あなたはeコマース企業に勤務しています。あなたは以下の要件を満たす新しいアプリケーションを開発しています。
- アプリケーションは常に最新のデータにアクセスできる必要があります
回。
- 会社の方針により、30日以上前のデータは自動的に
削除されました。
データベースをホストするサービスと、データ削除の設定方法を決定する必要があります。最も効率的なソリューションを採用したい場合、どうすればよいでしょうか？

貴社には、従業員の出張や経費に関する情報を保持する「Master」という名前のBigQueryデータセットがあります。この情報は従業員の部署ごとに整理されています。つまり、従業員は自分の部署の情報のみを閲覧できる必要があります。この要件を最小限の手順で強制するためのセキュリティフレームワークを適用したいと考えています。
あなたはどうすべきでしょうか？

Cloud Runにデプロイされている一連のREST APIエンドポイントの負荷テストを実施する必要があります。このAPIはHTTP POSTリクエストに応答します。負荷テストは以下の要件を満たす必要があります。
- ロードは複数の並列スレッドから開始されます。
- APIへのユーザートラフィックは、複数の送信元IPアドレスから発生します。
負荷は、追加のテストインスタンスを使用することでスケールアップできます。
Googleが推奨するベストプラクティスに従いたい場合、負荷テストはどのように設定すればよいでしょうか？

あなたは金融機関の開発者です。Google Cloudサービスとの連携にはCloud Shellを使用しています。現在、ユーザーデータは一時ディスクに保存されていますが、最近施行された規制により、機密情報を一時ディスクに保存することは禁止されました。
ユーザーデータの保存用に新しいストレージソリューションを導入する必要があります。コードの変更は最小限に抑えたいと考えています。ユーザーデータはどこに保存するのが最適でしょうか？

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対話型音声応答（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、以下の技術的特徴があります。
* お客様からの電話はすべて、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。現在の呼び出しデータを使用して、次のことが決定されます。
通話時間は1分から30分までです。
※電話は通常、営業時間内に行われます。
* 特定の既知の日付（例：給料日）の前後、または大規模な給与変更が発生した際に、電話件数が大幅に増加する。
コスト、労力、運用上の負担を最小限に抑えたい場合、バックエンドアプリケーションはどこにデプロイすべきでしょうか？