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質問 52
You use a dataset in BigQuery for analysis. You want to provide third-party companies with access to the same dataset. You need to keep the costs of data sharing low and ensure that the data is current. Which solution should you choose?

• A. Create an authorized view on the BigQuery table to control data access, and provide third-party companies with access to that view.
• B. Use Cloud Scheduler to export the data on a regular basis to Cloud Storage, and provide third-party companies with access to the bucket.
• C. Create a Cloud Dataflow job that reads the data in frequent time intervals, and writes it to the relevant BigQuery dataset or Cloud Storage bucket for third-party companies to use.
• D. Create a separate dataset in BigQuery that contains the relevant data to share, and provide third-party companies with access to the new dataset.

正解: A

解説:
By creating an authorized view one assures that the data is current and avoids taking more storage space (and cost) in order to share a dataset. B and D are not cost optimal and C does not guarantee that the data is kept updated.

質問 53
Your United States-based company has created an application for assessing and responding to user actions.
The primary table's data volume grows by 250,000 records per second. Many third parties use your application's APIs to build the functionality into their own frontend applications. Your application's APIs should comply with the following requirements:
* Single global endpoint
* ANSI SQL support
* Consistent access to the most up-to-date data
What should you do?

• A. Implement BigQuery with no region selected for storage or processing.
• B. Implement Cloud SQL for PostgreSQL with the master in Norht America and read replicas in Asia and Europe.
• C. Implement Cloud Bigtable with the primary cluster in North America and secondary clusters in Asia and Europe.
• D. Implement Cloud Spanner with the leader in North America and read-only replicas in Asia and Europe.

正解: D

質問 54
Your analytics team wants to build a simple statistical model to determine which customers are most likely to work with your company again, based on a few different metrics. They want to run the model on Apache Spark, using data housed in Google Cloud Storage, and you have recommended using Google Cloud Dataproc to execute this job. Testing has shown that this workload can run in approximately 30 minutes on a 15-node cluster, outputting the results into Google BigQuery. The plan is to run this workload weekly. How should you optimize the cluster for cost?

• A. Use pre-emptible virtual machines (VMs) for the cluster
• B. Migrate the workload to Google Cloud Dataflow
• C. Use a higher-memory node so that the job runs faster
• D. Use SSDs on the worker nodes so that the job can run faster

正解: B

解説:
Explanation

質問 55
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