データ移行の一環として、オンプレミスの仮想マシンからGoogle Cloud Storageにファイルをアップロードしたいと考えています。これらのファイルは、GCP環境のCloud DataProc Hadoopクラスタで使用されます。
どのコマンドを使用すればよいですか?

Cloud Shell から kubectl を使用して Google Kubernetes Engine (GKE) クラスタに接続しようとしています。
パブリックエンドポイントを使用して GKE クラスタをデプロイしました。Cloud Shell から次のコマンドを実行します。

kubectlコマンドがエラーメッセージを返さずにタイムアウトするようです。この問題の最も可能性の高い原因は何でしょうか？

Google が推奨するプラクティスに準拠するために、Cloud Build の手順を確認して更新しています。
現在、ビルド手順には次のものが含まれます。
1. ソース リポジトリからソース コードをプルします。
2. コンテナイメージを構築する
3. ビルドしたイメージを Artifact Registry にアップロードします。
ビルドしたコンテナイメージの脆弱性スキャンを実行するステップを追加し、そのスキャン結果をGoogle Cloudで実行されているデプロイパイプラインで利用できるようにする必要があります。他のチームのプロセスを中断する可能性のある変更を最小限に抑えたいと考えています。どうすればよいでしょうか？

バージョン管理システム、Cloud Build、Container Registry で構成される CI/CD パイプラインを構築しています。新しいタグがリポジトリにプッシュされるたびに、Cloud Build ジョブがトリガーされ、新しいコードに対してユニットテストが実行され、新しい Docker コンテナイメージがビルドされて Container Registry にプッシュされます。パイプラインの最後のステップでは、新しいコンテナを本番環境の Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタにデプロイする必要があります。
次の要件を満たすツールと展開戦略を選択する必要があります。
* ダウンタイムは発生しません
* テストは完全に自動化されています
* ユーザーに展開する前にテストを行うことができます
* 必要に応じてすぐにロールバックできます
何をすべきでしょうか?

アプリケーションを本番環境にデプロイしています。新しいバージョンをデプロイすると、本番環境のユーザーからのトラフィックを受信するまで、いくつかの問題が発生しません。影響と影響を受けるユーザー数の両方を軽減したいと考えています。
どの展開戦略を使用する必要がありますか?