GCP CDLのサンプル問題（本番形式・解説付き）

解説

自社でコードを書きつつインフラ運用の担当者を置きたくない場面には PaaS が適し、実行環境とスケーリングを任せられます。IaaS ではインフラ運用の人材が必要になるため、採用しない方針と合いません。SaaS では自社のアプリを作れないため、コードを自社で書くという方針と合いません。オンプレミスは機器の調達と運用が必要で、少人数での立ち上げには向きません。

解説

年に一回未満のアクセスを想定するのが Archive で、最小保存期間は 365 日、保管料金は最も安くなります。Standard は頻繁にアクセスするデータや短期間だけ置くデータのクラスで、保管料金が最も高くなります。Nearline は平均して月に一回以下の読み取り・変更を想定し、最小保存期間は 30 日です。Coldline は四半期に一回以下を想定し、最小保存期間は 90 日で、いずれも七年保管でまず読まない記録には割高です。

解説

機械学習の価値のひとつは、ビジネス上の意思決定をスケールさせることです。熟練者にしかできなかった判断の型を学習して全件に適用できるため、対応できる量が桁で変わります。基準を明文化して機械を使わずに運用するのは従来のやり方であり、学習の価値ではありません。応募書類の総数が減るわけではありません。判断の対象を絞り込むという説明も、全件に手を届かせられるという方向と逆です。

解説

Compute Engine のビジネス価値には、継続利用による割引や確約利用割引により長期稼働の費用を抑えられることが含まれます。マシンの構成は CPU・メモリ・GPU を用途に合わせて細かく選べるのが価値であり、1種類に統一する話ではありません。リクエストが無い間にゼロまで縮小できるのはサーバーレスの利点で、Compute Engine の説明ではありません。Compute Engine は IaaS であるため OS の更新やミドルウェアの管理は利用者の責任であり、人件費が課金から控除される仕組みもありません。

解説

信頼は、主張ではなく検証によって支えられます。その手段が透明性レポートと独立した第三者による監査です。したがって提供者の主張によって支えられるという説明は反対です。契約書の条文の量や利用者の数の多さは、信頼を支える検証の手段ではありません。