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質問 24
An organization runs their application on a virtual machine, but every time they want to edit specific features, they have to bring the system offline to update the applica-tion. What would be a more appropriate solution for their app?

• A. Hypervisors
• B. Containers
• C. Solid State Disk
• D. GPUs

正解: B

解説:
Because containers can compartmentalize applications which enables parts to be edited in isolation.

Reference link- https://cloud.google.com/learn/what-are-containers

質問 25
Your team has developed a machine learning model for your customer. The test results indicate very strong predictive capability. The model is then deployed in production. Evaluation of the predictions in production show that they are off by a pronounced margin. What is the issue and how can you solve for it?

• A. The model is fine since the test results are good. Fix the production of incoming data.
• B. The model is overfitted. Train with more data.
• C. The model is over fitted. Add more features to the model to fix it.
• D. The model is under fitted. Train with less data.

正解: B

解説:
If our ML model does well on the training set than on the production set, then we're likely over fitting. Training with more data would be one solution.

質問 26
An organization wants to use BigQuery data analytics to understand their website performance, but wants to move only some data into the cloud.
Which environment should the organization use?

• A. Hybrid cloud
• B. Private cloud
• C. Multi-cloud
• D. On-premises

正解: A

解説:
The assumption should be made that there is still a private network involved. Hybrid clouds always include a private cloud and are typically managed as one entity. Multi-clouds always include more than one public cloud service, which often perform different functions.

質問 27
Your organization is developing and deploying an application on Google Cloud. Tracking your Google Cloud spending needs to stay as simple as possible.
What should you do to ensure that workloads in the development environment are fully isolated from production workloads?

• A. Apply a unique tag to development resources
• B. Associate the development resources with their own billing account
• C. Associate the development resources with their own network
• D. Put the development resources in their own project

正解: B

質問 28
A startup client of yours does offline data processing for a few of its clients. They are mi-grating their applications and the associated data to Google Cloud. They have 100TB of data to move. They presently have a very small private data center setup connected to a local internet provider. The maximum bandwidth they are able to get is 100Mbps. How long will it take them to transfer the data over the internet if the transfer goes smoothly?

• A. About 100 days.
• B. About 2 years.
• C. About 24 hours.
• D. bout 12 days.

正解: A

解説:
The key reason I included this question is to clarify some terminologies that will be important for your estimates. The data size mentioned is a TB terabyte. Note the "byte". The speed is mentioned in Mbps, which is Megabits per second. Note the "bits". 8 bits make a byte. So, to get the actual number of bits transferred, you need to multiply the TB number by 8.
Total data transferred (in bits) = 100 * 1,000,000,000,000 * 8 bits
Speed = 100Mbps = 100 * 1,000,000. i.e. 100 million bits are transferred per second.
Hence time taken to transfer all the data = Total Data/Speed = 8,000,000 seconds.
Number of seconds in a day = 24*60*60 = 86,400
Total time taken in days = 8,000,000/86,400 = 92.59 days
Reference link- https://cloud.google.com/architecture/migration-to-google-cloud-transferring-your-large-datasets#online_versus_offline_transfer

質問 29
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