Google Professional-Cloud-Architect

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Google Professional-Cloud-Architect 認定試験の出題範囲：

参照：https://cloud.google.com/certification/cloud-architect

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Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) 認定 Professional-Cloud-Architect 試験問題：

問題 #1
You are architecting a new application feature for a healthcare provider based in Qatar. The feature needs to summarize sensitive patient notes that are submitted by clinicians. A critical requirement is that the content of these patient notes must never be processed outside of Qatar ' s borders. You want to use a powerful, pre- trained generative model for the summarization task while strictly adhering to the data residency constraint.
What should you do?

A. Write application code that sends the patient notes explicitly to the Gemini API endpoint in Qatar for summarization. Protect the API by VPC Service Controls.
B. Use Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden to select a Gemma model. Deploy this model to a Gemini Enterprise Agent Platform Endpoint within a Google Cloud region located in Qatar.
C. Use the Cloud Natural Language API to analyze the text and configure it to generate a summary of the patient notes.
D. Gather a large, anonymized dataset of medical notes. Use Gemini Enterprise Agent Platform Managed Training to train a custom summarization model from scratch, deploying it in a Qatar region.

問題 #2
Your company has a Google Cloud project that uses BlgQuery for data warehousing There are some tables that contain personally identifiable information (PI!) Only the compliance team may access the PH. The other information in the tables must be available to the data science team. You want to minimize cost and the time it takes to assign appropriate access to the tables What should you do?

A. 1. Create a dataset for the data science team.
2. Create materialized views of tables that you want to share, excluding Pll
3. Assign an appropriate project-level IAM role to the members of the data science team
4 Assign access controls to the dataset that contains the view
5 Authorize the view to access the source dataset
B. 1 From the dataset where you have the source data, create views of tables that you want to share, excluding Pll
2 Assign an appropriate project-level IAM role to the members of the data science team
3 Assign access controls to the dataset that contains the view
C. 1 Create a dataset for the data science team
2 Create views of tables that you want to share excluding Pll
3 Assign an appropriate project-level IAM role to the members of the data science team
4 Assign access controls to the dataset that contains the view
5 Authorize the view to access the source dataset
D. 1 From the dataset where you have the source data, create materialized views of tables that you want to share excluding Pll
2 Assign an appropriate project-level IAM role to the members of the data science team 3. Assign access controls to the dataset that contains the view.

問題 #3
Your company plans to migrate a multi-petabyte data set to the cloud. The data set must be available 24hrs a day. Your business analysts have experience only with using a SQL interface. How should you store the data to optimize it for ease of analysis?

A. Put flat files into Google Cloud Storage.
B. Stream data into Google Cloud Datastore.
C. Insert data into Google Cloud SQL.
D. Load data into Google BigQuery.

問題 #4
You team needs to create a Google Kubernetes Engine (GKE) cluster to host a newly built application that requires access to third-party services on the internet. Your company does not allow any Compute Engine instance to have a public IP address on Google Cloud. You need to create a deployment strategy that adheres to these guidelines. What should you do?

A. Configure the GKE cluster as a private cluster. Configure Private Google Access on the Virtual Private Cloud (VPC)
B. Configure the GKE cluster as a private cluster, and configure Cloud NAT Gateway for the cluster subnet
C. Configure the GKE cluster as a route-based cluster. Configure Private Google Access on the Virtual Private Cloud (VPC)
D. Create a Compute Engine instance, and install a NAT Proxy on the instance. Configure all workloads on GKE to pass through this proxy to access third-party services on the Internet

問題 #5
Your applications will be writing their logs to BigQuery for analysis. Each application should have its own table.
Any logs older than 45 days should be removed. You want to optimize storage and follow Google recommended practices. What should you do?

A. Configure the expiration time for your tables at 45 days
B. Make the tables time-partitioned, and configure the partition expiration at 45 days
C. Create a script that uses the BigQuery command line tool (bq) to remove records older than 45 days
D. Rely on BigQuery's default behavior to prune application logs older than 45 days

解説：