NEUE FRAGE 95
Welche dieser Vorgänge können Sie über die BigQuery-Web-Benutzeroberfläche ausführen?

NEUE FRAGE 96
Welche der folgenden Techniken sind Feature Engineering? (Wählen Sie 2 Antworten)

NEUE FRAGE 97
Ihr Unternehmen lädt CSV-Dateien (Comma-Separated Values) in Google BigQuery. Die Daten werden vollständig und erfolgreich importiert. Allerdings stimmen die importierten Daten nicht Byte für Byte mit der Quelldatei überein.
Was ist die wahrscheinlichste Ursache für dieses Problem?

NEUE FRAGE 98
Ihr Unternehmen führt zum ersten Mal eine dynamische Kampagne durch, bei der verschiedene Angebote durch die Analyse von Echtzeitdaten während der Weihnachtszeit angeboten werden. Die Datenwissenschaftler sammeln Terabytes an Daten, die während der 30-tägigen Kampagne jede Stunde rapide ansteigen. Sie verwenden Google Cloud Dataflow, um die Daten vorzuverarbeiten und die Merkmalsdaten (Signale) zu sammeln, die für das maschinelle Lernmodell in Google Cloud Bigtable benötigt werden. Das Team beobachtet eine suboptimale Leistung beim Lesen und Schreiben der anfänglichen Datenmenge von 10 TB.
a. Sie wollen diese Leistung verbessern und gleichzeitig die Kosten minimieren. Was sollten sie tun?

NEUE FRAGE 99
Ihr Unternehmen sammelt und analysiert seit 6 Monaten Daten in Google BigQuery. Der Großteil der analysierten Daten befindet sich in einer zeitlich unterteilten Tabelle namens events_partitioned. Um die Kosten für Abfragen zu reduzieren, hat Ihr Unternehmen eine Ansicht namens events erstellt, die nur die Daten der letzten 14 Tage abfragt. Der View ist in Legacy-SQL beschrieben. Nächsten Monat werden bestehende Anwendungen eine Verbindung zu BigQuery herstellen, um die Ereignisdaten über eine ODBC-Verbindung zu lesen. Sie müssen sicherstellen, dass die Anwendungen eine Verbindung herstellen können. Welche beiden Maßnahmen sollten Sie ergreifen? (Wählen Sie zwei.)

NEUE FRAGE 100
Welches ist die empfohlene Zone für Ihre Compute Engine-Instanz und Cloud Bigtable-Instanz, um die bestmögliche Leistung zu erzielen?

NEUE FRAGE 101
Sie möchten Daten in einem Cloud-Speicher archivieren. Da einige Daten sehr sensibel sind, möchten Sie Ihre Daten nach dem "Trust No One"-Prinzip (TNO) verschlüsseln, um zu verhindern, dass die Mitarbeiter des Cloud-Anbieters Ihre Daten entschlüsseln können. Was sollten Sie tun?

NEUE FRAGE 102
Sie planen den Einsatz von Cloud SQL mit MySQL. Sie müssen eine hohe Verfügbarkeit im Falle eines Zonenausfalls sicherstellen. Was sollten Sie tun?

NEUE FRAGE 103
Sie erstellen eine neue Pipeline in Google Cloud, um IoT-Daten von Cloud Pub/Sub über Cloud Dataflow zu BigQuery zu streamen. Bei der Vorschau der Daten stellen Sie fest, dass etwa 2% der Daten beschädigt zu sein scheinen. Sie müssen die Cloud Dataflow-Pipeline ändern, um diese beschädigten Daten herauszufiltern. Was sollten Sie tun?

NEUE FRAGE 104
Fallstudie 1 - Flusslogistik
Überblick über das Unternehmen
Flowlogistic ist ein führender Logistik- und Lieferkettenanbieter. Das Unternehmen unterstützt Unternehmen auf der ganzen Welt bei der Verwaltung ihrer Ressourcen und deren Beförderung an den Bestimmungsort. Das Unternehmen ist schnell gewachsen und hat sein Angebot auf den Schienen-, LKW-, Flugzeug- und Seeverkehr ausgeweitet.
Hintergrund des Unternehmens
Das Unternehmen begann als regionales Speditionsunternehmen und expandierte dann in andere Logistikmärkte.
Da sie ihre Infrastruktur nicht aktualisiert haben, ist die Verwaltung und Verfolgung von Aufträgen und Sendungen zu einem Engpass geworden. Um die Abläufe zu verbessern, entwickelte Flowlogistic eine eigene Technologie zur Verfolgung von Sendungen in Echtzeit auf Paketebene. Das Unternehmen ist jedoch nicht in der Lage, diese Technologie einzusetzen, da sein auf Apache Kafka basierendes Technologiepaket das Verarbeitungsvolumen nicht bewältigen kann. Darüber hinaus möchte Flowlogistic seine Aufträge und Sendungen weiter analysieren, um festzustellen, wie sie ihre Ressourcen am besten einsetzen können.
Lösungskonzept
Flowlogistic möchte zwei Konzepte in der Cloud umsetzen:
* Nutzung der firmeneigenen Technologie in einem Echtzeit-Bestandsverfolgungssystem, das den Standort der Ladungen anzeigt
* Alle Aufträge und Versandprotokolle, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten, sollen analysiert werden, um zu ermitteln, wie die Ressourcen am besten eingesetzt werden können und welche Märkte ausgebaut werden sollen. Sie wollen auch prädiktive Analysen nutzen, um früher zu erfahren, wann sich eine Lieferung verzögert.
Bestehendes technisches Umfeld
Die Flowlogistic-Architektur befindet sich in einem einzigen Rechenzentrum:
* Datenbanken
8 physische Server in 2 Clustern
- SQL Server - Benutzerdaten, Inventar, statische Daten
3 physische Server
- Cassandra - Metadaten, Verfolgung von Nachrichten
10 Kafka-Server - Verfolgung der Nachrichtenaggregation und Batch-Insert
* Anwendungsserver - Kunden-Frontend, Middleware für Bestellung/Kunden
60 virtuelle Maschinen auf 20 physischen Servern
- Tomcat - Java-Dienste
- Nginx - statischer Inhalt
- Batch-Server
* Speichergeräte
- iSCSI für Hosts virtueller Maschinen (VM)
- Fibre Channel Storage Area Network (FC SAN) - SQL-Server-Speicher
- Netzwerkspeicher (NAS) zur Speicherung von Bildern, Protokollen und Sicherungen
* 10 Apache Hadoop/Spark-Server
- Kern-Datensee
- Arbeitsbelastung durch Datenanalyse
* 20 verschiedene Server
- Jenkins, Überwachung, Bastion-Hosts,
Geschäftliche Anforderungen
* Aufbau einer zuverlässigen und reproduzierbaren Umgebung mit skaliertem Produktionsumfang.
* Aggregieren von Daten in einem zentralisierten Data Lake zur Analyse
* Nutzung historischer Daten zur Durchführung von Prognosen für künftige Sendungen
* Genaue Nachverfolgung jeder Sendung weltweit mit firmeneigener Technologie
* Verbesserung der geschäftlichen Flexibilität und der Innovationsgeschwindigkeit durch rasche Bereitstellung neuer Ressourcen
* Analysieren und Optimieren der Architektur für die Leistung in der Cloud
* Vollständige Umstellung auf die Cloud, wenn alle anderen Anforderungen erfüllt sind
Technische Anforderungen
* Verarbeitung von Streaming- und Batch-Daten
* Migration bestehender Hadoop-Workloads
* Sicherstellen, dass die Architektur skalierbar und elastisch ist, um den sich ändernden Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden.
* Nutzung verwalteter Dienste, wann immer möglich
* Verschlüsselung der Daten während des Flugs und im Ruhezustand
* SEO Statement Wir sind so schnell gewachsen, dass unsere Unfähigkeit, unsere Infrastruktur zu aktualisieren, unser weiteres Wachstum und unsere Effizienz wirklich behindert. Wir sind effizient beim Transport von Sendungen um die Welt, aber wir sind ineffizient beim Transport von Daten.
Wir müssen unsere Informationen so organisieren, dass wir leichter verstehen können, wo unsere Kunden sind und was sie versenden.
CTO-Erklärung
Die IT hat für uns nie Priorität gehabt, und so haben wir mit dem Wachstum unserer Daten nicht genug in unsere Technologie investiert. Ich habe gute Mitarbeiter, die die IT-Abteilung leiten, aber sie sind so sehr mit der Verwaltung unserer Infrastruktur beschäftigt, dass ich sie nicht dazu bringen kann, sich um die wirklich wichtigen Dinge zu kümmern, z. B. die Organisation unserer Daten, die Erstellung von Analysen und die Implementierung der Tracking-Technologie des CFO.
CFO-Erklärung
Ein Teil unseres Wettbewerbsvorteils besteht darin, dass wir uns selbst für verspätete Sendungen und Lieferungen bestrafen. Wenn wir jederzeit wissen, wo sich unsere Sendungen befinden, hat das einen direkten Einfluss auf unser Endergebnis und unsere Rentabilität. Außerdem möchte ich kein Kapital für den Aufbau einer Serverumgebung binden.
Der CEO von Flowlogistic möchte einen schnellen Einblick in seinen Kundenstamm gewinnen, damit sein Vertriebsteam im Außendienst besser informiert ist. Dieses Team ist technisch nicht sehr versiert und hat deshalb ein Visualisierungstool gekauft, um die Erstellung von BigQuery-Berichten zu vereinfachen. Allerdings sind sie mit den vielen Daten in der Tabelle überfordert und geben viel Geld für Abfragen aus, um die benötigten Daten zu finden. Sie möchten das Problem auf die kostengünstigste Weise lösen. Was sollten Sie tun?

NEUE FRAGE 105
Wenn Sie ein maschinelles Lernmodell erstellen möchten, das den Kurs einer bestimmten Aktie auf der Grundlage ihrer jüngsten Kursentwicklung vorhersagt, welche Art von Schätzer sollten Sie dann verwenden?

NEUE FRAGE 106
Sie entwerfen eine Pipeline, die Anwendungsereignisse in einem Pub/Sub-Thema veröffentlicht. Sie müssen Ereignisse in stündlichen Intervallen aggregieren, bevor Sie die Ergebnisse zur Analyse in BigQuery laden. Ihre Lösung muss skalierbar sein, damit sie große Mengen von Ereignissen verarbeiten und in BigQuery laden kann. Was sollten Sie tun?

NEUE FRAGE 107
Welches sind zwei Methoden, die zur Denormalisierung von Tabellen in BigQuery verwendet werden können?

NEUE FRAGE 108
Sie entwickeln einen Speicher für sehr große Textdateien für eine Datenpipeline in der Google Cloud. Sie möchten ANSI-SQL-Abfragen unterstützen. Sie möchten auch die Komprimierung und das parallele Laden von den Eingabespeicherorten unter Verwendung der von Google empfohlenen Verfahren unterstützen. Was sollten Sie tun?

NEUE FRAGE 109
Verarbeitet Dataflow Batch-Datenpipelines oder Streaming-Datenpipelines?

NEUE FRAGE 110
Sie wählen Dienste zum Schreiben und Umwandeln von JSON-Nachrichten von Cloud Pub/Sub zu BigQuery für eine Datenpipeline in Google Cloud aus. Sie möchten die Servicekosten minimieren. Außerdem möchten Sie das Volumen der Eingabedaten, die in ihrer Größe variieren, mit minimalen manuellen Eingriffen überwachen und anpassen können. Was sollten Sie tun?

NEUE FRAGE 111
Wie kann man ein neuronales Netz dazu bringen, über die Beziehungen zwischen Kategorien in einem kategorialen Merkmal zu lernen?