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1.
あなたはデータ処理パイプラインを設計しています。パイプラインは、負荷の増加に応じて自動的にスケーリングできる必要があります。メッセージは少なくとも 1 回処理する必要があり、1 時間以内に注文する必要があります。ソリューションをどのように設計する必要がありますか?
2.
特定の日に雨が降るかどうかを予測するモデルを構築しています。 何千もの入力特徴があり、モデルの精度への影響を最小限に抑えながら、いくつかの特徴を削除することでトレーニング速度を改善できるかどうかを確認したいと考えています。あなたは何ができますか？
3.
あなたの会社は、規制の厳しい業界にあります。要件の 1 つは、個々のユーザーが業務を遂行するために必要な最小限の情報にのみアクセスできるようにすることです。この要件を Google BigQuery で適用したいと考えています。 どの 3 つのアプローチを取ることができますか? （3つ選択）
4.
オンプレミス データセンターに 15 TB のデータがあり、Google Cloud に転送したいと考えています。データは毎週変更され、POSIX 準拠のソースに保存されます。ネットワーク運用チームは、公共のインターネットに 500 Mbps の帯域幅を許可しました。 Google が推奨する方法に従って、週単位で確実にデータを Google Cloud に転送したいと考えています。あなたは何をするべきですか？
5.
衣類のレコメンデーションを行うためのモデルを構築しています。ユーザーのファッションの好みは時間の経過とともに変化する可能性が高いことがわかっているため、データ パイプラインを構築して、新しいデータが利用可能になったときにモデルにストリーミングします。このデータをどのように使用してモデルをトレーニングする必要がありますか?
6.
住宅価格を予測するモデルを作成しています。予算の制約により、リソースに制約のある単一の仮想マシンで実行する必要があります。どの学習アルゴリズムを使用する必要がありますか?
7.
あなたの会社では、毎時 20,000 個のファイルが生成されます。各データ ファイルは、4 KB 未満のカンマ区切り値 (CSV) ファイルとしてフォーマットされます。すべてのファイルは、処理する前に Google Cloud に取り込む必要があります。あなたの会社のサイトでは、Google Cloud に対して 200 ミリ秒のレイテンシがあり、インターネット接続の帯域幅は 50 Mbps に制限されています。あなたは現在、セキュア FTP (SFTP) サーバーをデータ取り込みポイントとして Google Compute Engine の仮想マシンにデプロイしています。ローカルの SFTP クライアントは専用のマシンで実行され、CSV ファイルをそのまま送信します。目標は、毎日午前 10 時までに前日のデータを含むレポートを幹部が利用できるようにすることです。この設計は、帯域幅の使用率がかなり低いにもかかわらず、現在のボリュームにほとんど追いつくことができません。 あなたは、時期的な理由から、今後 3 か月間でファイル数が 2 倍になると会社が予想していることを知らされました。どの 2 つのアクションを実行する必要がありますか? （2つ選択）
8.
あなたは、北米各地で営業している大手銀行で働いています。銀行口座取引を処理するデータ ストレージ システムをセットアップしています。 ACID への準拠と、SQL を使用してデータにアクセスする機能が必要です。適切なソリューションはどれですか?
9.
組織内の各分析チームは、独自のプロジェクトで BigQuery ジョブを実行しています。各チームがプロジェクト内のスロットの使用状況を監視できるようにしたいと考えています。 あなたは何をするべきですか？
10.
あなたの会社は現在、コロケーション施設で Spark、Hive、および HDFS を使用して大規模なオンプレミス クラスターを実行しています。クラスタは、システムのピーク使用に対応できるように設計されています。ただし、多くのジョブは本質的にバッチであり、クラスターの使用量は非常に劇的に変動します。あなたの会社は、オンプレミスのインフラストラクチャとメンテナンスに関連するオーバーヘッドを削減し、コスト削減の恩恵を受けるために、クラウドへの移行を切望しています。また、クラウドを活用するために、既存のインフラストラクチャをモダナイズして、より多くのサーバーレス サービスを使用することも望んでいます。コロケーション施設との契約更新のタイミングのため、最初の移行期間は 2 か月しかありません。このとき、今後の移行戦略にどのように取り組むことをお勧めしますか?
