Google Cloud Certified - Professional Cloud DevOps Engineer Exam (Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語版) : Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語

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The benefit of obtaining the Google Professional Cloud DevOps Engineer Exam Certification

• Google Professional Cloud DevOps Engineer Certifications provide opportunities to get a job easily in which they are interested in instead of wasting years and ending without getting any experience.
• Google Professional Cloud DevOps Engineer will be confident and stand different from others as their skills are more trained than non-certified professionals.
• Google Professional Cloud DevOps Engineer Certification is distinguished among competitors. Google Professional Cloud DevOps Engineer certification can give them an edge at that time easily when candidates appear for an employment interview, employers are very fascinated to note one thing that differentiates the individual from all other candidates.
• Professional Cloud DevOps Engineer exam test provide proven knowledge to use the tools to complete the task efficiently and cost-effectively than the other non-certified professionals lack in doing so.
• Google Professional Cloud DevOps Engineer Certification provides practical experience to candidates from all the aspects to be a proficient worker in the organization.
• Google Professional Cloud DevOps Engineer certification has more useful and relevant DevOps that help them in setting career goals for themselves. Google Professional Cloud DevOps Engineer DevOps provide them with the correct career guidance that non-certified generally are unable to get.

Reference: https://cloud.google.com/certification/cloud-devops-engineer

Topics of Google Professional Cloud DevOps Engineer Exam

Candidates must know the exam topics before they start preparation because it will help them in hitting the core. Our Professional Cloud DevOps Engineer Dumps will include the following topics:

Applying site reliability engineering principles to a service

• Balance change, velocity, and reliability of the service:
• Construct feedback loops to decide what to build next
• Manage a service (e.g., introduce a new service, deploy it, maintain and retire it)
• Toil automation
• Discover SLIs (availability, latency, etc.)
• 1.2 Manage service life cycle:
• Agree to consequences of not meeting the error budget
• Define SLOs and understand SLAs

Building and implementing CI/CD pipelines for a service

• Deployment strategies with Cloud Build, Spinnaker
• Immutable artifacts with Container Registry
• Testing a new version with Spinnaker
• Design CI/CD pipelines:
• Artifact repositories with Container Registry
• CI/CD pipeline triggers with Cloud Source Repositories, Cloud Build GitHub App, Cloud Pub/Sub
• Artifact versioning strategy with Cloud Build, Container Registry
• Configure deployment processes (e.g., approval flows)
• Deployment to hybrid and multi-cloud environments with Anthos, Spinnaker, Kubernetes

Implementing service monitoring strategies

• Enabling VPC flow logs
• Selecting the options for logging export
• Viewing logs in the GCP Console
• Collecting GKE/Kubernetes metrics
• Implementing logs-based metrics
• Viewing export logs in Cloud Storage and BigQuery
• Understanding the logging exclusion vs. logging export
• Enabling data access logs (e.g., Cloud Audit Logs)
• Sending application logs directly to Stackdriver API with Stackdriver Logging
• Using basic vs. advanced logging filters
• Set ACL to restrict access to audit logs with IAM, Stackdriver Logging
• Collecting metrics from Compute Engine
• Collecting logs from Compute Engine, GKE with Stackdriver Logging, Fluentd
• Use metric explorer for ad hoc metric analysis
• Sending logs to an external logging platform
• Collecting third-party and structured logs with Stackdriver Logging, Fluentd
• Set ACL to allow metric writing for custom metrics with IAM, Stackdriver Monitoring
• Implementing a project-level / org-level export
• Manage application logs:
• Set ACL to restrict export configuration with IAM, Stackdriver Logging

Optimizing service performance

• Manage preemptible VMs
• Develop a plan to optimize areas of greatest cost or lowest utilization
• Identify resource utilization levels
• Utilize Stackdriver to identify cloud resource utilization
• Troubleshoot network issues (e.g., VPC flow logs, firewall logs, latency, view network details)
• identify resource costs
• Consider network pricing
• Utilize Stackdriver Trace/Profiler to profile performance characteristics
• TCO considerations
• Interpret service mesh telemetry
• Identify service performance issues:
• Troubleshoot issues with the image/OS
• Work with committed-use discounts
• Evaluate and understand user impact (Stackdriver Service Monitoring for App Engine, Istio)

Managing service incidents

• Manage stakeholder relationships
• Coordinate roles and implement communication channels during a service incident:
• Evaluate symptoms against probable causes; the rank probability of cause based on observed behavior
• Scaling response team and delegation
• Provide regular status updates, internal and external
• Rotate/hand over roles
• Perform an investigation to isolate the most likely actual cause
• Record major changes in incident state (When mitigated? When all clear? etc.)
• Identify alternatives to mitigate the issue
• Identify probable causes of service failure
• Establish communications channels (email, IRC, Hangouts, Slack, phone, etc.)
• Handle requests for impact assessment
• Define roles (incident commander, communication lead, operations lead)
• Avoid exhaustion/burnout

Difficulty in writing the Google Professional Cloud DevOps Engineer Exam

Writing Google Professional Cloud DevOps Engineer could be very difficult for you if you don't have any experience in terms of on-premises DevOps engineering, still, this certification can be cracked by following some tips and tricks. This exam may go hard for you if you had not done its preparation properly. Many websites are offering the latest Google Professional Cloud DevOps Engineer questions and answers, but these questions are not verified by Google certified experts and that is why many are failed in their just first attempt. BraindumpStudy is the best platform which provides the candidate with the necessary Google Professional Cloud DevOps Engineer practice exam questions that will help him to pass the Google Professional Cloud DevOps Engineer on the first time.

The candidate will not have to take the Google Professional Cloud DevOps Engineer twice because with the help of Professional Cloud DevOps Engineer exam dumps the Candidate will have every valuable material required to pass the Google Professional Cloud DevOps Engineer. We are providing the latest and actual questions and that is the reason why this is the one that he needs to use and there are no chances to fail when a candidate will have valid exam dumps from BraindumpStudy. We have the guarantee that the questions that we have will be the ones that will pass the candidate in the Google Professional Cloud DevOps Engineer in the very first attempt.

Google Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語 Exam Syllabus Topics:

Google Cloud Certified - Professional Cloud DevOps Engineer Exam (Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語版) Sample Questions:

Question #1
あなたの会社は、組織のすべてのログを 7 年間保存する必要がある、高度に規制されたドメインで運営されています。 マネージド サービスを使用して、ログ インフラストラクチャの複雑さを最小限に抑えたい。 構成ミスや人為的エラーによる将来のログ キャプチャまたは保存されたログの損失を回避する必要があります。やるべきですか？

A. Cloud Logging を使用して各プロジェクト レベルでエクスポート シンクを構成し、7 年間の保持ポリシーとバケット ロックを使用してすべてのログを Cloud Storage にエクスポートします。
B. Cloud Logging を使用して組織レベルで集約シンクを構成し、すべてのログを BigQuery データセットにエクスポートします。
C. Cloud Logging を使用して組織レベルで集約シンクを構成し、7 年間の保持ポリシーとバケット ロックを使用してすべてのログを Cloud Storage にエクスポートします。
D. Cloud Logging を使用して各プロジェクト レベルでエクスポート シンクを構成し、すべてのログを BigQuery データセットにエクスポートします。

Question #2
あなたのチームは、データのバッチに対して計算負荷の高い処理を実行するサービスを構築しています。データは、マシン上の CPU の速度と数に基づいてより高速に処理されます。これらのデータのバッチはサイズが異なり、複数のサードパーティからいつでも到着する可能性があります。ソース サードパーティがデータを安全にアップロードできることを確認する必要があります。データをできるだけ早く処理しながらコストを最小限に抑えたいと考えています。

A. * サードパーティがデータのバッチをアップロードできるように Cloud Storage バケットを提供し、バケットへの適切な ID とアクセス管理 (1AM) アクセスを提供します。
* google、storage、object .finalise Cloud Storage トリガーを使用して Cloud Function を作成します。関数が Compute Engine 自動スケーリング マネージド インスタンス グループをスケールアップできるようにコードを記述します。
* 処理完了時にインスタンスを終了するデータ処理ソフトウェアで事前にロードされたイメージを使用します
B. * サードパーティがデータのバッチをアップロードできるように Cloud Storage バケットを提供し、バケットへの適切な ID およびアクセス管理 (1AM) アクセスを提供します。
* Cloud Monitoring を使用してバケット内のデータの新しいバッチを検出し、データを処理する Cloud Function をトリガーします
* 処理の実行時間を最小限に抑えるために、可能な限り最大の CPU を使用するようにクラウド関数を設定します。
C. * Compute Engine インスタンスにセキュア ファイル転送プロトコル (SFTP) サーバーを提供します。これにより、サードパーティがデータのバッチをアップロードし、サーバーに適切な認証情報を提供できるようになります。
* google.storage、オブジェクト、ファイナライズ Cloud Storage トリガーを使用して Cloud 関数を作成します。関数が Compute Engine 自動スケーリング マネージド インスタンス グループをスケールアップできるようにコードを作成します。
* 処理完了時にインスタンスを終了するデータ処理ソフトウェアで事前にロードされたイメージを使用します
D. * サードパーティがデータのバッチをアップロードできるように Cloud Storage バケットを提供し、バケットへの適切な ID およびアクセス管理 (1AM) アクセスを提供します。
* 標準の Google Kubernetes Engine (GKE) クラスタを使用し、データのバッチを処理するサービスと、新しいデータのバッチがないか Cloud Storage を監視する 2 つのサービスを維持します。
* 処理するデータのバッチがない場合は、処理サービスを停止します

Question #3
Google Cloud に Compute Engine インスタンスのフリートをデプロイしました。インスタンスのモニタリング指標とログが、会社の運用チームとサイバー セキュリティ チームによって Cloud Logging と Cloud Monitoring に表示されるようにする必要があります。最小権限の原則に従いながら、Identity and Access Management（IAM）を使用して、Compute Engine サービス アカウントに必要なロールを付与する必要があります。あなたは何をするべきか？

A. ロギングを許可します。管理と監視。Compute Engine サービス アカウントに対する編集者の役割。
B. Compute Engine サービス アカウントにlogging.editor ロールとmonitoring.metricwriter ロールを付与します。
C. ロギングを許可します。ログライターとモニタリング。Compute Engine サービス アカウントに対する編集者の役割。
D. ロギングを許可します。logWriter とモニタリング。Compute Engine サービス アカウントに対する metricWriter ロール。

Question #4
最近、サービスの 1 つが現在のローリング ウィンドウ期間のエラー バジェットを超過していることに気付きました。会社の製品チームは、新しい機能をリリースしようとしています。サイト信頼性エンジニアリング (SRE) のプラクティスに従う必要があります。どうすればよいでしょうか。

A. エラー バジェットの不足についてチームに通知し、すべてのテストが成功していることを確認し、リリースによってエラー バジェットがさらに危険にさらされないようにします。
B. 状況をエスカレートし、追加のエラー バジェットを要求します。
C. 製品に関連する他の指標を調べて、エラー バジェットが残っている SLO を見つけます。エラー バジェットを再割り当てして、機能のリリースを許可します。
D. エラー バジェットを使い切ったことをチームに通知します。リリースを凍結するか、ユーザー エクスペリエンスが多少低下しても許容するかについてチームと交渉します。

Question #5
Google Cloud でコンテナ化されたアプリケーション用の CI/CD パイプラインを構築する必要がある 開発チームがトランクベースの開発に中央の Git リポジトリを使用している 品質を向上させるために、アプリケーションの新しいバージョンのすべてのテストをパイプラインで実行したいあなたは何をするべきか？

A. 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。
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。
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
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。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。
D. 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。

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