Professional-Cloud-Architect 試験問題 176
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 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できる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。TerramEarth は、テレメトリ データを収集するために、接続されていないトラックにサーバーとセンサーを装備しています。来年、同社はそのデータを使用して機械学習モデルをトレーニングしたいと考えています。同社はコストを削減しながら、このデータをクラウドに保存したいと考えています。
彼らは何をすべきでしょうか?
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 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できる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。TerramEarth は、テレメトリ データを収集するために、接続されていないトラックにサーバーとセンサーを装備しています。来年、同社はそのデータを使用して機械学習モデルをトレーニングしたいと考えています。同社はコストを削減しながら、このデータをクラウドに保存したいと考えています。
彼らは何をすべきでしょうか?
Professional-Cloud-Architect 試験問題 177
Cloud Storage に HTTP リクエストを送信するアプリケーションがあります。 リクエストが HTTP ステータス コード 5xx および 429 で失敗することがあります。
このような種類のエラーはどのように処理すればよいでしょうか?
このような種類のエラーはどのように処理すればよいでしょうか?
Professional-Cloud-Architect 試験問題 178
Cloud Shell を使用しており、数週間後に使用するカスタム ユーティリティをインストールする必要があります。ファイルをデフォルトの実行パスに保存し、セッション間で保持するにはどこに保存すればよいでしょうか。
Professional-Cloud-Architect 試験問題 179
ケーススタディ: 4 - Dress4Win ケーススタディ
会社概要
Dress4win は、Web サイトとモバイル アプリケーションを使用してユーザーが個人のワードローブを整理および管理できるように支援する Web ベースの会社です。同社はまた、ユーザーとデザイナーや小売業者を結び付けるアクティブなソーシャル ネットワークを構築しています。同社は、広告、電子商取引、紹介、およびフリーミアム アプリ モデルを通じてサービスを収益化しています。
会社概要
Dress4win のアプリケーションは、創業者のガレージにある数台のサーバーから、コロケーション データ センターにある数百台のサーバーとアプライアンスにまで成長しました。しかし、同社のインフラストラクチャの容量は、アプリケーションの急速な成長に追いつけなくなっています。この成長と、より迅速なイノベーションを求める同社の願いから、Dress4win はパブリック クラウドへの完全な移行に取り組んでいます。
ソリューションコンセプト
Dress4win は、クラウドへの移行の第一段階として、開発環境とテスト環境の移行を検討しています。また、現在のインフラストラクチャが 1 か所にあるため、災害復旧サイトの構築も検討しています。アーキテクチャのどのコンポーネントをそのまま移行できるか、また、どのコンポーネントを移行前に変更する必要があるかは不明です。
既存の技術環境
Dress4win アプリケーションは、単一のデータ センターから提供されます。
データベース:
MySQL - ユーザーデータ、インベントリ、静的データ
Redis - メタデータ、ソーシャルグラフ、キャッシュ
アプリケーション サーバー:
Tomcat - Java マイクロサービス
Nginx - 静的コンテンツ
Apache Beam - バッチ処理
ストレージアプライアンス:
VMホスト用のiSCSI
ファイバーチャネル SAN - MySQL データベース
NAS - 画像ストレージ、ログ、バックアップ
Apache Hadoop/Spark サーバー:
データ分析
リアルタイムトレンド計算
MQ サーバー:
メッセージング
ソーシャル通知
イベント
その他のサーバー:
Jenkins、監視、要塞ホスト、セキュリティ スキャナー
ビジネス要件
拡張された本番環境と同等の信頼性と再現性のある環境を構築します。クラウドのセキュリティと ID およびアクセス管理 (IAM) のベスト プラクティスのセットを定義して遵守することで、セキュリティを強化します。
新しいリソースを迅速にプロビジョニングすることで、ビジネスの俊敏性とイノベーションのスピードを向上させます。
クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析および最適化します。他のすべての要件が満たされている場合は、クラウドに完全に移行します。
技術要件
クラウドでリソースをプロビジョニングするための自動化フレームワークを評価および選択します。緊急時に運用環境をクラウドにフェイルオーバーすることをサポートします。容量を節約するためにクラウドに移行できる運用サービスを特定します。
可能な限りマネージド サービスを使用してください。
伝送中および保存中のデータを暗号化します。
実稼働データセンターとクラウド環境間の複数の VPN 接続をサポートします。
CEOの声明
投資家は、現在のインフラストラクチャで拡張性とコスト抑制が可能であるかどうかを懸念しています。また、新しい競合他社がパブリック クラウド プラットフォームを使用して先行投資を相殺し、より優れた機能の開発に集中できるようになるのではないかとも懸念しています。
CTO 声明
当社は現在のインフラに多額の投資を行ってきましたが、機器の多くは耐用年数の終わりに近づいています。新しいプロジェクトを開始する前に、新しい機器がラックに設置されるまで、常に数週間待っています。当社のトラフィック パターンは朝と週末の夕方に最も多く、その他の時間帯は容量の 80% がアイドル状態です。
CFOの声明
当社の設備投資は現在、四半期予測を上回っています。クラウドへの移行により、当初は支出が増加する可能性がありますが、次のハードウェア更新サイクルまでに完全に移行できると予想しています。今後 5 年間の総所有コスト (TCO) 分析では、クラウド戦略は現在のモデルよりも 30 ～ 50% 低くなると予測されています。
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 は、いくつかのレガシー サービスに対して Google Stackdriver で新しい稼働時間チェックを設定しました。Stackdriver ダッシュボードでは、サービスが正常であると報告されていません。どうすればよいでしょうか?
会社概要
Dress4win は、Web サイトとモバイル アプリケーションを使用してユーザーが個人のワードローブを整理および管理できるように支援する Web ベースの会社です。同社はまた、ユーザーとデザイナーや小売業者を結び付けるアクティブなソーシャル ネットワークを構築しています。同社は、広告、電子商取引、紹介、およびフリーミアム アプリ モデルを通じてサービスを収益化しています。
会社概要
Dress4win のアプリケーションは、創業者のガレージにある数台のサーバーから、コロケーション データ センターにある数百台のサーバーとアプライアンスにまで成長しました。しかし、同社のインフラストラクチャの容量は、アプリケーションの急速な成長に追いつけなくなっています。この成長と、より迅速なイノベーションを求める同社の願いから、Dress4win はパブリック クラウドへの完全な移行に取り組んでいます。
ソリューションコンセプト
Dress4win は、クラウドへの移行の第一段階として、開発環境とテスト環境の移行を検討しています。また、現在のインフラストラクチャが 1 か所にあるため、災害復旧サイトの構築も検討しています。アーキテクチャのどのコンポーネントをそのまま移行できるか、また、どのコンポーネントを移行前に変更する必要があるかは不明です。
既存の技術環境
Dress4win アプリケーションは、単一のデータ センターから提供されます。
データベース:
MySQL - ユーザーデータ、インベントリ、静的データ
Redis - メタデータ、ソーシャルグラフ、キャッシュ
アプリケーション サーバー:
Tomcat - Java マイクロサービス
Nginx - 静的コンテンツ
Apache Beam - バッチ処理
ストレージアプライアンス:
VMホスト用のiSCSI
ファイバーチャネル SAN - MySQL データベース
NAS - 画像ストレージ、ログ、バックアップ
Apache Hadoop/Spark サーバー:
データ分析
リアルタイムトレンド計算
MQ サーバー:
メッセージング
ソーシャル通知
イベント
その他のサーバー:
Jenkins、監視、要塞ホスト、セキュリティ スキャナー
ビジネス要件
拡張された本番環境と同等の信頼性と再現性のある環境を構築します。クラウドのセキュリティと ID およびアクセス管理 (IAM) のベスト プラクティスのセットを定義して遵守することで、セキュリティを強化します。
新しいリソースを迅速にプロビジョニングすることで、ビジネスの俊敏性とイノベーションのスピードを向上させます。
クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析および最適化します。他のすべての要件が満たされている場合は、クラウドに完全に移行します。
技術要件
クラウドでリソースをプロビジョニングするための自動化フレームワークを評価および選択します。緊急時に運用環境をクラウドにフェイルオーバーすることをサポートします。容量を節約するためにクラウドに移行できる運用サービスを特定します。
可能な限りマネージド サービスを使用してください。
伝送中および保存中のデータを暗号化します。
実稼働データセンターとクラウド環境間の複数の VPN 接続をサポートします。
CEOの声明
投資家は、現在のインフラストラクチャで拡張性とコスト抑制が可能であるかどうかを懸念しています。また、新しい競合他社がパブリック クラウド プラットフォームを使用して先行投資を相殺し、より優れた機能の開発に集中できるようになるのではないかとも懸念しています。
CTO 声明
当社は現在のインフラに多額の投資を行ってきましたが、機器の多くは耐用年数の終わりに近づいています。新しいプロジェクトを開始する前に、新しい機器がラックに設置されるまで、常に数週間待っています。当社のトラフィック パターンは朝と週末の夕方に最も多く、その他の時間帯は容量の 80% がアイドル状態です。
CFOの声明
当社の設備投資は現在、四半期予測を上回っています。クラウドへの移行により、当初は支出が増加する可能性がありますが、次のハードウェア更新サイクルまでに完全に移行できると予想しています。今後 5 年間の総所有コスト (TCO) 分析では、クラウド戦略は現在のモデルよりも 30 ～ 50% 低くなると予測されています。
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 は、いくつかのレガシー サービスに対して Google Stackdriver で新しい稼働時間チェックを設定しました。Stackdriver ダッシュボードでは、サービスが正常であると報告されていません。どうすればよいでしょうか?
Professional-Cloud-Architect 試験問題 180
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