Google Certified Professional Cloud Architect Practice Tests 2
アプリケーションのSLAレスポンスをテストする
/icons/point.iconトライアルでのパブリックユーザがいる→トラフィックを予想できない→想定する系の選択肢はない
全てのレイヤーをオートスケールさせるまでトラフィックを送る
両方のゾーンに跨ってリソースをランダムに終了させるカオスエンジニアリングする
/icons/check.icon
前回の監査から変更されたGoogle Cloud の IAM ポリシーをすべて提供する
→Cloud LoggingからBigQueryにエクスポートしてクエリ書く
datastoreにインデックスを張る
gcloud datastore indexes create <yaml file>
GCE上でMySQL→空き容量がほぼなくなった→pdの拡張
ディスクはいつでも大きい方向へのサイズ変更が可能
resize2fsコマンドの実行
GCP PDを大きくしてもその後にosでfilesystemをリサイズしなければいけない
/icons/check.icon
CI/CD+MIGでロールバック
gcloud compute instance-groups managed rolling-action start-update instance-group-name --version template=old-instance-template-name
インスタンステンプレートを一つ前に戻してインスタンスを全て終了する
/icons/point.iconコミットをリバートしてCI/CDから再デプロイするよりも早い。
インスタンスの再起動にまたがって状態を永続化
GCP PD
VMに適用されるポリシー
VMに割り当てられたポリシー + 親リソースから継承したポリシー
/icons/point.icon親リソースからポリシーを継承する
MIGで30秒毎にインスタンスが再起動している→MIGのヘルスチェックを停止する
オンプレ+クラウドでRDB→GCPの方にレプリケート→Dedicated Interconnect
VPNは大容量の通信には向かない
/icons/check.icon
リリーススピード+アジャイル+セキュリティ
CI/CDでのソースコード静的チェック
CI/CDでの脆弱性スキャン
Google Cloud Directory Sync ツールを使用して Google でユーザーをプロビジョニングすると、GCDS が自動的にデフォルトのパスワードを作成するため、混乱を引き起こします。
オンプレのIdPに認証をフェデレイトすることができる
Cloud Shellは$HOMEは5GBの無料pdがマウントされている
$HOME/binに実行ファイルを配置すると、デフォルトの実行パスに存在し、どこからでもアクセスできるようになります。
本番さながらのボリュームでテストやステージング環境でのテストを実施
alpineなどの軽いベースイメージにする→イメージのpullが早くなる
CopyをRunの後に持ってくる→RUNは変更された時だけ実行されるようになる
code:docker
FROM ubuntu:20.04
COPY . /src
RUN apt-get update -y && apt-get upgrade -y
RUN apt-get install -y python python-pip python-dev
RUN pip install -r requirements_new.txt
クレデンシャルの保管→GCP Secrets Manager
インスタンスの停止時にスクリプトを走らせて適切なシャットダウン
メタデータタグのshutdown-scriptにシャットダウンスクリプトへのパスを指定する
/icons/point.iconshutdown-script-urlにGCSを指定することでGCSのシャットダウンスクリプトを使うこともできる
Kubernetes EngineはPCI-DSSに準拠しています。
→gke上のアプリも準拠していることになる
GKEクラスタオートスケールは既存に更新で実現できる→作り直す必要はない
cloud container clusters update weatherapp_cluster --enable-autoscaling --min-nodes=1 --max-nodes=10
チャットシステムでなりすましができないように
PKI
全てのログを一つのプロジェクトで集中管理→ログが改竄されていないことを証明する
ログエントリにデジタル署名をして保存する
デジタル署名→真正性
持続的利用割引とは、請求月のかなりの部分で特定のCompute Engineリソースを実行した場合に自動的に割引されるものである。
マイクロサービス→リクエスト時間の分析→Cloud Trace
GCPのリソース階層は実際の会社組織と対応させて(部をフォルダー)権限管理するのがベストプラクティス
CI/CDでテスト環境でテストされてから本番環境に構築されるようなパイプラインの構築
→リポジトリ内のタグを監視するCI/CDソリューション
テストした後に本番のタグをプッシュすることで実現できる
障害時にCloud SQLのフェイルオーバーレプリカがプライマリに昇格しなかった
→定期的に計画的なフェイルオーバーを実施する
Cloud SQLでパフォーマンス問題
CPUとメモリの使用率が低い
スループットとネットワークIOPSが最大
/icons/point.icon→PDのサイズをデカくする→IOPS とスループット向上
VMからBigQueryに接続できない
BigQueryアクセス スコープを有効にして新しいVM をプロビジョニング
GCE
/icons/check.icon