からの 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変換および集約し、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、集約されたレポートは 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 は事前に交換部品を在庫し、車両の予定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、交換部品を待つ間、最大 4 週間車両を使用できない顧客もいます。
ビジネス要件
- 計画外の車両ダウンタイムを1週間未満に短縮し、
余剰在庫の保管コストの増加
- 顧客の使用状況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
自社の機器の IP により、新製品やサービスの位置付けが向上します。
- さまざまな企業と提携する能力、特に
急成長中の農業における種子と肥料の供給業者
ビジネス - 顧客にとって魅力的な共同提案を創造する
CEOの声明
当社は、大型車両へのトレンドを利用して、お客様の生産性を向上させることに成功しています。技術の変化は急速に進んでおり、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優れたサービスをお客様に提供しています。このテクノロジーにより、過去のトレンドを利用して車両の操作方法を調整することで、農家の収穫量を 25% 増加させることができました。これらの進歩により、当社の農業製品ラインは急速に成長し、2020 年までに収益の 50% を占めると予想しています。
CTO 声明
当社の競争上の優位性は、競合他社よりも低コストで優れた車両を製造する能力を備えた製造プロセスに常にありました。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、業界の次の変革の波に対応できるスキルが当社には不足し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 は技術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をニッチ プレイヤーと見なしています。私の目標は、漸進的なイノベーションを通じて当面の市場ニーズに対応しながら、スキルを磨くことです。
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。Google Cloud Platform の採用の増加により、TerramEarth の従来のエンタープライズ プロセスのどれに大きな変化が起こりますか。
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。
同社の事業の 80% は鉱業、20% は農業です。現在、100 か国に 500 を超える販売店とサービス センターがあります。同社の使命は、顧客の生産性を高める製品を作ることです。
会社概要
TerramEarth は、第二次世界大戦後に再編するためにいくつかの小規模な家族経営の会社が合併した 1946 年に設立されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らを家族の一員として考えています。
TerramEarth は、顧客のニーズの変化に応じてコア製品を革新し、新しい市場を見つける能力を誇りにしています。過去 20 年間、業界の傾向は主に、人間のオペレーターが操作する大型車両を使用して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
1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集する 2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
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、現場で車両を新しいコンピューティング モジュールでアップグレードできます。
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が収集され、1 日あたり 22 時間稼働します。
TerramEarth は、これらのコネクテッド ビークルから 1 日あたり合計約 9 TB のデータを収集します。
既存の技術環境
TerramEarth の既存のアーキテクチャは、データ センターにある 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、現場からの 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変換および集約し、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、集約されたレポートは 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 は事前に交換部品を在庫し、車両の予定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、交換部品を待つ間、最大 4 週間車両を使用できない顧客もいます。
ビジネス要件
- 計画外の車両ダウンタイムを1週間未満に短縮し、
余剰在庫の保管コストの増加
- 顧客の使用状況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
自社の機器の IP により、新製品やサービスの位置付けが向上します。
- さまざまな企業と提携する能力、特に
急成長中の農業における種子と肥料の供給業者
ビジネス - 顧客にとって魅力的な共同提案を創造する
CEOの声明
当社は、大型車両へのトレンドを利用して、お客様の生産性を向上させることに成功しています。技術の変化は急速に進んでおり、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優れたサービスをお客様に提供しています。このテクノロジーにより、過去のトレンドを利用して車両の操作方法を調整することで、農家の収穫量を 25% 増加させることができました。これらの進歩により、当社の農業製品ラインは急速に成長し、2020 年までに収益の 50% を占めると予想しています。
CTO 声明
当社の競争上の優位性は、競合他社よりも低コストで優れた車両を製造する能力を備えた製造プロセスに常にありました。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、業界の次の変革の波に対応できるスキルが当社には不足し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 は技術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をニッチ プレイヤーと見なしています。私の目標は、漸進的なイノベーションを通じて当面の市場ニーズに対応しながら、スキルを磨くことです。
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。Google Cloud Platform の採用の増加により、TerramEarth の従来のエンタープライズ プロセスのどれに大きな変化が起こりますか。