Guía del examen Google Cloud Professional DevOps Engineer

La certificación **Professional DevOps Engineer** valida su experiencia en la aplicación de principios DevOps en GCP. Cubre tuberías CI/CD, infraestructura como código (IaC), monitoreo (SRE) y optimización del rendimiento del servicio.

Una organización está migrando sus aplicaciones monolíticas a Google Cloud y desea implementar una estrategia de despliegue continua. ¿Qué servicio de Google Cloud es el más adecuado para automatizar la construcción, prueba y despliegue de sus aplicaciones?

Respuesta : Cloud Build

El despliegue continuo es una práctica DevOps que automatiza el proceso de entrega de software. Google Cloud ofrece Cloud Build como una solución integral para automatizar la construcción, las pruebas y el despliegue, integrándose con otros servicios de GCP.

Una aplicación web alojada en Google Cloud experimenta picos de tráfico impredecibles. Para garantizar la disponibilidad y el rendimiento, ¿qué estrategia de escalado automático es la más apropiada para un balanceador de carga de aplicaciones (Application Load Balancer)?

Respuesta : Escalado basado en la utilización de CPU de las instancias backend.

El escalado automático permite que tus aplicaciones se adapten a la demanda ajustando dinámicamente la cantidad de recursos de cómputo. En Google Cloud, para aplicaciones detrás de un balanceador de carga, se configuran políticas de escalado automático en los grupos de instancias basadas en métricas clave como la utilización de CPU.

Una empresa utiliza GKE para desplegar sus microservicios y necesita implementar una solución robusta para la gestión de secretos (claves API, contraseñas de bases de datos). ¿Cuál es el enfoque recomendado y más seguro para gestionar secretos en GKE dentro de Google Cloud?

Respuesta : Utilizar Secret Manager de Google Cloud y montarlo como un volumen en los Pods de GKE.

La gestión segura de secretos es crucial en entornos de microservicios. Google Cloud Secret Manager proporciona un repositorio centralizado y seguro para almacenar y administrar datos sensibles. Integrarlo con GKE permite un acceso controlado y auditable a estos secretos por parte de las aplicaciones.

Un equipo de DevOps está diseñando una arquitectura para un nuevo servicio en Google Cloud que requiere procesamiento de datos a gran escala y análisis. ¿Qué servicio de almacenamiento de Google Cloud es el más adecuado para almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y semiestructurados para análisis?

Respuesta : BigQuery

La elección del servicio de almacenamiento adecuado es fundamental para el rendimiento y la escalabilidad. Para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) en Google Cloud, BigQuery es la solución de almacén de datos preferida debido a su arquitectura serverless y capacidades analíticas.

Un equipo de desarrollo está construyendo una aplicación que se ejecutará en GKE. Necesitan implementar un sistema de monitoreo y logging centralizado para todos los Pods. ¿Qué combinación de herramientas dentro del ecosistema de Google Cloud es la más recomendada para esta tarea?

Respuesta : Cloud Logging y Cloud Monitoring

El monitoreo y el logging son esenciales para la observabilidad de las aplicaciones. Google Cloud Operations Suite (anteriormente Stackdriver), que incluye Cloud Logging y Cloud Monitoring, proporciona herramientas integradas para recopilar, analizar y visualizar logs y métricas de tus cargas de trabajo en GKE y otros servicios de GCP.

Related Certifications

preload
preload
preload
preload
preload
preload