Professional-Cloud-Architect 試験問題 206
あなたのオフィスはVPN接続を介してGCPに接続されています。オフィスのインターネット接続がボトルネックではないと仮定した場合、VPN接続の速度を向上させるにはどうすればよいでしょうか？
Professional-Cloud-Architect 試験問題 207
クラウドストレージに対してHTTPリクエストを行うアプリケーションがあります。時折、リクエストがHTTPステータスコード5xxまたは429で失敗します。
こうしたエラーにはどのように対処すべきでしょうか？
こうしたエラーにはどのように対処すべきでしょうか？
Professional-Cloud-Architect 試験問題 208
この質問については、ヘリコプターレースリーグ（HRL）のケーススタディを参照してください。HRLは、機械学習予測モデルの予測精度を向上させたいと考えています。HRLが予測結果を理解・解釈できるように、GoogleのAIプラットフォームを利用してほしいと依頼しています。あなたは何をすべきでしょうか？
Professional-Cloud-Architect 試験問題 209
アプリケーションの需要の変化に応じて、稼働中のGoogle Kubernetes Engineクラスターをスケーリングできるようにしたい。
あなたはどうすべきでしょうか？
あなたはどうすべきでしょうか？
Professional-Cloud-Architect 試験問題 210
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、
* 新製品および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
* 急成長を遂げ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。TerramEarthはデータファイルをクラウドストレージに保存することにしました。1年分のデータを保存し、ファイルストレージコストを最小限に抑えるために、クラウドストレージのライフサイクルルールを設定する必要があります。
あなたはどの2つの行動を取るべきですか？
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、
* 新製品および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
* 急成長を遂げ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。TerramEarthはデータファイルをクラウドストレージに保存することにしました。1年分のデータを保存し、ファイルストレージコストを最小限に抑えるために、クラウドストレージのライフサイクルルールを設定する必要があります。
あなたはどの2つの行動を取るべきですか？