運用コストを最小限に抑えるために、顧客は CloudHub 1.0 ソリューションを使用したいと考えています。顧客の要件は次のとおりです。
* 2つのビジネスグループでリソースを分離
* すべてのAPIの高可用性(HA)
* 専用ロードバランサ(DLB)経由でトラフィックをルーティングする
* 環境を本番環境と非本番環境に分ける
どのソリューションが顧客のニーズを満たしますか?
A. 1 つの本番環境用仮想プライベート クラウド (VPC) と 1 つの非本番環境用仮想プライベート クラウド (VPC)。
可用性ゾーンを使用してビジネス グループを区別します。
可用性ゾーン全体で HA を確保するために、VPC ごとに最大 CIDR を割り当てます。
B. ビジネス グループごとに 1 つの本番環境用仮想プライベート クラウド (VPC) と 1 つの非本番環境用仮想プライベート クラウド (VPC)。
予測されるアプリケーションの合計に合わせて CIDR を最小限に抑えます。
HA 用の API のデプロイ中に可用性ゾーンを分割します。
C. 1 つの本番環境と 1 つの非本番環境の Virtual Private Cloud (VPC)。
ビジネス グループを区別するためにサブネットを構成します。
子グループを簡単に追加できるように、VPC ごとに最大 CIDR を割り当てます。
VPC を拡張して 3 つのアベイラビリティーゾーンをカバーします。
D. ビジネス グループごとに 1 つの本番環境用仮想プライベート クラウド (VPC) と 1 つの非本番環境用仮想プライベート クラウド (VPC)。
予測されるアプリケーションの合計に合わせて CIDR を最小限に抑えます。
複数の可用性ゾーンを持つ MuleSoft CloudHub 1.0 リージョンを選択します。
HAのために複数のワーカーを展開し、
正解:D
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質問 2:
展示を参照してください。

組織は、すべての CloudHub デプロイメントに対して 1 つの特定の CloudHub (AWS) リージョンを使用します。
組織の Mule アプリケーションがアベイラビリティーゾーン (AZ) の CloudHub にデプロイされている場合、CloudHub ワーカーはどのようにアベイラビリティーゾーン (AZ) に割り当てられますか?
A. ワーカーは、そのリージョン内の利用可能な AZ にランダムに分散されます
B. Mule アプリケーション用に AZ がランダムに選択され、Mule アプリケーションのすべての CloudHub ワーカーがその 1 つの AZ に割り当てられます。
C. AZ は、Mule アプリケーションのデプロイ構成の一部として選択されます
D. 特定の環境に属するワーカーは、そのリージョン内の同じ AZ に割り当てられます。
正解:B
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質問 3:
Anypoint Platform API からの応答ですぐにわかる、典型的な C4E の成功を測定する重要業績評価指標 (KPI) は何ですか?
A. Anypoint Exchange に公開された RAML または OAS 形式の API 仕様の数
B. パブリックにアクセス可能な HTTP エンドポイントを持ち、Anypoint Platform によって管理されている API 実装の数
C. CI/CD ツールを使用してデプロイされた API 実装と比較して、手動でデプロイされた API 実装の割合
D. 過去 24 時間に報告された生産停止インシデントの数
正解:A
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質問 4:
トラフィックは API プロキシを介して API 実装にルーティングされます。API プロキシは API Manager によって管理され、API 実装は Runtime Manager を使用して CloudHub VPC にデプロイされます。この API には API ポリシーが適用されています。このデプロイ シナリオでは、どの時点で API ポリシーが着信 API クライアント リクエストに適用されますか?
A. MuleSoft がホストするロードバランサー
B. APIプロキシとAPI実装の両方で
C. API実装時
D. APIプロキシで
正解:D
質問 5:
展示品を参照してください。
3 つのビジネス プロセスを実装する必要があり、実装では複数の異なる SaaS アプリケーションと通信する必要があります。
これらのプロセスは、個別の (サイロ化された) LOB によって所有され、主に互いに独立していますが、いくつかのビジネス エンティティを共有しています。各 LOB には 1 つの開発チームと独自の予算があります。この組織のコンテキストでは、データ モデルの冗長性を最小限に抑えてこれらのビジネス プロセスを実装する API の API データ モデルを選択する最も効果的な方法は何ですか。
A) ビジネスプロセスの一貫した部分と関連するビジネスエンティティの定義に一致する複数の境界付きコンテキストデータモデルを構築する

B) 確立されたマイクロサービスとアジャイル API 中心のプラクティスに従うために、各 API に個別のデータ モデルを構築する C) 組織全体で一貫性と再利用を促進するために、XML スキーマを使用してすべての API データ モデルを構築する D) 3 つのビジネス プロセスのすべてのデータ タイプを統合し、データ モデルの一貫性と冗長性を確保する 1 つの集中型標準データ モデル (エンタープライズ データ モデル) を構築する
A. オプションD
B. オプションC
C. オプションB
D. オプションA
正解:D
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質問 6:
次の順序のうち、正しいものはどれですか?
A. API クライアントは API を呼び出すロジックを実装します >> API コンシューマは API へのアクセスを要求します >> API 実装は要求を >> API にルーティングします
B. API コンシューマが API へのアクセスをリクエスト >> API クライアントが API を呼び出すロジックを実装 >> API がリクエストをルーティング >> API 実装
C. API コンシューマが API を呼び出すロジックを実装 >> API クライアントが API へのアクセスをリクエスト >> API 実装がリクエストを >> API にルーティング
D. API クライアントは API を呼び出すロジックを実装します >> API コンシューマは API へのアクセスを要求します >> API は要求をルーティングします >> API 実装
正解:B
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質問 7:
組織は、さまざまな API レイヤーを使用してモバイル クライアントをバックエンド システムと統合する API 主導のアーキテクチャを作成しました。バックエンド システムは、多数の特殊なコンポーネントで構成され、REST API を介してアクセスできます。プロセス API とエクスペリエンス API は、バックエンド データ モデルとは異なる同じ境界コンテキスト モデルを共有します。バックエンド システムから消費されるデータの処理を支援するために、このアーキテクチャにどの追加の標準モデル、境界コンテキスト モデル、または腐敗防止レイヤーを追加するのが最適ですか?
A. すべての API に対して腐敗防止レイヤーを作成し、すべてのデータ モデルが相互に一致するように変換を実行し、API 間でデータを簡単に移動できるようにして、正規モデルの構築の複雑さとオーバーヘッドを回避します。
B. バックエンド モデルと API 主導のモデルを組み合わせた正規モデルを作成して、データ モデルを簡素化および統合し、データ変換を最小限に抑えます。
C. すべてのレイヤーの境界コンテキスト モデルを作成し、境界コンテキストが重複する場合はそれらを重複させて、上流と下流のデータ モデルの違いを API 開発者に知らせます。
D. システム レイヤーの境界コンテキスト モデルを作成してバックエンド データ モデルと厳密に一致させ、腐敗防止レイヤーを追加して、さまざまな境界コンテキストがシステム レイヤーとプロセス レイヤー全体で連携できるようにします。
正解:D
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