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Nutanix NCP-CN-6.10 試験シラバストピック:

セクション	目標
トピック 1: クラウドネイティブインフラストラクチャの管理	- NKP 環境を管理する 1. namespaces と workloads を管理する 2. クラスターのライフサイクル操作を管理する 3. アクセス制御とポリシーを構成する
トピック 2: NKP クラスターのデプロイと構成	- NKP クラスターのインストールとデプロイ 1. クラスターのデプロイを検証する 2. クラスターネットワークを構成する 3. ストレージ統合を構成する
トピック 3: NKP のトラブルシューティングと最適化	- クラスターを監視し、トラブルシュートする 1. クラスターのパフォーマンスを最適化する 2. ストレージおよびアプリケーションの問題をトラブルシュートする 3. ネットワーキングの問題を特定する
トピック 4: セキュリティと運用	- 運用のベストプラクティスを実装する 1. バックアップおよびリカバリ操作を実行する 2. プラットフォームの健全性と可用性を維持する 3. 認証とセキュリティを構成する

Nutanix Certified Professional - Cloud Native v6.10 認定 NCP-CN-6.10 試験問題：

1. A dev team needed to optimize their logging system to be more robust, because the CPU and memory limits were insufficient, which caused delays in log collection and processing during times of high demand.
After a deep performance analysis, they decided to increase the CPU limits from 1 to 4 and the memory from 1000Mi to 4Gi.
Which ConfigMap should the development team run with custom resource requests and limit values for fluentd?

A) bashCopy
[nutanix@nkp-boot ~]$ cat <<EOF > configmap.yamlapiVersion: v1kind:
ConfigMapmetadata:name:
logging-operator-logging-overridesnamespace: kommanderdata:values.yaml:
|fluentdresourceslimitscpu 4memory 1000Mirequestscpu 1memory 4GiEOF
B) bashCopy
[nutanix@nkp-boot ~]$ cat <<EOF > configmap.yamlapiVersion v1kind ConfigMapmetadataname logging-operator-logging-overridesnamespace kommanderdatavalues.yaml
|fluentdresourceslimitscpu 4EOFvalues.yaml |fluentdresourceslimitscpu 4memory 4Girequestscpu
1memory 1000MiEOF
C) bashCopy
[nutanix@nkp-boot ~]$ cat <<EOF > configmap.yamlapiVersion v1kind ConfigMapmetadataname logging-operator-logging-overridesnamespace kommanderdatavalues.yaml
|fluentdresourceslimitscpu 1memory 1000Mirequestscpu 4memory 4GiEOF
D) bashCopy
[nutanix@nkp-boot ~]$ cat <<EOF > configmap.yamlapiVersion: v1kind:
ConfigMapmetadata:name:
logging-operator-logging-overridesnamespace: kommanderdata:values.yaml:
|fluentd:resources:limits:cpu: 4memory: 4Girequests:cpu: 4memory: 4GiEOF

2. The Platform Engineer needs to expand an NKP Pro demo cluster due to workload capacity constraints. The demo cluster has 150 vCPUs available to it from a licensing standpoint. Each worker node has 8 vCPUs and each control plane node has 4 vCPUs. Which two options are valid for expanding the demo cluster and remaining compliant with licensing? (Choose two.)

A) Expand the original worker nodepool by up to 4 nodes and create a new worker nodepool consisting of 6 nodes with 4 vCPUs/node.
B) Create a new worker nodepool consisting of 10 nodes with 8 vCPUs per node.
C) Add 6 additional control planes.
D) Expand the original worker nodepool by up to 8 nodes.

3. A Kubernetes administrator has been tasked with deploying a new cluster to AWS. The administrator has received the following requirements for this deployment:
Region us-east-1
AMI rhel8.6
What is a requirement for deploying a new cluster in AWS?

A) Use --ami-format parameter
B) Set an export AWS_REGION
C) Use --dry-run parameter
D) Set an export KUBECONFIG

4. To keep an NKP cluster and applications healthy and drive productivity forward, a Platform Engineer needs to stay informed of all events occurring within the cluster. What component of kube-prometheus-stack will help the engineer to stay informed of these events in NKP?

A) node-exporter
B) alertmanager
C) service monitors
D) prometheus-operator

5. What is a valid troubleshooting step if the bootstrap cluster creation fails due to unreachable control plane components?

A) Restart the Prism Central VM
B) Reduce the cluster node size
C) Verify network connectivity and firewall rules
D) Enable image pull secrets

質問と回答：

質問 # 1
正解： D

質問 # 2
正解： A、D

質問 # 3
正解： B

質問 # 4
正解： B

質問 # 5
正解： C