Professional-Cloud-Architect 試験問題 11
主任エンジニアが、従来のデータセンターに仮想マシンをデプロイするカスタムツールを作成しました。彼はそのカスタムツールを新しいクラウド環境に移行したいと考えています。あなたは、Google Cloud Deployment Managerの導入を推進したいと考えています。
Cloud Deployment Managerへの移行に伴うビジネス上のリスクを2つ挙げてください。2つ選択してください。
Cloud Deployment Managerへの移行に伴うビジネス上のリスクを2つ挙げてください。2つ選択してください。
Professional-Cloud-Architect 試験問題 12
多数の依存関係を持つPythonウェブアプリケーションがあり、本番環境で動作させるには0.1個のCPUコアと128MBのメモリが必要です。マシンの使用率を監視して最大化したいと考えています。また、アプリケーションの新しいバージョンを確実にデプロイしたいとも考えています。どのような手順を踏むべきでしょうか？
Professional-Cloud-Architect 試験問題 13
貴社は、予約された会議室に誰かがいるかどうかを追跡したいと考えています。3大陸5拠点のオフィスに合計1000の会議室があります。各会議室には、1秒ごとに状態を報告するモーションセンサーが設置されています。貴社は、このセンサーネットワークのデータアップロードと収集のニーズをサポートしたいと考えています。受信インフラストラクチャは、デバイスの接続が不安定になる可能性を考慮する必要があります。どのようなソリューションを設計すべきでしょうか？
Professional-Cloud-Architect 試験問題 14
この質問については、TerramEarthの事例研究を参照してください。
データ取得の高速化を図るため、より多くの車両がセルラー接続に対応し、ETLプロセスにデータを送信できるようになります。現在のFTPプロセスはエラーが発生しやすく、接続が失敗するとファイルの先頭からデータ転送を再開してしまうため、頻繁に問題が発生します。ソリューションの信頼性を向上させ、セルラー接続でのデータ転送時間を最小限に抑えたい場合、どのような対策を講じるべきでしょうか？
データ取得の高速化を図るため、より多くの車両がセルラー接続に対応し、ETLプロセスにデータを送信できるようになります。現在のFTPプロセスはエラーが発生しやすく、接続が失敗するとファイルの先頭からデータ転送を再開してしまうため、頻繁に問題が発生します。ソリューションの信頼性を向上させ、セルラー接続でのデータ転送時間を最小限に抑えたい場合、どのような対策を講じるべきでしょうか？
Professional-Cloud-Architect 試験問題 15
事例研究：6 - TerramEarth
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業向けの重機を製造しています。
同社の事業の80%は鉱業関連、20%は農業関連です。現在、100カ国に500以上の販売店とサービスセンターを展開しています。同社の使命は、顧客の生産性を向上させる製品を開発することです。
解決策のコンセプト
現在、2000万台の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る。
データは車両本体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運用パラメータを調整できるため、車両を現場で新しいコンピューティングモジュールにアップグレードすることが可能です。
約20万台の車両が携帯電話ネットワークに接続されており、TerramEarthはこれらの車両から直接データを収集できる。1秒あたり120フィールドのデータを取得し、1日22時間稼働することで、TerramEarthはこれらの接続車両から1日あたり合計約9TBのデータを収集する。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、米国西海岸にある単一のデータセンターに設置された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格納します。この処理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。
このデータのおかげで、TerramEarthは交換部品を事前に在庫しておくことができ、車両の予期せぬ稼働停止時間を60%削減することができました。しかし、データが古いため、交換部品が届くまで最大4週間も車両が使えない顧客もいます。
ビジネス要件
計画外の車両停止時間を1週間未満に短縮する。
顧客が機器をどのように使用しているかについてのより多くのデータで販売店ネットワークを支援し、
新製品と新サービスを位置づける
さまざまな企業、特に種子や肥料の供給業者と提携できる能力があること
急速に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製品やサービスを生み出すこと。
技術要件
単一のデータセンターを超えて拡張することで、米国中西部および東部へのレイテンシを低減する
海岸。
バックアップ戦略を立てる。
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する。
データウェアハウス内のデータを改善する。
顧客データと設備データを活用して、顧客のニーズを予測する。
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、単一のサーバーからアップロードされたデータファイルを読み込み、データウェアハウスに書き込みます。
計算:
Windows Server 2008 R2
- 16個のCPU
- 128GBのRAM
- 10TBのローカル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、修理が必要な機器を確認するために使用する市販のアプリケーション。10人（西海岸5人、東海岸5人）のチームのうち、同時にレポート作成アプリケーションに接続できるのは2人だけである。
計算:
既製のアプリケーション。ライセンスは物理CPUの数に紐づいています。
- Windows Server 2008 R2
- 16個のCPU
- 32GBのRAM
- 500GB HDD
データウェアハウス:
単一のPostgreSQLサーバー
- Red Hat Linux
- 64個のCPU
- 128GBのRAM
- 6TB HDD 4台をRAID 0構成
エグゼクティブ・ステートメント
当社の競争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優れた車両を製造できる能力にありました。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差し迫った市場ニーズに対応しながら、当社のスキルを向上させることです。
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。携帯電話ネットワークに接続された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よう求められています。Googleが推奨するベストプラクティスに従うことを希望します。
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べきでしょうか？
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業向けの重機を製造しています。
同社の事業の80%は鉱業関連、20%は農業関連です。現在、100カ国に500以上の販売店とサービスセンターを展開しています。同社の使命は、顧客の生産性を向上させる製品を開発することです。
解決策のコンセプト
現在、2000万台の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る。
データは車両本体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運用パラメータを調整できるため、車両を現場で新しいコンピューティングモジュールにアップグレードすることが可能です。
約20万台の車両が携帯電話ネットワークに接続されており、TerramEarthはこれらの車両から直接データを収集できる。1秒あたり120フィールドのデータを取得し、1日22時間稼働することで、TerramEarthはこれらの接続車両から1日あたり合計約9TBのデータを収集する。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、米国西海岸にある単一のデータセンターに設置された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格納します。この処理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。
このデータのおかげで、TerramEarthは交換部品を事前に在庫しておくことができ、車両の予期せぬ稼働停止時間を60%削減することができました。しかし、データが古いため、交換部品が届くまで最大4週間も車両が使えない顧客もいます。
ビジネス要件
計画外の車両停止時間を1週間未満に短縮する。
顧客が機器をどのように使用しているかについてのより多くのデータで販売店ネットワークを支援し、
新製品と新サービスを位置づける
さまざまな企業、特に種子や肥料の供給業者と提携できる能力があること
急速に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製品やサービスを生み出すこと。
技術要件
単一のデータセンターを超えて拡張することで、米国中西部および東部へのレイテンシを低減する
海岸。
バックアップ戦略を立てる。
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する。
データウェアハウス内のデータを改善する。
顧客データと設備データを活用して、顧客のニーズを予測する。
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、単一のサーバーからアップロードされたデータファイルを読み込み、データウェアハウスに書き込みます。
計算:
Windows Server 2008 R2
- 16個のCPU
- 128GBのRAM
- 10TBのローカル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、修理が必要な機器を確認するために使用する市販のアプリケーション。10人（西海岸5人、東海岸5人）のチームのうち、同時にレポート作成アプリケーションに接続できるのは2人だけである。
計算:
既製のアプリケーション。ライセンスは物理CPUの数に紐づいています。
- Windows Server 2008 R2
- 16個のCPU
- 32GBのRAM
- 500GB HDD
データウェアハウス:
単一のPostgreSQLサーバー
- Red Hat Linux
- 64個のCPU
- 128GBのRAM
- 6TB HDD 4台をRAID 0構成
エグゼクティブ・ステートメント
当社の競争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優れた車両を製造できる能力にありました。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差し迫った市場ニーズに対応しながら、当社のスキルを向上させることです。
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。携帯電話ネットワークに接続された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よう求められています。Googleが推奨するベストプラクティスに従うことを希望します。
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べきでしょうか？