Professional-Data-Engineer 試験問題 121
You are working on a niche product in the image recognition domain. Your team has developed a model that is dominated by custom C++ TensorFlow ops your team has implemented. These ops are used inside your main training loop and are performing bulky matrix multiplications. It currently takes up to several days to train a model. You want to decrease this time significantly and keep the cost low by using an accelerator on Google Cloud. What should you do?
Professional-Data-Engineer 試験問題 122
You operate an IoT pipeline built around Apache Kafka that normally receives around 5000 messages per second. You want to use Google Cloud Platform to create an alert as soon as the moving average over 1 hour drops below 4000 messages per second. What should you do?
Professional-Data-Engineer 試験問題 123
Dataproc クラスタ インスタンス上のソフトウェアをカスタマイズする方法ではないものはどれですか。
Professional-Data-Engineer 試験問題 124
BigQuery と Data Studio を使用して、大量の集計データを表示する顧客向けダッシュボードを設計しています。
a. 同時ユーザー数が多くなることが予想されます。最小限の遅延で迅速な視覚化を提供するには、ダッシュボードを最適化する必要があります。どうすればよいでしょうか?
a. 同時ユーザー数が多くなることが予想されます。最小限の遅延で迅速な視覚化を提供するには、ダッシュボードを最適化する必要があります。どうすればよいでしょうか?
Professional-Data-Engineer 試験問題 125
Flowlogistic は、リアルタイムの在庫追跡システムを展開しています。追跡デバイスはすべて荷物追跡メッセージを送信しますが、そのメッセージは Apache Kafka クラスタではなく、単一の Google Cloud Pub/Sub トピックに送信されます。その後、サブスクライバー アプリケーションがメッセージを処理してリアルタイム レポートを作成し、履歴分析のために Google BigQuery に保存します。荷物データを時間の経過とともに分析できるようにする必要があります。
どのようなアプローチを取るべきでしょうか?
どのようなアプローチを取るべきでしょうか?