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質問 38
You set up a streaming data insert into a Redis cluster via a Kafka cluster. Both clusters are running on
Compute Engine instances. You need to encrypt data at rest with encryption keys that you can create, rotate, and destroy as needed. What should you do?

• A. Create encryption keys in Cloud Key Management Service. Reference those keys in your API service calls when accessing the data in your Compute Engine cluster instances.
• B. Create encryption keys in Cloud Key Management Service. Use those keys to encrypt your data in all of the Compute Engine cluster instances.
• C. Create a dedicated service account, and use encryption at rest to reference your data stored in your
  Compute Engine cluster instances as part of your API service calls.
• D. Create encryption keys locally. Upload your encryption keys to Cloud Key Management Service. Use those keys to encrypt your data in all of the Compute Engine cluster instances.

正解: D

質問 39
You have uploaded 5 years of log data to Cloud Storage A user reported that some data points in the log data are outside of their expected ranges, which indicates errors You need to address this issue and be able to run the process again in the future while keeping the original data for compliance reasons. What should you do?

• A. Create a Cloud Dataflow workflow that reads the data from Cloud Storage, checks for values outside the expected range, sets the value to an appropriate default, and writes the updated records to the same dataset in Cloud Storage
• B. Create a Cloud Dataflow workflow that reads the data from Cloud Storage, checks for values outside the expected range, sets the value to an appropriate default, and writes the updated records to a new dataset in
  Cloud Storage
• C. Create a Compute Engine instance and create a new copy of the data in Cloud Storage Skip the rows with errors
• D. Import the data from Cloud Storage into BigQuery Create a new BigQuery table, and skip the rows with errors.

正解: A

質問 40
You are building a model to make clothing recommendations. You know a user's fashion preference is
likely to change over time, so you build a data pipeline to stream new data back to the model as it
becomes available. How should you use this data to train the model?

• A. Train on the new data while using the existing data as your test set.
• B. Continuously retrain the model on a combination of existing data and the new data.
• C. Continuously retrain the model on just the new data.
• D. Train on the existing data while using the new data as your test set.

正解: A

質問 41
You are implementing security best practices on your data pipeline. Currently, you are manually executing jobs as the Project Owner. You want to automate these jobs by taking nightly batch files containing non- public information from Google Cloud Storage, processing them with a Spark Scala job on a Google Cloud Dataproc cluster, and depositing the results into Google BigQuery.
How should you securely run this workload?

• A. Use a user account with the Project Viewer role on the Cloud Dataproc cluster to read the batch files and write to BigQuery
• B. Grant the Project Owner role to a service account, and run the job with it
• C. Use a service account with the ability to read the batch files and to write to BigQuery
• D. Restrict the Google Cloud Storage bucket so only you can see the files

正解: C

質問 42
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