説明/参照:
参照: https://cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/status-codes

A が正解です。インスタンスが停止しても永続ディスクは削除されません。
B は不正解です。--auto-delete フラグはインスタンスが削除されない限り効果がありません。
インスタンスを停止しても、インスタンスや接続されている永続ディスクは削除されません。
C は不正解です。ラベルはメトリックを監視するためではなく、インスタンスを整理するために使用されるからです。
D は正解です。1 日を通して毎日の使用量とコストの見積もりを BigQuery データセットに自動的にエクスポートすることは、財務部門に可視性を提供するための優れた方法です。その後、ラベルを使用して、チームまたはコストセンターに基づいてコストをグループ化できます。
E は不正解です。インスタンスが停止されると、ローカル SSD に保存されている状態は失われます。
F は不正解です。状態を Cloud Storage に保存する場合は、永続ディスクやスナップショットは必要ありません。
https://cloud.google.com/compute/docs/instances/instance-life-cycle
https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/compute/instances/set-disk-auto-delete#--auto-delete
https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/compute/instances/create#--disk
https://cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd#data_persistence
https://cloud.google.com/billing/docs/how-to/export-data-bigquery
https://cloud.google.com/resource-manager/docs/creating-managing-labels

参照：
参考資料: https://cloud.google.com/storage/docs/storage-classes

説明/参照:
Explanation:
C: BigQuery への課金エクスポートを使用すると、1 日を通して毎日の使用量とコストの見積もりを、指定した BigQuery データセットに自動的にエクスポートできます。
使用状況の指標を生成するリソースに適用されたラベルは課金システムに転送され、ラベルの基準に基づいて課金料金を分類できるようになります。たとえば、Compute Engine サービスは VM インスタンスの指標を報告します。2,000 台の VM を含むプロジェクトをデプロイし、各 VM に個別のラベルを付けると、1 時間のウィンドウ内で確認された最初の 1,000 個のラベル マップのみが保持されます。
E: ローカル SSD が接続されているインスタンスを停止することはできません。代わりに、インスタンスを完全に削除する前に、重要なデータをローカル SSD から永続ディスクまたは別のインスタンスに移行する必要があります。
インスタンスを一時的に停止して、後で再び使用することもできます。停止したインスタンスには料金は発生しませんが、インスタンスに接続されているすべてのリソースには料金が発生します。
あるいは、インスタンスの使用が終わったら、インスタンスとそのリソースを削除して料金の発生を停止します。
参考文献:
https://cloud.google.com/billing/docs/how-to/export-data-bigquery
https://cloud.google.com/compute/docs/instances/stopping-or-deleting-an-instance