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19. Frage
Case Study: 2 - MJTelco
Company Overview
MJTelco is a startup that plans to build networks in rapidly growing, underserved markets around the world. The company has patents for innovative optical communications hardware. Based on these patents, they can create many reliable, high-speed backbone links with inexpensive hardware.
Company Background
Founded by experienced telecom executives, MJTelco uses technologies originally developed to overcome communications challenges in space. Fundamental to their operation, they need to create a distributed data infrastructure that drives real-time analysis and incorporates machine learning to continuously optimize their topologies. Because their hardware is inexpensive, they plan to overdeploy the network allowing them to account for the impact of dynamic regional politics on location availability and cost. Their management and operations teams are situated all around the globe creating many-to- many relationship between data consumers and provides in their system. After careful consideration, they decided public cloud is the perfect environment to support their needs.
Solution Concept
MJTelco is running a successful proof-of-concept (PoC) project in its labs. They have two primary needs:
Scale and harden their PoC to support significantly more data flows generated when they ramp to more than 50,000 installations.
Refine their machine-learning cycles to verify and improve the dynamic models they use to control topology definition.
MJTelco will also use three separate operating environments ?development/test, staging, and production ?
to meet the needs of running experiments, deploying new features, and serving production customers.
Business Requirements
Scale up their production environment with minimal cost, instantiating resources when and where needed in an unpredictable, distributed telecom user community. Ensure security of their proprietary data to protect their leading-edge machine learning and analysis.
Provide reliable and timely access to data for analysis from distributed research workers Maintain isolated environments that support rapid iteration of their machine-learning models without affecting their customers.
Technical Requirements
Ensure secure and efficient transport and storage of telemetry data Rapidly scale instances to support between 10,000 and 100,000 data providers with multiple flows each.
Allow analysis and presentation against data tables tracking up to 2 years of data storing approximately
100m records/day
Support rapid iteration of monitoring infrastructure focused on awareness of data pipeline problems both in telemetry flows and in production learning cycles.
CEO Statement
Our business model relies on our patents, analytics and dynamic machine learning. Our inexpensive hardware is organized to be highly reliable, which gives us cost advantages. We need to quickly stabilize our large distributed data pipelines to meet our reliability and capacity commitments.
CTO Statement
Our public cloud services must operate as advertised. We need resources that scale and keep our data secure. We also need environments in which our data scientists can carefully study and quickly adapt our models. Because we rely on automation to process our data, we also need our development and test environments to work as we iterate.
CFO Statement
The project is too large for us to maintain the hardware and software required for the data and analysis.
Also, we cannot afford to staff an operations team to monitor so many data feeds, so we will rely on automation and infrastructure. Google Cloud's machine learning will allow our quantitative researchers to work on our high-value problems instead of problems with our data pipelines.
MJTelco is building a custom interface to share data. They have these requirements:
They need to do aggregations over their petabyte-scale datasets. They need to scan specific time range rows with a very fast response time (milliseconds). Which combination of Google Cloud Platform products should you recommend?
Antwort: D
20. Frage
You are deploying MariaDB SQL databases on GCE VM Instances and need to configure monitoring and alerting. You want to collect metrics including network connections, disk IO and replication status from MariaDB with minimal development effort and use StackDriver for dashboards and alerts.
What should you do?
Antwort: C
Begründung:
The GitHub repository named google-fluentd-catch-all-config which includes the configuration files for the Logging agent for ingesting the logs from various third-party software packages.
21. Frage
Your globally distributed auction application allows users to bid on items. Occasionally, users place identical bids at nearly identical times, and different application servers process those bids. Each bid event contains the item, amount, user, and timestamp. You want to collate those bid events into a single location in real time to determine which user bid first. What should you do?
Antwort: B
Begründung:
From Cloud SQL we can fetch the record on timestamp basis using where clause and it satisfies near real time.
22. Frage
Your company is selecting a system to centralize data ingestion and delivery. You are considering messaging and data integration systems to address the requirements. The key requirements are:
* The ability to seek to a particular offset in a topic, possibly back to the start of all data ever captured
* Support for publish/subscribe semantics on hundreds of topics
* Retain per-key ordering
Which system should you choose?
Antwort: D
23. Frage
In order to securely transfer web traffic data from your computer's web browser to the Cloud Dataproc cluster you should use a(n) _____.
Antwort: A
Begründung:
To connect to the web interfaces, it is recommended to use an SSH tunnel to create a secure connection to the master node.
24. Frage
......
Warum sind die Fragenkataloge zur Google Professional-Data-Engineer Zertifizierungsprüfung von DeutschPrüfung beliebter als die anderen? Erstens: Ressonanz. Wir müssen die Bedürfnisse der Kandidaten kennen, und umfassender als andere Websites. Zweitens: Spezialität. Um unsere Angelegenheiten zu erledigen, müssen wir alle unwichtigen Chancen aufgeben. Drittens: Man wird vielleicht eine Sache nach ihrem Aussehen beurteilen. Vielleicht haben wir die besten Produkte von guter Qualität. Aber wenn wir sie in einer kitschig Weise repräsentieren, werden Sie sicher zu den kitschigen Produkten gehören. Hingegen repräsentieren wir sie in einer fachlichen und kreativen Weise werden wir die besten Effekte erzielen. Die Fragenkataloge zur Google Professional-Data-Engineer Zertifizierungsprüfung von DeutschPrüfung sind solche erfolgreichen Fragenkataloge.
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