オンプレミス データセンターから Google Cloud への移行は最終段階にあります。締め切りが間近に迫っていると、廃止予定のサーバー上で Web API が実行されていることがわかりました。
Google Cloud への移行中にこの API を最新化するソリューションを推奨する必要があります。最新化された Web API は、次の要件を満たす必要があります。
* 毎月末のトラフィックの多い時間帯には自動スケールします
* Python 3.x で書かれています
* 開発者は、頻繁なコード変更に対応して新しいバージョンを迅速に展開できなければなりません。この移行に伴うコスト、労力、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えたいと考えています。あなたは何をするべきか？

技術者が顧客に対して肯定的な「ノー」を使用する必要があるのはどのような場合ですか? （3つお選びください。）

あなたは、Google Cloud 上で実行される主要なステートレス ウェブ アプリケーションを開発しています。受信ユーザー トラフィックのレートは予測不可能で、トラフィックがない日もあれば、トラフィックが大幅に急増する日もあると予想されます。アプリケーションを自動的にスケールアップおよびスケールダウンする必要があり、アプリケーションの実行に関連するコストを最小限に抑える必要があります。あなたは何をするべきか？

あなたのチームは、給与計算アプリケーションをサポートする自動音声応答 (IVR) システムのビジネス ロジックを実装するバックエンド アプリケーションを作成しています。IVR システムには次の技術的特徴があります。
* 各顧客の電話は、固有の IVR セッションに関連付けられます。
* IVR システムは、セッションごとにバックエンドへの個別の永続的な gRPC 接続を作成します。
* 接続が中断された場合、IVR システムは新しい接続を確立するため、その通話にわずかな遅延が発生します。
バックエンド アプリケーションをデプロイするためにどのコンピューティング環境を使用するかを決定する必要があります。現在の通話データを使用して、次のことを判断します。
※通話時間は1分～30分程度です。
※お電話は基本的に営業時間内となります。
* 特定の既知の日付 (給料日など) の前後、または大幅な給与変更が発生した場合、電話の数が大幅に急増します。
コスト、労力、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えたいと考えています。バックエンド アプリケーションをどこにデプロイする必要がありますか?

あなたは、HTTP と HTTPS の両方でアクセスでき、Compute Engine インスタンス上で実行されるウェブ アプリケーションを開発しています。場合によっては、アプリのメンテナンスを行うために、リモート ラップトップから Compute Engine インスタンスの 1 つに SSH 接続する必要があります。Google が推奨するベスト プラクティスに従ってインスタンスを構成するにはどうすればよいですか?