Ngân hàng đề — Google Professional Cloud Architect

Tìm thấy 420 câu.

Câu 261 Chọn nhiều đáp án

A financial services company is building a real-time analytics platform to process high-frequency trading data. The platform must handle thousands of transactions per second, process data with minimal latency, and provide insights within milliseconds to support trading decisions. The company also needs to store large volumes of raw and processed data for compliance and future analysis. You are responsible for designing the compute and storage architecture for this platform on Google Cloud. Which two components would be most appropriate to include in the architecture to meet the performance and compliance requirements? (Choose two)

  1. A

    Store raw trading data in Google Cloud Storage using a regional bucket and processed data in Cloud SQL.
  2. B

    Use Cloud Dataflow for processing incoming trading data and storing the output in BigQuery.
  3. C

    Implement Bigtable for storing time-series data and use it for low-latency querying of trading patterns.
  4. D

    Use Vertex AI for analyzing trading patterns and making real-time predictions.
  5. E

    Use Compute Engine instances with high CPU and memory configurations to run a custom data processing application.
Xem giải thích

Đáp án

B và C — Dataflow để xử lý dữ liệu giao dịch, và Bigtable để lưu dữ liệu chuỗi thời gian

Vì sao đúng

Hai mảnh khớp hai khâu của một nền tảng phân tích giao dịch tần suất cao:

  • B. Dataflow — xử lý luồng ở độ trễ thấp, tự co giãn theo lưu lượng, có cửa sổ thời gian và xử lý được dữ liệu tới muộn.
  • C. Bigtable — ghi hàng nghìn giao dịch mỗi giây và đọc lại ở độ trễ mili giây; mô hình chuỗi thời gian khớp đúng dữ liệu giao dịch.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Lưu dữ liệu thô vào bucket theo vùng rồi xử lý — kho đối tượng không phục vụ được truy vấn độ trễ thấp, và bucket một vùng còn là điểm hỏng.
  • D. Vertex AI để phân tích mẫu giao dịch — có thể là phần bổ sung giá trị, nhưng không phải mảnh cần cho yêu cầu về thông lượng và độ trễ mà đề nêu.
  • E. Máy ảo cấu hình lớn tự chạy phân tích — mở rộng theo chiều dọc có trần, và bạn tự gánh toàn bộ việc vận hành.
Câu 262

A media analytics company has a batch data pipeline that performs daily ETL on large volumes of logs collected from hundreds of sources. Currently, the pipeline runs on a Compute Engine instance with a standard persistent disk. Due to growing data volume, the team is missing daily SLAs. They want to optimize disk performance without increasing CPU or memory usage and without changing the application architecture. What should they do?

  1. A

    Upgrade to a regional persistent disk for higher reliability.
  2. B

    Add a second standard persistent disk and mount it as /tmp.
  3. C

    Increase the size of the existing standard persistent disk.
  4. D

    Change the disk type from standard to SSD persistent disk.
Xem giải thích

Đáp án

D — Đổi loại đĩa từ standard sang SSD persistent disk

Vì sao đúng

Công việc ETL hằng ngày trên khối lượng log lớn sinh ra rất nhiều thao tác đọc ghi ngẫu nhiên: đọc dữ liệu trung gian, sắp xếp, trộn, ghi kết quả tạm. Thứ quyết định ở đó là IOPS, và đĩa SSD hơn đĩa standard nhiều lần về chỉ số này. Đổi loại đĩa là cách nâng trần hiệu năng trực tiếp nhất.

Vì sao các phương án khác sai

  • C. Nới dung lượng đĩa standard hiện có — có tác dụng thật, vì trên đĩa bền thì hiệu năng tăng theo dung lượng. Nhưng đĩa standard có trần IOPS trên mỗi GB thấp hơn hẳn SSD, nên phải nới rất lớn mới bằng, và khi đó chi phí không còn rẻ hơn.
  • A. Chuyển sang đĩa bền theo vùng — đĩa vùng nhân bản đồng bộ sang zone khác nên ghi chậm hơn; nó tăng độ tin cậy, không tăng hiệu năng.
  • B. Gắn thêm một đĩa standard làm /tmp — chia tải ra hai đĩa cùng loại chậm; vẫn vướng đúng trần cũ.
Câu 263

As a cloud architect, you are working with a cost-conscious client who regularly runs large, complex queries on BigQuery. They want to understand how they can estimate the cost of running a BigQuery query before they execute it to avoid unexpected expenses. Which of the following is the most suitable solution for this?

  1. A

    Use the BigQuery command-line tool's bq show command to inspect the query.
  2. B

    Use Cloud Monitoring to estimate the cost based on previous query execution times.
  3. C

    Use Google Cloud Pricing Calculator by entering the estimated amount of data processed by the query.
  4. D

    Preview the query in the BigQuery web UI, which displays an estimate of the amount of data the query will process.
Xem giải thích

Đáp án

D — Xem trước truy vấn trong giao diện web BigQuery, nơi hiện ước tính lượng dữ liệu sẽ quét

Vì sao đúng

BigQuery tính tiền theo lượng dữ liệu được quét, và trình soạn truy vấn hiện sẵn con số ước tính đó ngay khi bạn gõ xong câu lệnh — trước khi chạy. Đây là cách chính xác nhất vì nó dựa trên chính kế hoạch thực thi của truy vấn cụ thể đó, chứ không phải phỏng đoán. Muốn làm từ dòng lệnh thì dùng bq query --dry_run.

Vì sao các phương án khác sai

  • C. Nhập con số ước lượng vào Pricing Calculator — công cụ này tính tiền từ con số bạn tự đoán; nếu đoán được lượng dữ liệu quét thì đã không cần hỏi.
  • A. Dùng bq show — hiển thị siêu dữ liệu của bảng hay job, không ước tính chi phí truy vấn.
  • B. Suy ra từ thời gian chạy trong Cloud Monitoring — thời gian chạy không tỉ lệ với lượng dữ liệu quét; một truy vấn nhanh vẫn có thể quét rất nhiều.
Câu 264

In the europe-central2-a zone, your team has an application server running on Compute Engine. What should you do to ensure high availability and replicate this server to europe-central2-b zone in as few steps as possible?

  1. A

    You should use gcloud tool to copy the drive to the europe-central2-b zone and then create a new virtual machine with this disk.
  2. B

    You should create a snapshot from the disk and then create a disk from this snapshot in the europe-central2-a zone, move this disk to europe-central2-b and finally create a new virtual machine with that disk.
  3. C

    You should use gcloud tool to copy the drive to the europe-central2-a zone, move this disk to europe-central2-b and finally create a new virtual machine with this disk.
  4. D

    You should create a snapshot from the disk and then create a disk from this snapshot in the europe-central2-b zone. Finally, create a new virtual machine with that disk.
Xem giải thích

Đáp án

D — Tạo snapshot từ đĩa, tạo đĩa mới từ snapshot đó ngay tại zone đích, rồi tạo máy ảo

Vì sao đúng

Điểm mấu chốt là snapshot mang tính toàn cầu, còn đĩa thì gắn với một zone. Vì vậy từ một snapshot bạn tạo đĩa thẳng ở zone bất kỳ — không có bước "chuyển đĩa sang zone khác" nào cả. Ba bước là xong, và đề còn nói rõ "ít bước nhất có thể".

Vì sao các phương án khác sai

  • B. Tạo đĩa từ snapshot ở zone gốc rồi chuyển sang zone đích — thừa hẳn một bước, và bước "chuyển đĩa giữa các zone" cũng không phải thao tác có sẵn.
  • C — tạo đĩa ở chính zone gốc rồi mới chuyển, cùng vấn đề.
  • A. Dùng gcloud sao chép đĩa sang zone khác — không có lệnh sao chép đĩa trực tiếp giữa các zone; đường đi chính thức là qua snapshot hoặc qua ảnh máy.
Câu 265

A media company is migrating its legacy video processing application from an on-premises environment to Google Cloud. The application is critical to the company's operations, and any downtime would significantly impact the business. The company wants to test the migration process and validate the application’s performance in the cloud environment before committing to a full migration. The application has several dependencies, including a custom video encoding service, a large database, and specific storage requirements. The company is also concerned about potential differences in performance between the on-premises and cloud environments. Which approach should the company take to test and validate the migration before moving the entire application to Google Cloud?

  1. A

    Develop a lightweight version of the application with reduced functionality to test core components in Google Cloud, and use the results to extrapolate the expected performance of the full application.
  2. B

    Create a full replica of the on-premises environment in Google Cloud using a dedicated test VPC, then run parallel production workloads to compare performance and functionality.
  3. C

    Perform a lift-and-shift migration of the entire application to a single Google Cloud region, then conduct load testing to identify performance issues.
  4. D

    Use a phased migration approach, migrating one component at a time, and deploy each component in a separate proof-of-concept (PoC) environment in Google Cloud to test performance and compatibility.
Xem giải thích

Đáp án

D — Chuyển theo từng giai đoạn, mỗi lần một thành phần

Vì sao đúng

Ứng dụng trọng yếu với vận hành thì rủi ro lớn nhất là cắt chuyển một lần rồi hỏng. Chuyển từng thành phần cho ba thứ: mỗi bước nhỏ nên hỏng thì lùi lại được, đội học dần về nền tảng mới trước khi đụng tới phần quan trọng nhất, và hệ thống cũ vẫn phục vụ trong suốt quá trình.

Vì sao các phương án khác sai

  • C. Bê nguyên toàn bộ lên một lần — dồn hết rủi ro vào một thời điểm, mà đây là ứng dụng không được phép dừng.
  • B. Dựng bản sao đầy đủ của môi trường cũ — tốn kém, và vẫn phải cắt chuyển một lần ở cuối.
  • A. Làm một bản rút gọn ít tính năng để chuyển trước — người dùng nhận dịch vụ kém hơn, và bạn phải bảo trì hai bản khác nhau.
Câu 266

As a cloud architect, you are consulting for a manufacturing company implementing an IoT solution. They plan to collect real-time sensor data from their machinery across multiple plants, with high frequency. This data will be used to monitor machine health, and it's crucial to have low-latency access to the last hour of data. Which of the following would be the most effective way to use Google Cloud Bigtable in this scenario?

  1. A

    Use Cloud Bigtable to store all sensor data, and use row keys that include the sensor type and machine ID to enable fast access to recent data.
  2. B

    Use Cloud Bigtable to store all sensor data, and use row keys that include the machine ID and timestamp to enable fast access to recent data.
  3. C

    Use Cloud Bigtable to store only the last hour of sensor data, and use a separate system for long-term storage.
  4. D

    Use Cloud Bigtable to store all sensor data, but partition the data by machine ID and timestamp.
Xem giải thích

Đáp án

**B — Bigtable với row key gồm machine ID và timestamp

Vì sao đúng

Thiết kế row key quyết định tất cả trong Bigtable, vì dữ liệu được sắp xếp theo row key và truy vấn theo dải là thao tác nhanh nhất. Đề cần "truy cập độ trễ thấp vào dữ liệu một giờ gần nhất của từng máy" — ghép machineID#timestamp khiến mọi bản ghi của cùng một máy nằm liền kề và xếp theo thời gian, nên đọc một giờ cuối chỉ là quét một dải liên tục.

Đặt machine ID lên trước cũng tránh được hotspot: nếu để timestamp lên đầu thì mọi lượt ghi tại một thời điểm dồn vào cùng một node.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Row key gồm loại cảm biến và machine ID — thiếu timestamp, nên không quét theo dải thời gian được; muốn lấy một giờ cuối phải đọc hết rồi lọc.
  • D. "Phân vùng theo machine ID và timestamp" — Bigtable không có khái niệm phân vùng như vậy; cách phân bố dữ liệu do chính row key quyết định.
  • C. Chỉ giữ một giờ trong Bigtable, phần còn lại để hệ thống khác — thêm một hệ thống và một bài toán đồng bộ, trong khi Bigtable thừa sức chứa cả hai.
Câu 267

For this question, refer to the Altostrat Media case study.

https://services.google.com/fh/files/misc/v6.1_pca_altostrat_media_case_study_english.pdf


Altostrat wants to modernize its AI-driven dynamic pricing engine for premium media content. Executives require the ability to explain pricing decisions to business stakeholders and regulators, including which user signals and content attributes influenced each price recommendation. The solution must integrate with existing BigQuery analytics workflows and support consistent monitoring across Cloud Run, GKE, and AI services. What is the most appropriate design to ensure pricing decisions from AI models are explainable, auditable, and operationally consistent with Altostrat’s environment?

  1. A

    Use Vertex AI with feature attribution enabled, log predictions and explanations to BigQuery, and monitor via Cloud Monitoring.
  2. B

    Stream pricing decisions directly to users without persisting inference data to reduce latency.
  3. C

    Train pricing models in BigQuery ML and export predictions without storing feature attribution data.
  4. D

    Implement a rule-based pricing engine in Cloud Run to avoid explainability concerns entirely.
Xem giải thích

Đáp án

A — Vertex AI có bật feature attribution, ghi lại dự đoán và phần giải thích

Vì sao đúng

Định giá tự động là loại quyết định phải giải thích được: khách hàng khiếu nại, cơ quan quản lý hỏi, hoặc chính đội cần hiểu vì sao mô hình ra giá đó. Feature attribution cho biết đặc trưng nào đóng góp bao nhiêu vào từng dự đoán, và việc ghi lại cả dự đoán lẫn phần giải thích khiến câu hỏi "hôm đó vì sao giá lại như vậy" trả lời được sau nhiều tháng.

Vì sao các phương án khác sai

  • B. Không lưu dữ liệu suy luận — mất hoàn toàn khả năng truy vết; không kiểm toán được và cũng không phát hiện được mô hình trôi.
  • C. Huấn luyện bằng BigQuery ML rồi xuất dự đoán mà không lưu đặc trưng — không tái dựng được bối cảnh của từng quyết định.
  • D. Dùng động cơ định giá theo luật để né chuyện giải thích — né được nhưng mất hẳn khả năng học từ dữ liệu, tức là bỏ mục tiêu ban đầu.
Câu 268 Chọn nhiều đáp án

Your organization is transitioning its QA and development environments to Google Cloud to reduce costs and increase operational agility. These environments should support frequent start/stop activity, retain state across sessions, and allow the finance team to monitor per-project expenditures. What two actions should you take to meet these goals? (Choose two)

  1. A

    Enable billing data export to BigQuery and apply resource labels to group costs.
  2. B

    Store stateful data in Local SSDs to achieve high IOPS and snapshot them daily.
  3. C

    Use persistent disks and stop/start VMs as needed to avoid charges when idle.
  4. D

    Use ephemeral internal IP addresses to reduce cost when VMs are stopped.
  5. E

    Configure autoscaling managed instance groups for the development VMs.
Xem giải thích

Đáp án

A và C — xuất dữ liệu thanh toán sang BigQuery kèm nhãn tài nguyên, và dùng đĩa bền rồi bật tắt máy khi cần

Vì sao đúng

Đề có hai vế — giảm chi phí và biết tiền đi đâu:

  • C. Trạng thái nằm trên đĩa bền, máy tắt khi không dùng — máy đã dừng thì không tính tiền vCPU và bộ nhớ, chỉ còn phí đĩa vốn rẻ hơn nhiều. Môi trường phát triển và kiểm thử chỉ dùng trong giờ làm việc nên phần tiết kiệm rất lớn.
  • A. Billing export sang BigQuery kèm nhãn — cho cắt chi phí theo đội, theo môi trường, theo dự án; không có nó thì không biết việc tối ưu có hiệu quả hay không.

Vì sao các phương án khác sai

  • B. Giữ trạng thái trên Local SSD rồi chụp snapshot hằng ngày — dữ liệu trên Local SSD mất khi máy dừng, mà mục tiêu ở đây chính là tắt máy thường xuyên.
  • D. Dùng IP nội bộ tạm thời cho rẻ — IP nội bộ không tính tiền, nên chẳng tiết kiệm được gì.
  • E. Bật tự co giãn cho máy phát triển — môi trường dev không có tải biến động cần co giãn; thứ cần là tắt hẳn khi không ai dùng.
Câu 269

As a cloud architect, you are helping a large organization deploy an update to their mission-critical application on App Engine. The application is used 24/7 by users worldwide, and it is crucial that the update does not affect application availability or user experience. Which of the following deployment strategies should you recommend?

  1. A

    Big Bang Deployment: Replace the existing application with the new version in a single operation.
  2. B

    Blue-Green Deployment: Create a new version of the application, migrate all traffic to the new version, and delete the old version.
  3. C

    Rolling Update: Update the application code in the existing version and restart the application.
  4. D

    Canary Deployment: Create a new version of the application and gradually migrate user traffic from the old version to the new version.
Xem giải thích

Đáp án

D — Canary: tạo phiên bản mới rồi chuyển dần lưu lượng sang

Vì sao đúng

Ứng dụng trọng yếu, dùng 24/7 trên toàn cầu thì mục tiêu là giới hạn phạm vi thiệt hại nếu bản mới có lỗi. Canary làm đúng điều đó: bản mới chỉ nhận một tỷ lệ nhỏ lưu lượng, bạn theo dõi số liệu lỗi và độ trễ trên người dùng thật, rồi mới mở rộng. Có vấn đề thì kéo tỷ lệ về 0 — không có cửa sổ gián đoạn nào.

App Engine hỗ trợ sẵn việc chia lưu lượng giữa các phiên bản, nên đây cũng là cách ít thao tác nhất.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Big Bang, thay toàn bộ một lần — mọi lỗi chạm tới toàn bộ người dùng ngay lập tức.
  • B. Blue-Green, chuyển hết lưu lượng sang bản mới — quay lui nhanh, nhưng vẫn để tất cả người dùng gặp lỗi cùng lúc trong khoảng thời gian trước khi bạn kịp nhận ra.
  • C. Rolling Update bằng cách sửa mã trong phiên bản hiện có rồi khởi động lại — mất khả năng quay lui, vì phiên bản cũ không còn nữa.
Câu 270

A SaaS solution for enterprise customers needs to be updated. Many components of the service are stateful and the system wasn't designed to allow incremental rollout of new code. The entire environment has to be running the same version of the deployed code. What implementation strategy would you recommend?

  1. A

    Rolling deployment strategy
  2. B

    A/B deployment strategy
  3. C

    Canary deployment strategy
  4. D

    Blue/Green deployment strategy
Xem giải thích

Đáp án

D — Blue/Green

Vì sao đúng

Đề cho hai ràng buộc quyết định: nhiều thành phần có trạng thái, và hệ thống không thiết kế để phát hành từng phần. Điều đó loại thẳng mọi chiến lược cho hai phiên bản chạy song song và chia lưu lượng — vì phiên bản cũ và mới sẽ cùng đụng vào trạng thái chung.

Blue/Green tránh được: dựng trọn môi trường mới bên cạnh, kiểm thử đầy đủ, rồi chuyển toàn bộ lưu lượng trong một nhịp. Không bao giờ có hai phiên bản cùng phục vụ, mà vẫn quay lui nhanh vì môi trường cũ còn nguyên.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Rolling — chính là phát hành từng phần, mà đề nói hệ thống không hỗ trợ.
  • C. Canary và B. A/B — cả hai đều cho hai phiên bản chạy đồng thời và chia lưu lượng, xung đột với các thành phần có trạng thái.

Cái giá phải trả

Blue/Green cần gấp đôi tài nguyên trong lúc chuyển, và việc cắt chuyển là một nhịp lớn chứ không phải nhiều bước nhỏ. Đó là cái giá của việc hệ thống không hỗ trợ phát hành tăng dần.