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Questions gratuites GCP-CDO — Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer

Téléchargez gratuitement 60 questions d'entraînement pour la certification GCP-CDO proposée par Google. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationGCP-CDO
ÉditeurGoogle
Nombre de questions60
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauassociate
CatégorieIT
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement GCP-CDO. Pour accéder aux 60 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Quelles pratiques assurent maintenabilité code infrastructure?
  1. Documentation claire expliquant décisions conception
  2. Conventions nommage cohérentes
  3. Conception modulaire pour lisibilité
  4. Aucune documentation ou standards
Question 2
Votre application utilise mise en cache pour performances. Quelle métrique indique efficacité cache?
  1. Ratio cache hit et amélioration latence réponse
  2. Taille stockage cache uniquement
  3. Aucune métrique cache
  4. Ignorer performances cache
Question 3
Vos microservices nécessitent observabilité cohérente sans changements code. Quelle solution fournit cela?
  1. Service mesh avec collection métriques et traçage automatiques
  2. Instrumentation manuelle dans chaque service
  3. Aucune observabilité
  4. Surveillance incohérente
Question 4
Votre pipeline doit déployer vers environnements multiples (dev, staging, prod) avec configurations différentes. Comment devriez-vous gérer cela?
  1. Gestion configuration avec valeurs spécifiques environnement
  2. Coder valeurs en dur dans code
  3. Même configuration partout
  4. Aucune gestion configuration
Question 5
Votre service rencontre saturation CPU périodique impactant latence. Quelle configuration autoscaling empêche cela?
  1. Horizontal Pod Autoscaler avec métriques CPU et personnalisées
  2. Comptage instances fixe
  3. Scaling manuel durant problèmes
  4. Aucun autoscaling
  5. ajuste automatiquement comptage réplicas basé sur métriques observées (CPU, mémoire, métriques personnalisées comme profondeur file requêtes). HPA empêche saturation en scalant proactivement quand utilisation approche limites. Scaling basé à la fois sur CPU et métriques business personnalisées fournit couverture complète. Autoscaling approprié maintient performances durant pics trafic tout en réduisant coûts durant faible trafic en scalant vers bas. Dimensionnement fixe gaspille ressources ou cause problèmes performances. L'autoscaling devrait considérer temps démarrage application et patterns trafic.
Question 6
Quelles techniques optimisation base de données améliorent performances requêtes?
  1. Indexes appropriés basés patterns requêtes
  2. Pooling connexions réduisant surcharge
  3. Optimisation requêtes et analyse plan
  4. Aucune optimisation base de données
Question 7
Votre équipe rencontre toil fréquent (travail manuel répétitif). Quelle approche réduit toil?
  1. Automation tâches répétitives et outils self-service
  2. Accepter travail manuel
  3. Aucune réduction toil
  4. Embaucher plus personnes pour travail manuel
Question 8
Votre application nécessite une surveillance basée sur les performances orientées utilisateur plutôt que sur les métriques d'infrastructure. Quelle approche de surveillance est la plus appropriée?
  1. Surveillance basée SLI suivant latence, disponibilité, et taux d'erreur
  2. Surveillance CPU serveur uniquement
  3. Aucune surveillance
  4. Vérifications manuelles des performances

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Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

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