Ngân hàng đề — Google Professional Cloud Architect

Tìm thấy 420 câu.

Câu 291

A company has recently adopted Google Cloud Platform (GCP) for its infrastructure and wants to ensure that its virtual machine (VM) instances are automatically restarted if they fail. Which of the following options should be used to meet this requirement?

  1. A

    Enable automatic restart for individual instances in the Cloud Console.
  2. B

    Use a custom health check to determine instance failure and trigger an automatic restart.
  3. C

    Use a startup script to automatically restart instances.
  4. D

    Implement a managed instance group and enable automatic restart.
Xem giải thích

Đáp án

D — Dùng managed instance group và bật tự động khởi động lại

Vì sao đúng

Managed instance group có sẵn cơ chế tự chữa lành: nó theo dõi máy trong nhóm và tự tạo lại máy đã hỏng, tự động và không cần ai can thiệp. Đây là cách chuẩn của Google Cloud cho yêu cầu "máy tự khởi động lại khi hỏng", và nó còn kèm theo tự co giãn cùng cập nhật cuốn chiếu.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Bật tự động khởi động lại cho từng máy riêng lẻ — chỉ xử lý được trường hợp máy bị dừng do sự cố hạ tầng hoặc bảo trì; không phát hiện được ứng dụng bên trong đã treo.
  • B. Tự viết health check rồi kích hoạt khởi động lại — dựng lại bằng tay đúng thứ MIG làm sẵn.
  • C. Dùng startup script để khởi động lại — startup script chạy khi máy khởi động; máy đang treo thì nó không chạy được.
Câu 292

As a cloud architect of a firm, you need to implement a solution that regularly runs a batch job to transfer data from your company's CRM system to a BigQuery dataset. The transfer involves substantial data transformation. Considering cost optimization and the non-urgent, fault-tolerant nature of the task, you have opted to use preemptible VMs for this task. Which of the following would be the best approach?

  1. A

    Use Cloud Composer to orchestrate the data transfer and transformation job using a preemptible Compute Engine instance.
  2. B

    Use Dataproc to run the transformation job on a preemptible VM cluster.
  3. C

    Create a Compute Engine instance with the necessary transformation scripts, schedule it to run at regular intervals using Cloud Scheduler, and use a regular (non-preemptible) VM instance.
  4. D

    Create a Kubernetes Engine cluster with preemptible VMs and schedule the batch jobs using Kubernetes cron jobs.
Xem giải thích

Đáp án

A — Dùng Cloud Composer để điều phối công việc chuyển và biến đổi dữ liệu

Vì sao đúng

Đề mô tả một quy trình có nhiều bước phụ thuộc nhau, chạy theo lịch: rút dữ liệu từ CRM, biến đổi, rồi nạp vào BigQuery. Đó đúng là bài toán điều phối, và Cloud Composer (Apache Airflow được quản lý) dựng riêng cho nó — khai phụ thuộc giữa các bước, tự thử lại khi một bước hỏng, theo dõi trạng thái từng lần chạy, và cảnh báo khi thất bại.

Vì sao các phương án khác sai

  • C. Máy ảo với script và cron — chạy được, nhưng bạn tự lo phần thử lại, theo dõi và cảnh báo; đây là chỗ hỏng âm thầm rất hay gặp.
  • B. Dataproc trên cụm máy preemptible — công cụ xử lý dữ liệu, không phải bộ điều phối; và công việc này không nêu nhu cầu xử lý phân tán.
  • D. Cụm Kubernetes với máy preemptible — cũng chỉ là nơi chạy, phần điều phối vẫn phải tự dựng.
Câu 293

Your organization’s analytics team runs multiple ad-hoc queries every day against a large denormalized BigQuery table containing several years of e-commerce data. Most of the queries focus on recent transactions (last 30 days), but analysts often forget to apply filters. Your manager has asked you to reduce BigQuery costs while minimizing changes to the analysts’ workflow. What should you do?

  1. A

    Require all queries to use LIMIT to reduce scanned data
  2. B

    Partition the table by transaction_date and cluster it by customer_id
  3. C

    Migrate the table to Cloud SQL for cost efficiency
  4. D

    Partition the table by product category to optimize scan performance
Xem giải thích

Đáp án

B — Phân vùng bảng theo transaction_date và gom cụm theo customer_id

Vì sao đúng

BigQuery tính tiền theo lượng dữ liệu quét, nên mục tiêu là quét ít đi:

  • Phân vùng theo ngày — truy vấn có điều kiện về khoảng thời gian chỉ đọc đúng những phân vùng liên quan, bỏ qua phần còn lại của nhiều năm dữ liệu. Đây là phần tiết kiệm lớn nhất.
  • Gom cụm theo customer_id — trong mỗi phân vùng, dữ liệu của cùng một khách hàng nằm liền kề, nên lọc theo khách hàng cũng chỉ đọc một phần khối.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Bắt mọi truy vấn dùng LIMIT — LIMIT giới hạn số dòng trả về, không giới hạn lượng dữ liệu quét; hoá đơn không đổi. Đây là hiểu nhầm rất phổ biến.
  • D. Phân vùng theo danh mục sản phẩm — phân vùng chỉ nên đặt trên cột hay dùng để lọc phạm vi, mà đề nói phần lớn truy vấn lọc theo thời gian.
  • C. Chuyển bảng sang Cloud SQL — không kham nổi khối lượng nhiều năm dữ liệu thương mại điện tử.
Câu 294

In a scenario where an application has a large international user group and runs stateless virtual machines in a Managed Instance Group across multiple Google Cloud locations, which storage solution is recommended for storing and analyzing large volumes of log data generated by the application? Choose the correct option from the given answers.

  1. A

    Cloud Memorystore for Redis
  2. B

    Persistent SSD on virtual machine instances
  3. C

    Cloud Datastore
  4. D

    Cloud Logging with Cloud Storage export
Xem giải thích

Đáp án

D — Cloud Logging kèm xuất sang Cloud Storage

Vì sao đúng

Máy ảo trong nhóm là không trạng thái và bị thay liên tục, nên log không được nằm lại trên máy — máy biến mất là log biến mất theo. Cloud Logging thu thập tập trung từ mọi máy ở mọi khu vực, nên bạn có một chỗ duy nhất để tra cứu. Xuất sang Cloud Storage lo phần giữ lâu dài với chi phí thấp, vì Cloud Logging chỉ giữ trong khoảng thời gian ngắn theo mặc định.

Vì sao các phương án khác sai

  • B. Đĩa SSD trên chính máy ảo — mất log mỗi khi máy bị thay, và không gộp lại được từ nhiều máy ở nhiều khu vực.
  • A. Memorystore for Redis — bộ nhớ đệm, không phải nơi lưu trữ và phân tích log.
  • C. Cloud Datastore — kho tài liệu cho ứng dụng, không dựng cho khối lượng log lớn.
Câu 295

An internal company application is deployed with Compute Engine VMs. This application is used only during regular business hours. Your development team needs to backup the VMs outside the business hours and remove images older than 30 days to reduce expenses. As a cloud architect, what should you advise them?

  1. A

    They should use Cloud Scheduler to trigger a Cloud Function that creates snapshots of the disk on a daily basis. Also they should use Cloud Scheduler to trigger another Cloud Function that iterates over the snapshots and removes older than 30 days.
  2. B

    They should use AppEngine Cron service to trigger a custom script that creates snapshots of the disk on a daily basis. Also they should use AppEngine Cron service to trigger another custom script that iterates over the snapshots and removes snapshots older than 30 days.
  3. C

    They should enable a snapshot schedule for automated creation of daily snapshots and set snapshot retention policy to 30 days.
  4. D

    They should add three metadata tags on the Compute Engine instance (enabling snapshot creation, specifying the snapshot schedule, specifying the retention period = 30 days).
Xem giải thích

Đáp án

C — Bật lịch snapshot để tự động tạo bản chụp hằng ngày

Vì sao đúng

Snapshot schedule là tính năng có sẵn của đĩa bền: khai một lần là Google Cloud tự chụp theo lịch, tự áp chính sách giữ bao lâu, và tự xoá bản cũ. Không có mã nào phải viết, không có dịch vụ nào phải vận hành, và không có chỗ nào để hỏng âm thầm.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Cloud Scheduler gọi Cloud Function tạo snapshot — chạy được, nhưng là tự dựng lại thứ nền tảng đã có sẵn, kèm mã phải bảo trì và quyền phải cấp.
  • B. Dùng cron của App Engine gọi script tự viết — cùng vấn đề, và ràng buộc thêm vào App Engine.
  • D. Gắn thẻ siêu dữ liệu lên máy ảo — không có cơ chế nào bật snapshot bằng cách gắn thẻ như vậy.
Câu 296

There are three projects in your organization, for development, testing and production. Your manager wants to monitor resource utilization (RAM, disk, network, CPU) for all applications in these three projects. What should you do?

  1. A

    In Cloud Monitoring, share charts from development, testing and production projects.
  2. B

    You should create a Cloud Monitoring workspace in the production project and add development and testing projects to it.
  3. C

    You should use the default Cloud Monitoring dashboards in all the projects.
  4. D

    You cannot combine metrics from different projects.
Xem giải thích

Đáp án

B — Tạo một Cloud Monitoring workspace ở dự án production rồi thêm hai dự án còn lại vào

Vì sao đúng

Workspace của Cloud Monitoring là phạm vi gom số liệu: nó có thể theo dõi nhiều dự án cùng lúc, nên số liệu của cả ba môi trường hiện trong cùng một chỗ và dựng được bảng điều khiển so sánh giữa chúng. Đây đúng là thứ đề cần — một góc nhìn duy nhất trên toàn bộ tài nguyên.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Chia sẻ biểu đồ giữa các dự án — vẫn là ba nguồn rời rạc, không gộp được số liệu vào một biểu đồ so sánh.
  • C. Dùng bảng điều khiển mặc định ở từng dự án — đúng thứ đề muốn bỏ: phải mở ba nơi.
  • D. Không thể gộp số liệu từ nhiều dự án — sai; đó chính là công dụng của workspace.
Câu 297

A financial services firm needs to automatically analyze customer feedback and extract insights about sentiment, named entities (e.g., company names, financial products), and topics. The solution must be secure, low-code, and integrated with Vertex AI pipelines for downstream reporting in Looker. Which configuration should the Cloud Architect implement?

  1. A

    Deploy Vertex AI Forecasting models to predict customer sentiment trends using raw text as time-series input.
  2. B

    Use the Cloud Natural Language API integrated with Vertex AI pipelines, leveraging prebuilt models for sentiment and entity analysis, and store structured outputs in BigQuery.
  3. C

    Use Vertex AI Text Embeddings API with Vertex AI Workbench pipelines, connecting outputs to BigQuery and Looker for visualization.
  4. D

    Build a custom BERT model using Vertex AI Training and fine-tune it on the company’s internal dataset for every feedback batch.
Xem giải thích

Đáp án

B — Cloud Natural Language API tích hợp vào pipeline của Vertex AI

Vì sao đúng

Ba việc đề nêu — phân tích cảm xúc, nhận diện thực thể có tên, và phân loại nội dung — đều là năng lực có sẵn trong Cloud Natural Language API. Dùng mô hình dựng sẵn nghĩa là không phải gán nhãn dữ liệu, không phải huấn luyện, và có kết quả ngay. Đưa vào pipeline của Vertex AI thì việc xử lý chạy tự động và lặp lại được.

Vì sao các phương án khác sai

  • D. Tự tinh chỉnh một mô hình BERT — cho kết quả sát ngành hơn, nhưng tốn công lớn và cần dữ liệu gán nhãn; chỉ đáng khi mô hình dựng sẵn thật sự không đủ.
  • C. Vertex AI Text Embeddings — sinh vector biểu diễn văn bản, dùng cho tìm kiếm theo ngữ nghĩa hay phân cụm; tự nó không cho ra cảm xúc hay thực thể.
  • A. Vertex AI Forecasting — dựng cho dự báo chuỗi thời gian, sai hẳn loại bài toán.
Câu 298

You are a cloud architect for a data analytics company that processes large volumes of structured and unstructured data. The data is ingested from various sources, processed, and stored for analysis. The company requires a scalable and high-performance storage solution that supports large datasets and provides efficient access for running complex queries. Data needs to be retained for several years due to compliance requirements, but access frequency decreases significantly after the first year. Which storage strategy would best fulfill the company’s needs?

  1. A

    Use Google Cloud Storage with a regional bucket and Standard storage class for all datasets. Implement Object Lifecycle Management to transition data to Nearline storage after one year and delete it after five years.
  2. B

    Utilize Google Cloud Filestore with HDD storage for raw data, and Google Cloud BigQuery for processed datasets. Implement snapshots in Filestore for backup and use lifecycle policies in BigQuery to manage long-term storage costs.
  3. C

    Store all data in Google Cloud Bigtable, using one table per dataset. Implement row key design to optimize read performance and use Garbage Collection policies to manage data retention.
  4. D

    Deploy Google Cloud BigQuery for storing all datasets, taking advantage of partitioned tables to optimize query performance. Use table expiration to automatically manage data retention based on compliance requirements.
Xem giải thích

Đáp án

D — Dùng BigQuery cho toàn bộ tập dữ liệu, tận dụng phân vùng

Vì sao đúng

Đề mô tả một công ty phân tích dữ liệu: dữ liệu được nạp vào, xử lý, rồi truy vấn. BigQuery là nền tảng khớp nhất — tách rời lưu trữ khỏi tính toán nên mở rộng tới petabyte mà không dựng cụm, và phân vùng cắt giảm mạnh lượng dữ liệu quét trên mỗi truy vấn, tức là cắt luôn chi phí.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Bucket theo vùng ở lớp Standard cho tất cả — lưu được nhưng tự nó không truy vấn được; bucket một vùng cũng là điểm hỏng.
  • B. Filestore với đĩa HDD cho dữ liệu thô — hệ tệp chia sẻ qua mạng, đắt và không phải công cụ phân tích.
  • C. Bigtable với mỗi tập dữ liệu một bảng — đọc theo khoá rất nhanh, nhưng không hỗ trợ SQL phân tích, mà đó là việc chính ở đây.
Câu 299

Your organization has deployed a series of containerized applications on Google Kubernetes Engine (GKE). Given the unpredictable demand for these applications, you've been asked to ensure they scale efficiently to handle increased load without over-provisioning resources. Specifically, you've been asked to configure the system so that it automatically adds or removes pods based on the CPU utilization of existing ones. Which approach should you use?

  1. A

    Implement a custom scaling solution using Cloud Functions to monitor CPU utilization and add or remove pods as needed.
  2. B

    Use the Vertical Pod Autoscaler to automatically adjust the CPU requests for pods, effectively scaling the pod's resources up and down based on utilization.
  3. C

    Configure the Horizontal Pod Autoscaler for your deployments, setting an appropriate target CPU utilization.
  4. D

    Implement a custom solution using Compute Engine instances that manually scales the number of pods based on CPU utilization.
Xem giải thích

Đáp án

C — Cấu hình Horizontal Pod Autoscaler với ngưỡng phù hợp

Vì sao đúng

Nhu cầu biến động khó đoán thì cách đáp ứng đúng là thêm bớt số bản sao của pod theo tải thật. HPA làm chính xác điều đó: nó theo dõi mức dùng CPU, bộ nhớ, hoặc số liệu tuỳ chọn, rồi tăng giảm số pod để giữ quanh ngưỡng bạn đặt. Đây là cơ chế co giãn ngang tiêu chuẩn của Kubernetes.

Vì sao các phương án khác sai

  • B. Vertical Pod Autoscaler — điều chỉnh tài nguyên cấp cho mỗi pod, tức là co giãn theo chiều dọc; nó cũng thường khởi động lại pod khi đổi cấu hình. Không phải cách đáp ứng tải biến động.
  • A. Tự viết giải pháp co giãn bằng Cloud Functions — dựng lại bằng tay đúng thứ HPA làm sẵn.
  • D. Quay về máy ảo co giãn thủ công — bỏ đi lợi ích của nền tảng container và không kịp với tải khó đoán.
Câu 300

Your organization wants to set up centralized billing and cost control for all projects under the same Google Cloud Organization. You have been assigned the responsibility to configure billing access. What IAM roles should you assign to the finance team to allow them to view costs for the entire organization without giving them access to modify resources?

  1. A

    Billing Account Viewer on each individual project
  2. B

    Project Billing Manager on all projects
  3. C

    Billing Account Viewer on the billing account, Organization Viewer on the organization
  4. D

    Billing Account Administrator on the billing account, Project Viewer on all projects
Xem giải thích

Đáp án

C — Billing Account Viewer trên tài khoản thanh toán, Organization Viewer trên tổ chức

Vì sao đúng

Nhiệm vụ là theo dõi và kiểm soát chi phí, tức là cần đọc, không cần sửa. Hai vai gán ở hai tầng đúng của chúng:

  • Billing Account Viewer trên chính tài khoản thanh toán — xem được chi phí và báo cáo của mọi dự án gắn vào tài khoản đó, ở một chỗ.
  • Organization Viewer trên tổ chức — thấy được cấu trúc dự án và thư mục để quy chi phí về đúng đơn vị.

Cả hai đều chỉ đọc, nên thoả nguyên tắc quyền tối thiểu.

Vì sao các phương án khác sai

  • A. Billing Account Viewer gán trên từng dự án — sai tầng: vai này thuộc về tài khoản thanh toán, không phải tài nguyên cấp dự án.
  • B. Project Billing Manager trên mọi dự án — cho phép gắn hoặc đổi tài khoản thanh toán của dự án, vượt xa nhu cầu chỉ theo dõi.
  • D. Billing Account Administrator — toàn quyền quản trị thanh toán, kể cả đổi phương thức thanh toán và thêm người dùng; quá rộng.