オープンソース ベースのツールと Google Kubernetes Engine (GKE) を使用して、ワークフロー パイプラインのスケジューリングを実装しています。タスクを簡素化および自動化するために、Google マネージド サービスを使用したいと考えています。また、共有 VPC ネットワークの考慮事項にも対応したいと考えています。どうすればよいでしょうか。

Your company maintains a hybrid deployment with GCP, where analytics are performed on your anonymized customer data. The data are imported to Cloud Storage from your data center through parallel uploads to a data transfer server running on GCP. Management informs you that the daily transfers take too long and have asked you to fix the problem. You want to maximize transfer speeds. Which action should you take?

現在、米国東部地域のデータ センターに、世界中の IoT デバイスからのメッセージを取り込む役割を担うオンプレミスの Kafka クラスターが 1 つあります。地球上の多くの地域ではインターネット接続が不安定なため、メッセージがエッジでバッチ処理され、一度にすべて到着し、Kafka クラスターの負荷が急増することがあります。
これは管理が難しくなり、コストが高額になります。このシナリオに対して Google が推奨するクラウド ネイティブ アーキテクチャは何ですか?

You are preparing an organization-wide dataset. You need to preprocess customer data stored in a restricted bucket in Cloud Storage. The data will be used to create consumer analyses. You need to follow data privacy requirements, including protecting certain sensitive data elements, while also retaining all of the data for potential future use cases. What should you do?

キャンセルしたいジョブがあります。これはストリーミング パイプラインであり、処理中のすべてのデータが処理されて出力に書き込まれるようにする必要があります。パイプライン ジョブを停止するには、Dataflow モニタリング コンソールで次のコマンドのどれを使用できますか。