Quay lại bộ đề
Question #57 Topic 1
You decided to use Cloud Datastore to ingest vehicle telemetry data in real time. You want to build a storage system that will account for the long-term data growth, while keeping the costs low. You also want to create snapshots of the data periodically, so that you can make a point-in-time (PIT) recovery, or clone a copy of the data for Cloud Datastore in a different environment. You want to archive these snapshots for a long time. Which two methods can accomplish this?(Choose two.)
Bạn đã quyết định sử dụng Cloud Datastore để thu thập dữ liệu đo lường phương tiện (vehicle telemetry data) theo thời gian thực. Bạn muốn xây dựng một hệ thống lưu trữ có thể đáp ứng sự tăng trưởng dữ liệu dài hạn trong khi vẫn giữ chi phí thấp. Bạn cũng muốn định kỳ tạo snapshot của dữ liệu để có thể khôi phục tại một thời điểm (point-in-time recovery - PITR) hoặc sao chép một bản sao dữ liệu cho Cloud Datastore trong môi trường khác. Bạn muốn lưu trữ các snapshot này trong thời gian dài. Hai phương pháp nào có thể hoàn thành việc này? (Chọn hai.)
A
Use managed export, and store the data in a Cloud Storage bucket using Nearline or Coldline class.
Sử dụng managed export và lưu trữ dữ liệu trong một bucket Cloud Storage sử dụng phân lớp Nearline hoặc Coldline.
B
Use managed export, and then import to Cloud Datastore in a separate project under a unique namespace reserved for that export.
Sử dụng managed export, sau đó import vào Cloud Datastore trong một project riêng biệt dưới một namespace duy nhất được dành riêng cho lần export đó.
C
Use managed export, and then import the data into a BigQuery table created just for that export, and delete temporary export files.
Sử dụng managed export, sau đó import dữ liệu vào một bảng BigQuery được tạo riêng cho lần export đó và xóa các file export tạm thời.
D
Write an application that uses Cloud Datastore client libraries to read all the entities. Treat each entity as a BigQuery table row via BigQuery streaming insert. Assign an export timestamp for each export, and attach it as an extra column for each row. Make sure that the BigQuery table is partitioned using the export timestamp column.
Viết một ứng dụng sử dụng các thư viện ứng dụng khách Cloud Datastore để đọc tất cả các thực thể. Coi mỗi thực thể là một hàng bảng BigQuery thông qua chèn luồng (streaming insert) BigQuery. Gán một dấu thời gian xuất cho mỗi lần xuất và đính kèm nó dưới dạng một cột bổ sung cho mỗi hàng. Đảm bảo rằng bảng BigQuery được phân vùng bằng cách sử dụng cột dấu thời gian xuất.
E
Write an application that uses Cloud Datastore client libraries to read all the entities. Format the exported data into a JSON file. Apply compression before storing the data in Cloud Source Repositories.
Viết một ứng dụng sử dụng các thư viện ứng dụng khách Cloud Datastore để đọc tất cả các thực thể. Định dạng dữ liệu đã xuất thành một file JSON. Áp dụng nén trước khi lưu trữ dữ liệu trong Cloud Source Repositories.
Giải thích & Tài liệu tham khảo
Để sao lưu, lưu trữ dài hạn với chi phí thấp và hỗ trợ khôi phục hoặc sao chép dữ liệu Cloud Datastore sang môi trường khác:
- A. Sử dụng managed export lưu trữ trong Cloud Storage Nearline/Coldline: Managed export của Cloud Datastore cho phép xuất toàn bộ thực thể ra Cloud Storage. Sử dụng các phân lớp lưu trữ Nearline hoặc Coldline giúp giảm thiểu tối đa chi phí lưu trữ cho các bản sao lưu ít khi truy cập.
- B. Import vào Datastore ở project khác/namespace khác: Để phục vụ mục đích khôi phục hoặc tạo môi trường test/staging độc lập, bạn có thể thực hiện import tệp tin đã export từ Cloud Storage vào Datastore của một dự án khác hoặc sử dụng một namespace riêng biệt nhằm tránh xung đột dữ liệu hiện tại.
- C, D. Nạp dữ liệu vào BigQuery không giúp ích trực tiếp cho việc khôi phục point-in-time (PITR) về Cloud Datastore gốc hoặc nhân bản môi trường Datastore.
- E. Lưu trữ dữ liệu nén trong Cloud Source Repositories là không hợp lý vì công cụ quản lý mã nguồn (Git) không được thiết kế cho việc lưu trữ các bản sao lưu dữ liệu telemetry lớn.
(Đáp án được gợi ý bởi AI)