PCAGCP2025年最新問題更新

Google Professional Cloud Architect

Cloud Passは、GCP PCA（Google Professional Cloud Architect）試験対策のための実践問題アプリです。

最新の出題傾向を反映した本番形式の問題、正確な解答、分かりやすい概念説明を提供します。インターネット上にある信頼性の低い GCP PCA ダンプに頼るのではなく、Cloud Passでは最新傾向に基づいた練習問題と詳細な解説によって、効率的に学習し、スコアを向上させることができます。また、Google Professional Cloud Architect（PCA）だけでなく、AWS・GCPの24種類の認定試験にも対応しており、クラウド資格を目指す受験者に最適な学習プラットフォームです。

📘199問をアプリで解いてみましょう

⭐ 実際のユーザーのPCA合格レビュー

Cloud Passで合格したユーザーの生の体験談

Very similar to the real exam

2025-11-21

Many of the scenario patterns I saw on Cloud Pass showed up in the actual PCA exam. The explanations were detailed, which helped strengthen my weak areas. I’ll definitely use this app again for other GCP exams.

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学習期間: 1 month

합격!

2025-11-19

실제 시험 문제하고 유사했던게 15개 이상 나온거 같아요! 굿굿

김

김**

学習期間: 1 month

합격했어요

2025-11-17

앱 너무 좋네요

박

박**

学習期間: 1 month

I passed!

2025-11-15

These questions forced me to deeply understand GCP networking, IAM, storage trade-offs, and high-availability design. After a month of consistent practice, I finally passed my PCA exam. Amazing app!

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学習期間: 2 weeks

Passed on My First Attempt

2025-11-08

I passed on the first try. The practice questions were tough but very close to the real exam. The explanations helped me understand why each answer was correct. Highly recommended.

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学習期間: 1 month

Clear Explanations and Great Coverage

2025-11-07

The practice questions covered all key PCA domains: IAM, VPC design, hybrid connectivity, storage planning, and reliability. The explanations were concise and easy to understand. Great app for serious learners.

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学習期間: 1 month

📝 199の試験問題

2025年の最新更新された問題をご確認ください

Question 1

あるグローバル物流企業は、3つの大陸にある8つの配送センターにわたり、合計650のスマート積み込みベイを運用している。各ベイには、毎秒1回状態を報告するビームブレークセンサーが設置されている。各イベントにはセンサーIDと複数の離散的なステータスフラグのみが含まれる。アナリストは、ドライバーのアカウント記録、予定されたドック割り当て、倉庫ロケーションのメタデータとこのデータを相関させ、結合が多いクエリを実行して運用レポートを作成しなければならない。どの種類のデータベースを使用すべきですか？

Question 2

あるチケット販売会社は、Go 1.20 で実装された公開用の HTTPS webhook API を公開する必要があります。このサービスは大半の時間はアイドル状態ですが、大規模な販売が開始されると約90秒の間にトラフィックが約0から1分あたり10,000リクエストへ急増し得ます。スパイク時にも少なくとも99.95%の可用性を維持し、最大60秒のリクエストタイムアウトをサポートし、事前のキャパシティ確保なしで自動スケーリングし、サーバー、クラスター、OS の管理を避けて運用オーバーヘッドを最小化する必要があります。どのデプロイアプローチを推奨すべきですか？

Question 3

あなたのメディア分析企業は、us-central1 の Dataproc クラスタに接続された regional SSD persistent disks 上に、機微な動画の特徴量ベクトルを 150 TB 保存しています。規制上の理由により、これらのディスク上の保存データを保護する暗号鍵を、手動でのデータ再暗号化や Spark ジョブの変更を行うことなく、少なくとも 90 日ごとにローテーションできなければなりません。パイプラインは、運用オーバーヘッドを最小限に抑え、中間ストレージに平文のコピーを書き出すことなく、継続して稼働し続ける必要があります。セキュリティに関して Google 推奨のプラクティスに従いたいと考えています。どうすべきですか？

Question 4

メディア分析企業の Cinemetrix は、先週 Google Workspace（ドメイン: cinemetrix.com）を有効化し、Google Cloud Organization を作成しました。現在、6 つのフォルダにわたって 85 のプロジェクトがあります。セキュリティ部門は、直ちに有効な方針として、Organization 内のいかなるプロジェクト、フォルダ、リソースにおいても、cinemetrix.com 外の principal に IAM role を付与してはならないと定めました。このコントロールは Organization レベルで中央集約的に強制され、新規作成されるプロジェクトにも自動的に適用され、カスタムスクリプトや定期ジョブなしで機能し、30 分以内に有効になり、既存および将来の service account ベースのワークロードを損なってはなりません。どうすべきですか？

Question 5

小売向けアナリティクスチームは、ジョブのコードやデプロイスクリプトを一切変更せずに、毎週のバッチ処理として 40 本のレガシーな Hadoop MapReduce ジョブを Google Cloud 上で実行する必要があります。コンピュートコストとインフラ運用の手間をどちらも最小化したいと考えています。各バッチは 3〜6 時間実行し、パイプラインはワーカーの最大 20% の損失を許容しても失敗しません。何をすべきですか？