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質問 28
You support an application that stores product information in cached memory. For every cache miss, an entry is logged in Stackdriver Logging. You want to visualize how often a cache miss happens over time. What should you do?

• A. Create a logs-based metric in Stackdriver Logging and a dashboard for that metric in Stackdriver Monitoring.
• B. Link Stackdriver Logging as a source in Google Data Studio. Filler (he logs on the cache misses.
• C. Configure Stackdriver Profiler to identify and visualize when the cache misses occur based on the logs.
• D. Configure BigOuery as a sink for Stackdriver Logging. Create a scheduled query to filter the cache miss logs and write them to a separate table

正解: A

解説:
https://cloud.google.com/logging/docs/logs-based-metrics#counter-metric

質問 29
You support a web application that is hosted on Compute Engine. The application provides a booking service for thousands of users. Shortly after the release of a new feature, your monitoring dashboard shows that all users are experiencing latency at login. You want to mitigate the impact of the incident on the users of your service. What should you do first?

• A. Review the Stackdriver monitoring.
• B. Deploy a new release to see whether it fixes the problem.
• C. Upsize the virtual machines running the login services.
• D. Roll back the recent release.

正解: C

解説:
Rollback to previous stable version. Then you need to find what is causing the issue.

質問 30
Your team is designing a new application for deployment both inside and outside Google Cloud Platform (GCP). You need to collect detailed metrics such as system resource utilization. You want to use centralized GCP services while minimizing the amount of work required to set up this collection system. What should you do?

• A. Import the Stackdriver Debugger package, and configure the application to emit debug messages with timing information.
• B. Instrument the code using a timing library, and publish the metrics via a health check endpoint that is scraped by Stackdriver.
• C. Install an Application Performance Monitoring (APM) tool in both locations, and configure an export to a central data storage location for analysis.
• D. Import the Stackdriver Profiler package, and configure it to relay function timing data to Stackdriver for further analysis.

正解: C

質問 31
You support an e-commerce application that runs on a large Google Kubernetes Engine (GKE) cluster deployed on-premises and on Google Cloud Platform. The application consists of microservices that run in containers. You want to identify containers that are using the most CPU and memory. What should you do?

• A. Use the Stackdriver Monitoring API to create custom metrics, and then organize your containers using groups.
• B. Use Stackdriver Kubernetes Engine Monitoring.
• C. Use Stackdriver Logging to export application logs to BigOuery. aggregate logs per container, and then analyze CPU and memory consumption.
• D. Use Prometheus to collect and aggregate logs per container, and then analyze the results in Grafana.

正解: B

解説:
https://cloud.google.com/anthos/clusters/docs/on-prem/1.7/concepts/logging-and-monitoring

質問 32
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