A. 組織レベルで iam.disableServiceAccountKeyCreation ポリシーを削除し、キーを作成します。

B. デフォルトのサービス アカウント キーを有効にします。そしてキーをダウンロードします

C. プロジェクトのフォルダーでサービス アカウント キー作成ポリシーを無効にし、デフォルトのキーをダウンロードします。

D. プロジェクトで iam.disableServiceAccountKeyCreation ポリシーをオフに設定するルールを追加し、キーを作成します。

A. filter-record-transformer Fluentd フィルター プラグインを使用して、実行中のログ エントリからフィールドを削除します。

B. アプリケーション開発者がアプリケーションにパッチを適用するのを待ち、ログ エントリで PII が公開されていないことを確認します。

C. ログエントリを Cloud Storage にステージングし、Cloud Function をトリガーしてフィールドを削除し、Stackdriver Logging API 経由でエントリを Stackdriver に書き込みます。

D. fluent-plugin-record-reformer Fluentd 出力プラグインを使用して、実行中のログ エントリからフィールドを削除します。

A. 開発者は、リリース前にローカル開発環境で自動統合テストを実行する必要があります。

B. コードがリポジトリに受け入れられる前に、コード lint ツールを統合してコーディング標準を検証します。

C. 新しいコードをマージする前に、2 つの異なるピアにコードの変更をレビューしてもらいます。

D. CI サーバーを設定します。一連の単体テストをコードに追加し、コミット時に CI サーバーでそれらを実行し、変更を確認します。

E. CD サーバー経由で新しいコードをリリースする場合は、ブルー/グリーン デプロイメント戦略を採用します。

A. Stackdriver Monitoring を使用して、影響を受けるリージョンの CPU またはメモリ使用量の急増を確認します。

B. 高メモリおよび高 CPU マシンタイプのインスタンスで構成される追加のノード プールをクラスターに追加します。

C. Stackdriver Logging を使用して、影響を受けるリージョン内のクラスタをフィルタリングし、ログ内のエラー メッセージを検査します。

D. ユーザー トラフィックを影響を受けるリージョンから問題を報告しない他のリージョンに再ルーティングします。

A. [URL でチャートを共有] をクリックし、URL を SRE チームに提供します。SRE チームにワークスペース プロジェクトの監視閲覧者 IAM ロールを割り当てます。

B. ワークスペースのプロジェクト ID を SRE チームと共有します。SRE チームにワークスペース プロジェクトのダッシュボード ビューアー IAM ロールを割り当てます。

C. [URL でチャートを共有] をクリックし、URL を SRE チームに提供します。SRE チームにワークスペース プロジェクトのダッシュボード ビューアー IAM ロールを割り当てます。

D. ワークスペースのプロジェクト ID を SRE チームと共有します。SRE チームにワークスペース プロジェクトの監視閲覧者 IAM ロールを割り当てます。

A. 手動ステップを完了するにはエンジニアを追加します。

B. 手動介入が必要な場合に、必要なチームに次のステップを完了するように通知するトリガーを作成します。

C. 自動化ステップを小さなタスクに分割します。

D. スクリプトを使用して、Google Cloud Deploy でのデプロイ パイプラインの作成を自動化します。

E. 開発環境からテスト環境への昇格承認を自動化します。

A. SIEM Pub/Sub トピックを宛先として組織レベルの集約シンクを作成します。すべてのログを含めるように包含フィルターを設定します。

B. SIEM Pub/Sub トピックを宛先としてプロジェクト レベルのログ シンクを作成します。すべてのログを含めるように包含フィルターを設定します。プロジェクトごとに繰り返します。

C. SIEM Pub/Sub トピックを宛先としてフォルダー レベルの集約シンクを作成します。すべてのログを含めるように包含フィルターを設定します。各フォルダーに対して繰り返します。

D. SIEM ログ バケットを宛先として組織レベルの集約シンクを作成します。すべてのログを含めるように包含フィルターを設定します。

A. 製品チームに新機能よりも信頼性への取り組みを優先させます。

B. サービスの導入速度やリスクを高めます。

C. エンジニアリング時間をより信頼性が必要な他のサービスに移します。

D. サービス レベル インジケーター (SLI) の実装を変更して、適用範囲を拡大します。

E. サービスの SLO を厳しくします。

A. Cloud Trace をアプリケーションに追加し、再デプロイします。

B. ハイメモリ コンピューティング ノードをクラスターに追加します。

C. アプリケーションのデプロイメントのメモリ制限を増やします。

D. アプリケーションのデプロイメントにおける CPU 制限を増やします。

A. オブジェクトのバージョニングを使用して、Terraform コードを Cloud Storage バケットに保存します。すべてのチームメンバーにバケットへのアクセス権を与えて、ファイルをダウンロードできるようにします。

B. Terraform コードを、各バージョン リリースの子フォルダーを持つネットワーク共有フォルダーに保存します。全員が異なるファイルで作業するようにしてください。

C. Terraform コードをバージョン管理システムに保存します。新しいバージョンをプッシュし、マスターとマージする手順を確立します。

D. Terraform コードを共有 Google ドライブ フォルダーに保存し、すべてのチーム メンバーのコンピューターと自動的に同期します。新しいバージョンをそれぞれ識別する命名規則に従ってファイルを整理します。

A. 関係するすべてのエンジニアとの個別のミーティングを計画します。誰が新しいリリースを承認して実稼働環境にプッシュしたかを特定します。

B. 原因の責任者ではなく、インシデントの寄与原因を特定することに重点を置きます。

C. 停止の再発を回避するのではなく、新しい機能の開発に重点を置きます。

D. Git 履歴を使用して、関連するコードのコミットを見つけます。そのコミットを行ったエンジニアが実稼働サービスに従事できないようにします。