Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語 無料問題集「Google Cloud Certified - Professional Cloud DevOps Engineer Exam (Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語版)」

（A）Google サービス アカウントを作成します。
テイントのないノードプールを作成し、Google サービス アカウントをデフォルトの ID として設定します。
Google サービス アカウントに IAM 権限を付与します。

（B）Google サービス アカウントを作成します。
Workload Identity 対応クラスタに Kubernetes サービス アカウントを作成します。
role/iam を使用して、Google サービス アカウントを Kubernetes サービス アカウントにリンクします。
workloadIdentityUser ロールと iam.gke.io/gcp-service-account アノテーション。
Kubernetes サービス アカウントをワークロードにマップします。
各ワークロードごとに繰り返します。

（C）Google サービス アカウントを作成します。
ノードプールを作成し、Google サービス アカウントをデフォルトの ID として設定します。
ノード セレクター、テイント、および許容値を使用して、ワークロードが指定されたノード プールでのみ実行されるようにします。
各ワークロードごとに繰り返します。

（D）Google サービス アカウントを作成します。
Google サービス アカウントのサービス アカウント キーを作成します。
サービス アカウント キーを使用して Kubernetes シークレットを作成します。
ワークロードがシークレットをマウントしていることを確認し、GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 環境変数がマウント パスを指すように設定します。
各ワークロードごとに繰り返します。

（A）オプション C

（B）オプション A

（C）オプション D

（D）オプション B

（A）アプリケーションをシングル サインオン (SSO) システムと統合し、アプリケーションにシークレットを公開しない

（B）暗号化された構成管理システムを介して、インスタンス作成時にシークレットを注入します。

（C）アプリケーションのインスタンスごとに複数のバージョンのシークレットを生成する継続的なビルド パイプラインを活用します。

（D）暗号化キーをクラウド キー管理サービス (KMS) に保存し、キーを頻繁にローテーションします。

（A）Terraform コードをバージョン管理システムに保存します。新しいバージョンをプッシュし、マスターとマージする手順を確立します。

（B）Terraform コードを共有 Google ドライブ フォルダーに保存し、すべてのチーム メンバーのコンピューターと自動的に同期します。新しいバージョンをそれぞれ識別する命名規則に従ってファイルを整理します。

（C）オブジェクトのバージョニングを使用して、Terraform コードを Cloud Storage バケットに保存します。すべてのチームメンバーにバケットへのアクセス権を与えて、ファイルをダウンロードできるようにします。

（D）Terraform コードを、各バージョン リリースの子フォルダーを持つネットワーク共有フォルダーに保存します。全員が異なるファイルで作業するようにしてください。

（A）アプリケーションに利用可能な他のすべての SLI を実装して測定します。

（B）アプリケーションの観測された信頼性に一致するように SLO を厳しくします。

（C）計画的なダウンタイムを発表して、より多くのエラー バジェットを消費し、ユーザーがより厳しい SLO に依存しないようにします。

（D）アプリケーションのすべてのゾーンに処理能力を追加します。

（E）アプリケーションのリリースがより頻繁であるか、潜在的にリスクがある

（A）* コードを Git ベースのバージョン管理システムに保存します。
* 開発者が毎日の終わりに自分の変更をマージできるプロセスを確立します。
* コードをパッケージ化して、バージョン管理された Cloud Storage バケットに最新のマスター バージョンとしてアップロードします。

（B）* ファイルを整理する定義されたフォルダー構造内の Google ドライブにコードをテキスト ファイルとして保存します。
* 毎日の終わりに、すべての変更がフォルダー構造内のファイルにキャプチャされていることを確認し、事前定義された命名規則で新しい .zip アーカイブを作成します。
* .zip アーカイブをバージョン管理された Cloud Storage バケットにアップロードし、最新バージョンとして受け入れます。

（C）* ファイルを整理する定義されたフォルダー構造内の Google ドライブにコードをテキスト ファイルとして保存します。
* 毎日の終わりに。すべての変更がフォルダー構造内のファイルにキャプチャされていることを確認します。
* バージョンをインクリメントする事前定義された命名規則に従ってフォルダー構造の名前を変更します。

（D）* コードを Git ベースのバージョン管理システムに保存します。
* コードを統合する前に、ピアによるコード レビューと単体テストを含むプロセスを確立して、整合性と機能を確認します。
* リポジトリに完全に統合されたコードが最新のマスター バージョンになるプロセスを確立します。

（A）フレックス/接続/現在

（B）tcp_ssl_proxy/new_connections

（C）フレックス/インスタンス/接続/現在

（D）tcp_ssl_proxy/open_connections

（A）* Stackdriver モニタリング エージェントをアプリケーション サーバーにデプロイします。
* 開発者に IAM モニタリング閲覧者ロールを付与して、Stackdriver にアクセスし、メトリクスを表示できるようにします。

（B）* アプリケーション サーバーに gsutil コマンドライン ツールをインストールします。
* gsutil を使用してスクリプトを作成し、アプリケーション ログを Cloud Storage バケットにアップロードし、5 分ごとに cron 経由で実行するようにスケジュールします。
* 指定されたバケット内のログを表示するための IAM オブジェクト ビューアー アクセス権を開発者に付与します。

（C）* Stackdriver ロギング エージェントをアプリケーション サーバーにデプロイします。
* 開発者に IAM ログのプライベート ログ閲覧者ロールを付与して、Stackdriver にアクセスし、ログを表示できるようにします。

（D）* Stackdriver ロギング エージェントをアプリケーション サーバーにデプロイします。
* 開発者に IAM ログ閲覧者ロールを付与して、Stackdriver にアクセスし、ログを表示できるようにします。

（A）1. コードがプッシュされたときに Cloud Build をトリガーして単体テストを実行します。すべての単体テストが成功した場合は、アプリケーション コンテナをビルドして中央レジストリにプッシュします。
2. Cloud Build をトリガーしてコンテナをテスト環境にデプロイし、統合テストと受け入れテストを実行します。
3. すべてのテストが成功すると、パイプラインはアプリケーションを運用環境にデプロイし、スモーク テストを実行します。

（B）1. Git フックをインストールして、コードを中央リポジトリにプッシュする前に開発者に単体テストの実行を要求します。すべてのテストが成功したら、コンテナーを構築します。
2. Cloud Build をトリガーしてアプリケーション コンテナをテスト環境にデプロイし、統合テストと受け入れテストを実行します。
3. すべてのテストが成功した場合は、コードを本番環境対応としてタグ付けし、Cloud Build をトリガーしてアプリケーション コンテナを構築し、本番環境にデプロイします。

（C）1. Git フックをインストールして、コードを中央リポジトリにプッシュする前に開発者に単体テストの実行を要求します。
2. Cloud Build をトリガーしてアプリケーション コンテナを構築します。 アプリケーション コンテナをテスト環境にデプロイし、統合テストを実行します。
3. 統合テストが成功した場合は、アプリケーション コンテナを運用環境にデプロイします。
受け入れテストを実行します

（D）1. Cloud Build をトリガーしてアプリケーション コンテナを構築し、そのコンテナで単体テストを実行します。
2. 単体テストが成功した場合は、アプリケーション コンテナをテスト環境にデプロイし、統合テストを実行します。
3. 統合テストが成功すると、パイプラインはアプリケーション コンテナを運用環境にデプロイします。その後、受け入れテストを実行します。

（A）Stackdriver Monitoring を使用して、影響を受けるリージョンの CPU またはメモリ使用量の急増を確認します。

（B）Stackdriver Logging を使用して、影響を受けるリージョン内のクラスタをフィルタリングし、ログ内のエラー メッセージを検査します。

（C）高メモリおよび高 CPU マシンタイプのインスタンスで構成される追加のノード プールをクラスターに追加します。

（D）ユーザー トラフィックを影響を受けるリージョンから問題を報告しない他のリージョンに再ルーティングします。