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Oracle 1Z0-1109-25 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	監視と可観測性（O&M）の実装：このセクションでは、OCIの監視、ログ、イベントサービスを用いてシステムパフォーマンスを追跡するサイト信頼性エンジニア（SRE）と監視スペシャリストの専門知識を評価します。システムの信頼性を維持し、運用上の問題を効果的にトラブルシューティングするために、メトリクス、ログ、イベントを分析します。
トピック 2	継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI CD）の構成と管理：このセクションでは、OCI DevOps Service を用いたソフトウェアライフサイクルの自動化に関するCI CDエンジニアと自動化スペシャリストの知識をテストします。ソースコードリポジトリの管理、ビルドデプロイメントパイプラインの構成、環境間の自動デプロイメントのためのアーティファクトの作成などが含まれます。
トピック 3	DevOpsの原則を理解し、コンテナ化サービスを効果的に活用する：このセクションでは、DevOpsエンジニアとクラウドアーキテクトがDevOpsの方法論とコンテナ化プラクティスを適用するスキルを評価します。マイクロサービス・アーキテクチャの実装、Dockerコンテナの作成、そしてアプリケーションのデプロイメントとスケーラビリティを効率化するためのOracle Cloud Infrastructure Registry（OCIR）とコンテナインスタンスの管理について学びます。
トピック 4	コードとテンプレートを用いたインフラストラクチャのプロビジョニングと構成：このドメインでは、TerraformなどのInfrastructure as Code（IaC）ツールを用いたインフラストラクチャのデプロイにおけるDevOpsエンジニアとインフラストラクチャアーキテクトの専門知識を評価します。OCI Resource Managerを用いたリソースプロビジョニングの自動化に重点を置き、一貫性と効率性に優れたインフラストラクチャ設定を実現します。
トピック 5	コンテナ・オーケストレーション・エンジンを使用したコンテナ管理：このパートでは、Kubernetes管理者およびコンテナ化スペシャリストがOracle Container Engine for Kubernetes（OKE）を管理する能力を評価します。OCI環境でコンテナ化されたアプリケーションを最適化するための、クラスタの作成、スケーリング、アップグレード、ネットワーク、ストレージ、セキュリティ構成を網羅しています。

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Oracle Cloud Infrastructure 2025 DevOps Professional 認定 1Z0-1109-25 試験問題 (Q43-Q48):

質問 # 43
You're using Oracle Cloud Infrastructure (OCI) DevOps service to automate your software releases to release features more frequently and with fewer errors. While deploying an update to production, one of your deployment stages failed.
What action should you perform in your Deployment Pipeline?

A. Add Rescue and Trigger stages to automatically trigger the failed deployment.
B. Roll back the failed stage in the pipeline to the previous successful released version
C. Use OCI DevOps Trigger and Rerun tool to avoid downtime.
D. Automate back up and use the rerelease stage in the Deployment Pipeline.

正解：B

解説：
When a deployment stage fails in a OCI DevOps Deployment Pipeline, the recommended approach is to roll back to the previous successful version to ensure that the production environment remains in a stable state. This approach minimizes disruption and ensures that your system continues to function properly while the issue with the failed deployment is investigated and fixed.

質問 # 44
How do OCI DevOps Deployment Pipelines reduce risk and complexity of production applications?

A. By reducing change-driven errors introduced by manual deployments
B. By eliminating downtime of production applications
C. By working with existing Git repositories and CI systems
D. By scaling builds with service-managed build runners

正解：A

解説：
OCI DevOps Deployment Pipelines automate the process of deploying applications to production environments. By using automated, repeatable deployment processes, they help reduce the risk of change-driven errors, which are often introduced during manual deployments. This automation reduces human errors and ensures consistency across environments, thus minimizing complexity and risk in production.

質問 # 45
Why is it important to extract output artifacts from the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) DevOps build pipeline and store them in an Artifact Registry repository?

A. All artifacts are permanently stored in the build pipeline. Extracting just the ones required for deployment tells the deployment pipeline which artifacts to use.
B. Storing build artifacts in registries helps the deployment pipeline differentiate output artifacts created by the build pipeline from artifacts copied from a Git repository.
C. Output artifacts aren't permanent. If they are to be used in the Deliver Artifacts stage, they need to be exported as output artifacts to a registry.
D. Deliver Artifacts is a required stage of the build pipeline, and the entire pipeline won't work if it is not included in order to extract artifacts after the Managed Build stage.

正解：C

解説：
In OCI DevOps Build Pipeline, the output artifacts generated during the build are temporary and will be discarded unless explicitly stored in a persistent location. By extracting and storing these artifacts in an Artifact Registry (such as OCI Artifact Registry or OCI Container Registry), you ensure that they are available for subsequent stages, such as deployment.
Storing artifacts in a registry provides a persistent location where the deployment pipeline can access them, ensuring the artifacts are available for reliable deployment.

質問 # 46
A fully qualified path to a particular image in an OCIR repository is given as iad.ocir.io/ansh81vru1zp/project01/acme-web-app:version2.0.test.
Identify the two options with correct terms and their associated values. (Choose two.)

A. ansh81vru1zp/project01/acme-web-app:version2.0.test represents <repo-name>
B. ansh81vru1zp represents <tenancy-namespace>
C. version2.0.test represents <tenancy-namespace>
D. iad.ocir.io/ansh81vru1zp represents <region-key>
E. iad represents <region-key>

正解：B、E

解説：
ansh81vru1zp is the <tenancy-namespace>. In Oracle Cloud Infrastructure Registry (OCIR), the tenancy namespace uniquely identifies the tenancy and is used as part of the image path.
iad is the <region-key>. The region key is the shorthand identifier for the OCI region (iad represents Ashburn region), and it is used in the fully qualified path for images stored in the Oracle Cloud Infrastructure Registry (OCIR).

質問 # 47
How can you run applications on GPU worker nodes in clusters created using Container Engine for Kubernetes (OKE)?

A. By selecting a managed node pool, a GPU shape, and a GPU image, and specifying the number of CPU resources required in the pod spec
B. By selecting a virtual node pool, a GPU shape, and a GPU image, and ensuring that the CUDA libraries are included in the application container
C. By selecting a managed node pool, a GPU shape, and a GPU image that has CUDA libraries pre-installed, and specifying the number of GPU resources required in the pod spec
D. By selecting a managed node pool, a GPU shape, and a GPU image, and ensuring that the CUDA libraries for different GPUs are pre-installed on the worker nodes

正解：C

解説：
To run applications on GPU worker nodes in Oracle Kubernetes Engine (OKE), you need to:
Select a managed node pool and choose a GPU shape for the worker nodes.
Use a GPU image that has the necessary CUDA libraries pre-installed to ensure that GPU workloads can be executed properly.
In the pod specification, specify the number of GPU resources required for the container to utilize the GPU hardware during execution. This allows Kubernetes to schedule the pod on a node with an available GPU.

質問 # 48
......

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George Nelson George Nelson

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