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2025年最新のMCPA-Level-1日本語問題集の無料PDFゲットせよ！最近更新された問題 [Q29-Q52]

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2025年最新のMCPA-Level-1日本語問題集の無料PDFゲットせよ！最近更新された問題

MCPA-Level-1日本語認定試験問題集には154練習テスト問題

質問 # 29
ある企業は、EU コントロール プレーンと顧客がホストする Mule ランタイムを組み合わせたハイブリッド Anypoint Platform デプロイ モデルを使用しています。ステージング環境で Mule API 実装を正常にテストした後、Mule API 実装は環境固有のプロパティで設定され、本番環境に昇格する必要があります。MuleSoft が Mule API 実装を設定し、本番環境への昇格を自動化するために推奨する方法は何ですか?

  • A. API Manager の [プロパティ] タブで Mule API 実装のプロパティを変更し、API Manager を使用して Mule API 実装を本番環境にプロモートします。
  • B. 各環境のプロパティ ファイルを Mule API 実装の展開可能なアーカイブにバンドルし、Anypoint CLI または Anypoint Platform REST APIsB を使用して Mule API 実装を本番環境に昇格させます。
  • C. Anypoint Exchange で Mule API 実装のプロパティを変更し、Runtime Manager を使用して Mule API 実装を本番環境にプロモートします。
  • D. API ポリシーを使用してステージング環境にデプロイされた Mule API 実装のプロパティを変更し、別の API ポリシーを使用して Mule API 実装を本番環境にデプロイします。

正解：B

解説：
Bundle properties files for each environment into the Mule API implementation's deployable archive, then promote the Mule API implementation to the Production environment using Anypoint CLI or the Anypoint Platform REST APIs
*****************************************
>> Anypoint Exchange is for asset discovery and documentation. It has got no provision to modify the properties of Mule API implementations at all.
>> API Manager is for managing API instances, their contracts, policies and SLAs. It has also got no provision to modify the properties of API implementations.
>> API policies are to address Non-functional requirements of APIs and has again got no provision to modify the properties of API implementations.
So, the right way and recommended way to do this as part of development practice is to bundle properties files for each environment into the Mule API implementation and just point and refer to respective file per environment.


質問 # 30
顧客は、MuleSoft アプリケーションを CloudHub 1.0 でホストしたいと考えています。これらのアプリケーションは、ドメイン https://api.acmecorp.com で利用できる必要があります。
acme-dib-prod という専用ロードバランサー (DLB) を作成した後、構成を完了するために顧客がさらに実行する必要があるアクションは何ですか?

  • A. api.acmecorp.com の TLS 証明書を使用して DLB を構成し、api から CNAME レコードを作成します。
    acmecorp.com から acme-dib-prod.|lb.anypointdns.net へ
  • B. acme-dib-prod.Jb.anypointdns.net の TLS 証明書を使用して DLB を設定し、api.acmecorp:com から acme-dlb-prod.lb.anypointdns.net への CNAME レコードを作成します。
  • C. api.acmecorp.com の TLS 証明書を使用して DLB を構成し、api の A レコードを作成します。
    acmecorp.com を DLB に関連付けられたパブリック IP アドレスに接続します。
  • D. aplacmecorp.com の TLS 証明書を使用して DLB を構成し、api.aomecorp.com から acme-dib-prod.ei.cloubhub.io への CNAME レコードを作成します。

正解：A

解説：
When setting up a custom domain for MuleSoft applications hosted on CloudHub 1.0 using a Dedicated Load Balancer (DLB), follow these steps:
* Set Up the TLS Certificate: Configure the DLB (acme-dib-prod) with a TLS certificate that covers the custom domain api.acmecorp.com. This certificate will allow HTTPS traffic to be securely directed through the DLB to your Mule applications.
* DNS Configuration with CNAME:
* Create a CNAME record that points api.acmecorp.com to the DLB hostname acme-dib-prod.lb.
anypointdns.net.
* The CNAME record enables the custom domain to resolve to the DLB provided by MuleSoft's Anypoint Platform. This CNAME mapping directs all traffic to the correct DLB for processing and load distribution.
* Why Option B is Correct:
* A CNAME record provides the necessary aliasing to acme-dib-prod.lb.anypointdns.net, which is the endpoint managed by Anypoint Platform for your DLB.
* Option B also correctly identifies the need to configure the DLB with a TLS certificate specifically for api.acmecorp.com rather than for the DLB's internal hostname.
* Explanation of Incorrect Options:
* Options that suggest configuring the DLB with a TLS certificate for the DLB's internal hostname or using an A record are not suitable in this scenario. MuleSoft CloudHub 1.0 DLBs work with CNAME records to provide flexible and scalable domain management, and a direct IP (A record) is not supported for these load balancers.
ReferencesFor more information on configuring custom domains and DLBs on CloudHub 1.0, refer to the MuleSoft documentation on DLB setup and DNS configuration.


質問 # 31
ある企業は、データセンター内のオンプレミス クラスターをランタイム プレーンと MuleSoft がホストするコントロール プレーンとして使用しています。
企業は、コントロールプレーンからクラスターにデプロイされた Mule アプリケーションの詳細なパフォーマンス メトリックをどのように監視できますか?

  • A. オンプレミスのランタイムがパフォーマンスデータをコントロールプレーンに自動的に送信するため、アクションは必要ありません。
  • B. ランタイムノードにパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、監視エージェントは別のサーバーにインストールする必要があります。
  • C. クラスタ内の各ノードに監視エージェントをインストールする必要があります
  • D. キャプチャするメトリックの詳細なログを有効にするには、コントロールプレーンの監視セクションの設定を更新する必要があります。

正解：C

解説：
* Monitoring On-Premise Mule Applications:
* For Mule applications deployed on an on-premises cluster, monitoring detailed performance metrics requires communication with the MuleSoft-hosted control plane. The control plane, when used with on-premises runtimes, relies on Anypoint Monitoring and requires a Monitoring Agent to gather and send detailed performance metrics.
* Setting Up Monitoring:
* To enable detailed metrics, the Monitoring Agent must be installed on each node in the cluster where Mule applications are deployed. This agent collects data on memory usage, CPU load, response times, and other metrics, and sends it to the control plane for aggregation and visualization.
* Evaluating the Options:
* Option A: Updating settings in the control plane alone does not enable detailed monitoring; the agent must be installed on each node to capture detailed metrics.
* Option B (Correct Answer): Installing the Monitoring Agent on each node ensures that each runtime node in the cluster can send its metrics to the control plane, enabling detailed monitoring.
* Option C: Installing the agent on a separate server would not be effective, as each node in the cluster needs to independently report its metrics to ensure full visibility.
* Option D: The on-prem runtime does not automatically send detailed metrics to the control plane without the Monitoring Agent installed.
* Conclusion:
* Option B is the correct answer, as installing the Monitoring Agent on each node is essential for detailed performance monitoring of on-prem applications in a cluster.
Refer to MuleSoft's documentation on configuring Anypoint Monitoring for on-premises deployments and using the Monitoring Agent.


質問 # 32
API を呼び出して処理するために、API 実装、API クライアント、および API コンシューマーをどのように組み合わせますか?

  • A. API コンシューマーは API 実装を作成します。この実装は、API クライアント用に処理されるように、API から API 呼び出しを受け取ります。
  • B. Api コンシューマーは、API 呼び出しを API 実装によって処理されるように API に送信する API クライアントを作成します。
  • C. Api クライアントは、API 実装によって処理されるように、API 呼び出しを API に送信する API コンシューマーを作成します。
  • D. API クライアントは API コンシューマーを作成します。このコンシューマーは、API 実装のために処理されるように、API から API 呼び出しを受け取ります。

正解：B

解説：
The API consumer creates an API client, which sends API invocations to an API such that they are processed by an API implementation
*****************************************
Terminology:
>> API Client - It is a piece of code or program the is written to invoke an API
>> API Consumer - An owner/entity who owns the API Client. API Consumers write API clients.
>> API - The provider of the API functionality. Typically an API Instance on API Manager where they are managed and operated.
>> API Implementation - The actual piece of code written by API provider where the functionality of the API is implemented. Typically, these are Mule Applications running on Runtime Manager.


質問 # 33
組織は、顧客住所情報を取得するために顧客住所 API を実装しました。この API は複数の環境にデプロイされており、あらゆる場所でクライアント ID を適用するように構成されています。
開発者は、ユーザーが住所を更新できるようにするクライアント アプリケーションを作成しています。開発者は、Anypoint Exchange で Customer Address API を見つけ、それをクライアント アプリケーションで使用したいと考えています。
Anypoint Platform で自動的に実行できる API へのアクセス取得のステップはどれですか?

  • A. 選択した SLA レベルのクライアント アプリケーション要求を承認する
  • B. クライアント アプリケーションの資格情報を使用して、複数の環境にデプロイされた適切な API インスタンスへのアクセスを要求します。
  • C. API へのアクセスを要求するために、Anypoint Exchange で新しいアプリケーションを作成します。
  • D. クライアント アプリケーションの資格情報を使用して API を呼び出すようにクライアント アプリケーションを変更します。

正解：A

解説：
正解: 選択した SLA レベルのクライアント アプリケーション要求を承認する
********************************************
>> 選択した SLA レベルのクライアント アプリケーション リクエストの承認のみを自動化できます
>> 提供された残りのオプションは無効です


質問 # 34
システム API は、プライマリ環境とディザスター リカバリー (DR) 環境にデプロイされ、環境ごとに異なる DNS 名が使用されます。プロセス API はシステム API のクライアントであり、システム API によってレート制限されており、環境ごとに異なる制限があります。システム API の DR 環境は、プライマリ環境によって提供されるレート制限の 20% しか提供しません。これらの条件と制約を考慮して、プロセス API の全体的なエラーを減らすための最良の API フォールト トレラント呼び出し戦略は何ですか?

  • A. 並行して、プライマリ環境にデプロイされたシステム API と DR 環境にデプロイされたシステム API を呼び出します。プロセス API にタイムアウトと再試行のロジックを追加して、断続的なエラーを回避します。プロセス API にロジックを追加して結果を組み合わせる
  • B. プライマリ環境にデプロイされたシステム API を呼び出します。再試行ロジックをプロセス API に追加して、DR 環境にデプロイされたシステム API を呼び出して断続的な障害を処理する
  • C. プライマリ環境にデプロイされたシステム API を呼び出します。プロセス API にタイムアウトと再試行のロジックを追加して、断続的なエラーを回避します。それでも失敗する場合は、DR 環境にデプロイされたシステム API を呼び出します
  • D. プライマリ環境にデプロイされたシステム API を呼び出します。プロセス API にタイムアウトと再試行のロジックを追加して、断続的なエラーを回避します。それでも失敗する場合は、DR 環境にデプロイされたプロセス API のコピーを呼び出します

正解：C

解説：
正解: プライマリ環境にデプロイされたシステム API を呼び出します。プロセス API にタイムアウトと再試行のロジックを追加して、断続的なエラーを回避します。それでも失敗する場合は、DR 環境にデプロイされたシステム API を呼び出します
********************************************
質問で注意すべき重要な考慮事項が 1 つあります。それは、DR 環境のシステム API は、プライマリ環境によって提供されるレート制限の 20% しか提供しないということです。そのため、プライマリ環境とは対照的に、DR 環境 API に許可される呼び出しは比較的少なくなります。これを念頭に置いて、適切で最適なフォールト トレラントな呼び出し戦略を分析してみましょう。
1. DR 環境には 20% の制限があるため、両方のシステム API を並行して呼び出すことは、現実的なアプローチではありません。毎回並行して呼び出すと、DR 環境のレート制限を簡単かつ迅速に使い果たしてしまい、必要なときに真の断続的なエラー シナリオを許容する機会が得られない可能性があります。
2. 与えられた別のオプションは、プライマリ環境のシステム API を呼び出すときに API を処理するためにタイムアウトと再試行ロジックを追加することを提案することです。ここまでは良いです。ただし、すべての再試行が失敗した場合、オプションは DR 環境でプロセス API のコピーを呼び出すことを提案していますが、これは正しくないか、推奨されていません。フォールバックの対象となるのはシステム API のみであり、プロセス API 全体ではありません。通常、プロセス API には、他の多くの API を呼び出す重いオーケストレーションが多数含まれており、DR のプロセス API を呼び出すことによって、それらを繰り返したくありません。したがって、このオプションは適切ではありません。
3. 与えられたもう 1 つのオプションは、最初にプライマリ環境のシステム API を再試行する代わりに、API を処理するための再試行 (タイムアウトなし) ロジックを追加して、DR 環境のシステム API で直接再試行することを提案することです。これは適切なフォールバックではありません。適切なフォールバックは、最初にプライマリ環境ですべての再試行が実行されて使い果たされた後にのみ発生する必要があります。ただし、ここでは、メイン API を試行せずに、最初の失敗自体でフォールバック API を直接再試行することをオプションが提案しています。したがって、このオプションも適切ではありません。
これにより、適切で最適なオプションが 1 つ残ります。
- プライマリ環境にデプロイされたシステム API を呼び出す
- プロセス API でタイムアウトと再試行ロジックを追加します。
・ リトライしても失敗する場合は、DR環境に配備したシステムAPIを呼び出してください。


質問 # 35
API クライアントは、既存の API 実装から 1 つのメソッドを呼び出します。API の実装は後で更新されます。API クライアントの呼び出しロジックも更新する必要がある API 実装の変更はどれですか?

  • A. API クライアントが使用するリソースに新しいメソッドが追加された場合
  • B. APIクライアントから呼び出されるメソッドに対して、レスポンスのデータ型を変更した場合
  • C. API クライアントから呼び出されるメソッドに新しい必須フィールドが追加された場合
  • D. API クライアントから呼び出されるメソッドに子メソッドを追加する場合

正解：C

解説：
When a new required field is added to the method called by the API client
*****************************************
>> Generally, the logic on API clients need to be updated when the API contract breaks.
>> When a new method or a child method is added to an API , the API client does not break as it can still continue to use its existing method. So these two options are out.
>> We are left for two more where "datatype of the response if changed" and "a new required field is added".
>> Changing the datatype of the response does break the API contract. However, the question is insisting on the "invocation" logic and not about the response handling logic. The API client can still invoke the API successfully and receive the response but the response will have a different datatype for some field.
>> Adding a new required field will break the API's invocation contract. When adding a new required field, the API contract breaks the RAML or API spec agreement that the API client/API consumer and API provider has between them. So this requires the API client invocation logic to also be updated.


質問 # 36
何千もの店舗を持つ小売会社には、購入に関するデータを受け取り、それを単一のデータベースに挿入するための API があります。個々の店舗は、約 30 分ごとに購入データのバッチを API に送信します。API 実装では、データベース一括挿入コマンドを使用して、データ分析ソリューション プロバイダーが提供するカスタム JDBC ドライバーを使用して、すべての購入データをデータベースに送信します。API 実装は、単一の CloudHub ワーカーにデプロイされます。JDBC ドライバーはデータを CloudHub ワーカー上の複数の一時ディスク ファイルのセットに処理し、データは独自のプロトコルを使用して分析エンジンに送信されます。通常、このプロセスには数分もかかりません。リクエストが失敗することがあります。この場合、ログには、ファイル領域不足メッセージを示す JDBC ドライバーからのメッセージが表示されます。リクエストが再送信されると、それは成功しています。このスループットの問題を解決する最善の方法は何ですか?

  • A. CloudHub 自動スケーリング ポリシーを使用して、CloudHub ワーカーを追加します
  • B. CloudHub 自動スケーリング ポリシーを使用して、CloudHub ワーカーのサイズを増やします
  • C. CloudHub ワーカーの数を増やす
  • D. CloudHub ワーカーのサイズを大きくします

正解：C

解説：
正解: CloudHub ワーカーのサイズを大きくする
********************************************
与えられたシナリオから取り出せる重要な詳細は次のとおりです。
>> API 実装では、データベースの一括挿入コマンドを使用して、すべての購入データをデータベースに送信します
>> JDBC ドライバーはデータを CloudHub ワーカー上の複数の一時ディスク ファイルのセットに処理します
>> 要求が失敗し、ログにファイル領域不足メッセージを示すメッセージが表示されることがあります。上記の詳細に基づいて:
>> エラー メッセージに基づいて自動スケーリング ルールを設定できないため、どちらの自動スケーリング オプションも役に立ちません。自動スケーリング ルールは、特定のエラーやディスク容量の問題ではなく、CPU/メモリの使用量に基づいて開始されます。
>> CloudHub ワーカーの数を増やしても、ここでは役に立ちません。なぜなら、失敗の理由は、CPU やメモリに関するパフォーマンスの側面によるものではないからです。これは、ディスク容量が原因です。
>> さらに、API は受信したバッチ データを送信するために一括挿入を行っています。つまり、すべてのデータは一度に 1 人のワーカーによってのみ処理されます。したがって、ディスク容量の問題は「ワーカーごと」に取り組む必要があります。複数のワーカーを使用しても、特定のワーカーのディスク容量が不足している場合、そのワーカーでバッチが失敗する可能性があるため、役に立ちません。
したがって、この問題に対処してこれを解決する正しい方法は、より多くのディスク容量を持つ新しいワーカーがプロビジョニングされるように、ワーカーの仮想コア サイズを増やすことです。


質問 # 37
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. API実装時
  • B. APIプロキシとAPI実装の両方で
  • C. MuleSoft がホストするロードバランサー
  • D. APIプロキシで

正解：D


質問 # 38
プラットフォーム アーキテクトは、クライアントに属するすべてのポリシーの表示など、さまざまなタスクを実行する従来のモノリシック SOAP ベースの Web サービスを継承します。このサービスは、生命保険管理システムと損害保険管理システムの 2 つのバックエンド システムに接続し、各システム内で保険ポリシー情報を照会して結果を集約し、ユーザー インターフェイス (UI) に SOAP ベースの応答を表示します。
アーキテクトは、API 主導の規則に従うためにモノリシック Web サービスを分割したいと考えています。
サービスのどの部分をプロセス層に配置する必要がありますか?

  • A. 管理システムからの保険契約情報を統合する
  • B. 各バックエンド管理システムへの接続を認証および維持する
  • C. SOAPベースの応答をUIに表示する
  • D. 管理システムからのデータのクエリ

正解：A

解説：
In the API-led connectivity approach, each layer (System, Process, and Experience) has a distinct purpose:
* System APIs: These APIs connect directly to backend systems to expose and unlock data in a standardized way.
* Process APIs: These are responsible for orchestrating and processing data across different systems, combining information where needed.
* Experience APIs: These are designed for specific user interfaces or applications, often transforming data formats to fit the needs of each consumer application.
Why Option A is Correct:
* Process APIs are designed to combine data from multiple systems, which aligns with the function of aggregating policy information from both the life and general insurance systems. This aggregation logic would ideally reside in the Process layer, separating data retrieval from data orchestration.
* Moving this functionality to the Process layer enables reusability and modularity, as other Experience APIs or services could also leverage the combined policy data if needed.
Explanation of Incorrect Options:
* Option B (Presenting the SOAP-based response) would be managed by the Experience layer, as this layer adapts data formats for specific interfaces.
* Option C (Authenticating and maintaining backend connections) would typically be handled within the System layer, where backend integration and security handling occurs.
* Option D (Querying data) is the function of System APIs, which access the backend systems directly and expose the raw data without additional processing.
ReferencesFor further details on API-led architecture and the roles of each layer, refer to MuleSoft's documentation on API-led connectivity and API layers.


質問 # 39
TemperatureSensors API インスタンスは、CAR_FACTORY ビジネス グループの PROD 環境の API Manager で定義されています。AcmelemperatureSensors Mule アプリケーションはこの API インスタンスを実装し、Runtime Manager から CAR_FACTORY ビジネス グループの PROD 環境にデプロイされます。有効なクライアント ID とクライアント シークレットを要求するポリシーが、API Manager で API インスタンスに適用されます。
API コンシューマーは、AcmeTemperatureSensors Mule アプリケーションを呼び出すために有効なクライアント ID とクライアント シークレットをどこで入手できますか?

  • A. アクセス管理では、CAR_FACTORYビジネスグループのPROD環境から
  • B. Anypoint Exchangeでは、TemperatureSensors APIインスタンスに承認されたAPIクライアントアプリケーションから
  • C. シークレットマネージャーで、共有シークレットの静的ユーザー名/パスワードへのアクセスをリクエストします。
  • D. API ManagerのCAR_FACTORYビジネスグループのPROD環境から

正解：B

解説：
When an API policy requiring a client ID and client secret is applied to an API instance in API Manager, API consumers must obtain these credentials through a registered client application. Here's how it works:
* Anypoint Exchange and Client Applications:
* To access secured APIs, API consumers need to create or register a client application in Anypoint Exchange. This process involves requesting access to the specific API, and once approved, the consumer can retrieve the client ID and client secret associated with the application.
* Why Option D is Correct:
* Option D accurately describes the process, as the client ID and client secret are generated and managed within Anypoint Exchange. API consumers can use these credentials to authenticate with the TemperatureSensors API.
* Explanation of Incorrect Options:
* Option A (secrets manager) is incorrect because client credentials for API access are not managed via secrets manager.
* Option B (API Manager) is incorrect as API Manager manages policies but does not provide client-specific credentials.
* Option C (Access Management) does not apply, as Access Management is primarily used for user roles and permissions, not API client credentials.
ReferencesFor further details on managing client applications in Anypoint Exchange, consult MuleSoft documentation on client application registration and API security policies.


質問 # 40
ある企業は、米国西部リージョンの共有クラウド内の単一のワーカー/レプリカに API をデプロイしました。
アベイラビリティーゾーンで障害が発生するとどうなりますか?

  • A. CloudHub は、米国西部リージョンの別のアベイラビリティーゾーンに API を自動的に再デプロイします。
  • B. APT は、可用性がオンラインに戻るまで使用できません。その時点でワーカー/レプリカは自動的に再起動されます。
  • C. CloudHub は米国東部リージョンで APL を自動的に再デプロイします
  • D. Anypoint Platform 管理者は、AP] で障害が発生し、CI/CD パイプラインをトリガーして米国東部地域に再展開する必要がある場合に警告を受け取ります。

正解：B

解説：
In a CloudHub deployment with a single worker/replica located in a specific Availability Zone (AZ), if an AZ experiences an outage, here's what happens:
* Worker Availability: Since the application is deployed in a single AZ, CloudHub does not automatically redeploy the application in a different zone or region during an outage. Thus, if the current AZ is unavailable, the application will be offline.
* Auto-Restart upon AZ Recovery: Once the affected AZ is back online, CloudHub will auto-restart the worker in the same AZ without manual intervention. This ensures that as soon as the AZ is functional, the application resumes automatically.
* Explanation of Correct Answer (B):
* Option B accurately describes the situation, as the API will remain unavailable until the original AZ is restored.
* CloudHub does not currently support automatic failover across regions or other availability zones within the same region for single-worker deployments on the shared cloud.
* Explanation of Incorrect Options:
* Option A (auto-redeployment in the U.S. East region) is incorrect, as CloudHub does not migrate across regions automatically.
* Option C (redeployment in another AZ within the U.S. West) is not a feature for single-worker deployments.
* Option D (manual redeployment triggered by an admin) is unnecessary as CloudHub handles restarts automatically when the AZ is back online.
ReferencesRefer to MuleSoft CloudHub's availability and disaster recovery documentation for more information on how CloudHub manages availability in shared environments.


質問 # 41
ある組織では、InfoSec チームが Anypoint Platform 関連のデータ トラフィックを調査しています。
Anypoint Platform でモニタリングとアラートに使用できるデータのほとんどは、どこから取得されますか?

  • A. 展開モデルに応じて、Mule ランタイムまたは API 実装から
  • B. デプロイ モデルに関係なく、Mule ランタイムから
  • C. 共有ロード バランサ、VPC、Mule ランタイムなど、Anypoint Platform のさまざまなコンポーネントから
  • D. データのタイプに応じて、Mule ランタイムまたは API Manager から

正解：B

解説：
From the Mule runtime irrespective of the deployment model
*****************************************
>> Monitoring and Alerting metrics are always originated from Mule Runtimes irrespective of the deployment model.
>> It may seems that some metrics (Runtime Manager) are originated from Mule Runtime and some are (API Invocations/ API Analytics) from API Manager. However, this is realistically NOT TRUE. The reason is, API manager is just a management tool for API instances but all policies upon applying on APIs eventually gets executed on Mule Runtimes only (Either Embedded or API Proxy).
>> Similarly all API Implementations also run on Mule Runtimes.
So, most of the day required for monitoring and alerts are originated fron Mule Runtimes only irrespective of whether the deployment model is MuleSoft-hosted or Customer-hosted or Hybrid.


質問 # 42
Anypoint Platform でクライアント管理に外部 ID プロバイダを使用する場合の主な要件は何ですか?

  • A. Anypoint Platform によって管理される OAuth 2.0 で保護された API を呼び出すには、API クライアントは、同じ ID プロバイダーによって発行されたアクセス トークンを送信する必要があります。
  • B. Anypoint Platform によって管理される API は、SAML 2.0 ポリシーによって保護される必要があります
  • C. Anypoint Platform にサインインするには、シングル サインオンが必要です。
  • D. アプリケーション ネットワークには、ID プロバイダーと対話するシステム API が含まれている必要があります。

正解：A

解説：
https://www.folkstalk.com/2019/11/mulesoft-integration-and-platform.html 説明:
正解: Anypoint Platform によって管理される OAuth 2.0 で保護された API を呼び出すには、API クライアントは、同じ ID プロバイダーによって発行されたアクセス トークンを送信する必要があります。
********************************************
>> クライアント管理に外部 ID プロバイダーを使用しているため、Anypoint Platform へのサインインにシングル サインオンは必要ありません
>> Anypoint Platform で管理されるすべての API を SAML 2.0 ポリシーで保護する必要はありません。これは、クライアント管理に外部 ID プロバイダーを使用しているためです。
>> クライアント管理に外部 ID プロバイダーを使用しているため、アプリケーション ネットワークに ID プロバイダーと対話するシステム API を含める必要があるというのは正しくありません。 、API クライアントは、同じ ID プロバイダーによって発行されたアクセス トークンを送信する必要があります。
https://docs.mulesoft.com/api-manager/2.x/external-oauth-2.0-token-validation-policy
https://blogs.mulesoft.com/dev/api-dev/api-security-ways-to-authenticate-and-authorize/


質問 # 43
展示を参照してください。組織は Mule スタンドアロン ランタイムを実行しており、Active Directory を Anypoint Platform 外部 ID プロバイダーとして構成しています。組織には他のシステム コンポーネントのための予算がありません。
特定の内部ユーザー グループへのアクセスを最も効果的に制限するには、組織内のすべての API インスタンスにどのようなポリシーを適用する必要がありますか?

  • A. IPホワイトリストポリシーを適用します。特定のユーザーのワークステーションのみがホワイトリストに追加されます。
  • B. OAuth 2.0アクセストークン強制ポリシーを適用します。内部Active DirectoryがOAuthサーバーとして構成されます。
  • C. クライアントID強制ポリシーを適用します。特定のユーザーグループは、特定のクライアント資格情報を使用するようにクライアントアプリケーションを構成します。
  • D. 基本認証 - LDAP ポリシーを適用します。内部 Active Directory がユーザー認証用の LDAP ソースとして構成されます。

正解：D

解説：
Apply a basic authentication - LDAP policy; the internal Active Directory will be configured as the LDAP source for authenticating users.
*****************************************
>> IP Whitelisting does NOT fit for this purpose. Moreover, the users workstations may not necessarily have static IPs in the network.
>> OAuth 2.0 enforcement requires a client provider which isn't in the organizations system components.
>> It is not an effective approach to let every user create separate client credentials and configure those for their usage.
The effective way it to apply a basic authentication - LDAP policy and the internal Active Directory will be configured as the LDAP source for authenticating users.


質問 # 44
API ポリシーが Anypoint Platform で定義されている場所と、それが API インスタンスにどのように適用されるかについて正しいのはどれですか?

  • A. API ポリシーは、Mule ランタイムへの API デプロイメントの一部として Runtime Manager で定義され、特定の API インスタンスにのみ適用されます。
  • B. API ポリシーは、特定の API インスタンスに対して API Manager で定義され、特定の API インスタンスにのみ適用されます。
  • C. API ポリシーは API Manager で定義され、すべての API インスタンスに自動的に適用されます。
  • D. API ポリシーは API Manager で定義され、指定された環境のすべての API インスタンスに適用されます。

正解：B

解説：
The API policy is defined in API Manager for a specific API instance, and then ONLY applied to the specific API instance.
*****************************************
>> Once our API specifications are ready and published to Exchange, we need to visit API Manager and register an API instance for each API.
>> API Manager is the place where management of API aspects takes place like addressing NFRs by enforcing policies on them.
>> We can create multiple instances for a same API and manage them differently for different purposes.
>> One instance can have a set of API policies applied and another instance of same API can have different set of policies applied for some other purpose.
>> These APIs and their instances are defined PER environment basis. So, one need to manage them seperately in each environment.
>> We can ensure that same configuration of API instances (SLAs, Policies etc..) gets promoted when promoting to higher environments using platform feature. But this is optional only. Still one can change them per environment basis if they have to.
>> Runtime Manager is the place to manage API Implementations and their Mule Runtimes but NOT APIs itself. Though API policies gets executed in Mule Runtimes, We CANNOT enforce API policies in Runtime Manager. We would need to do that via API Manager only for a cherry picked instance in an environment.
So, based on these facts, right statement in the given choices is - "The API policy is defined in API Manager for a specific API instance, and then ONLY applied to the specific API instance".


質問 # 45
コード中心の API ドキュメント環境では、API コンシューマーが、代表的なシナリオの一部として 1 つ以上の API を呼び出す方法を示す API クライアント ソース コードを調査および実行できるようにする必要があります。
Anypoint Platform を使用して、この種のコード中心の API ドキュメント環境を提供する最も効果的な方法は何ですか?

  • A. Anypoint Exchange エントリと API コンソールを通じて API が十分に文書化されていることを確認し、これらのページをすべての API コンシューマーと共有します。
  • B. API ノートブックを作成し、関連する Anypoint Exchange エントリに含めます。
  • C. 関連する API を Anypoint Exchange エントリを介して検出できるようにする
  • D. 関連する API ごとにモック サービスを有効にし、Anypoint Exchange エントリを介してそれらを公開します。

正解：B

解説：
正解: API ノートブックを作成し、関連する Anypoint exchange エントリに含める
********************************************
>> API ノートブックは、コード中心の API ドキュメントを提供できる Anypoint Platform のノートブックです。


質問 # 46
スパイク制御ポリシーとレート制限ポリシーについて正しい記述はどれですか?

  • A. リソース消費を制限してエクスペリエンス API を保護するには、レート制限ポリシーを適用する必要があります。
  • B. レート制限ポリシーでは制限に達した後、すべてのリクエストが拒否されますが、スパイク制御ポリシーでは制限に達した後、リクエストはキューに入れられます。
  • C. レート制限とスパイク制御ポリシーを適用するには、クライアントアプリケーションとAPIをバインドする契約が両方に必要です。
  • D. クラスター環境では、レート制限とスパイク制御ポリシーがクラスター内の各ノードに適用されます。

正解：D

解説：
* Understanding Spike Control and Rate Limiting Policies:
* Spike Control Policy: Limits the number of requests processed by the API in a short time to handle sudden bursts of traffic. It does not queue requests but rejects any request that exceeds the allowed burst rate.
* Rate Limiting Policy: Sets a limit on the number of requests that an API can handle within a given timeframe. Once the limit is reached, additional requests are rejected.
* Evaluating the Options:
* Option A: Incorrect. In both Spike Control and Rate Limiting policies, requests are rejected once the limit is reached. Spike Control does not queue requests; it only controls the burst rate by rejecting excessive requests.
* Option B (Correct Answer): In a clustered environment, each node independently enforces the Rate Limiting and Spike Control policies, meaning that the limits apply to each node separately.
This ensures that each node can control its own resource usage independently within the cluster.
* Option C: This is partially correct, as Rate Limiting is often used to protect Experience APIs, but Spike Control could also be useful in limiting resource consumption under high burst conditions.
* Option D: Incorrect. Although a contract is required to enforce client-specific policies, Rate Limiting and Spike Control do not require a contract to function for general traffic control.
* Conclusion:
* Option B is the correct answer because, in a clustered environment, Rate Limiting and Spike Control policies apply separately to each node, helping each instance to manage its own load.
For more information, refer to MuleSoft's documentation on applying Rate Limiting and Spike Control policies in a clustered environment.


質問 # 47
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. 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。
  • B. 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。
  • C. 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。
  • D. 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。

正解：C

解説：
Create a bounded-context model for the system layer to closely match the backend data model, and add an anti-corruption layer to let the different bounded contexts cooperate across the system and process layers
*****************************************
>> Canonical models are not an option here as the organization has already put in efforts and created bounded-context models for Experience and Process APIs.
>> Anti-corruption layers for ALL APIs is unnecessary and invalid because it is mentioned that experience and process APIs share same bounded-context model. It is just the System layer APIs that need to choose their approach now.
>> So, having an anti-corruption layer just between the process and system layers will work well. Also to speed up the approach, system APIs can mimic the backend system data model.


質問 # 48
以下のオプションから正しいオーナー層の組み合わせを選択してください

  • A. 1. アプリ開発者は、エクスペリエンス レイヤー API を所有し、それに注力しています。
    2. LOB IT が所有し、プロセス レイヤー API に注力
    3. 中央 IT が所有し、システム層 API に集中する
  • B. 1. アプリ開発者は、エクスペリエンス レイヤー API を所有し、それに注力しています。
    2. 中央 IT が所有し、プロセス レイヤー API に集中する
    3. LOB IT が所有し、システム層 API に集中
  • C. 1. 中央 IT は、エクスペリエンス レイヤー API を所有し、それに重点を置いています。
    2. LOB IT が所有し、プロセス レイヤー API に注力
    3. アプリ開発者は、システム層 API を所有し、それに専念しています

正解：A

解説：
1. App Developers owns and focuses on Experience Layer APIs
2. LOB IT owns and focuses on Process Layer APIs
3. Central IT owns and focuses on System Layer APIs

References:
https://blogs.mulesoft.com/biz/api/experience-api-ownership/
https://blogs.mulesoft.com/biz/api/process-api-ownership/
https://blogs.mulesoft.com/biz/api/system-api-ownership/


質問 # 49
アップストリーム API とその実装を設計する際、ダウンストリーム API には信頼できる SLA がないため、開発チームはダウンストリーム API を呼び出すときにタイムアウトを設定しないようにアドバイスされています。これは、そのアップストリーム API の唯一のダウンストリーム API 依存関係です。
ダウンストリーム API がクラッシュすることなく中断なく実行されると仮定します。このアドバイスはどのような影響を与えますか?

  • A. アップストリーム API 実装が実行される Mule ランタイムによって、500 ミリ秒のデフォルトのタイムアウトが自動的に適用されます。
  • B. ダウンストリーム API 実装が実行される Mule ランタイムによって、1000 ミリ秒未満のヒキガエル依存タイムアウトが適用されます。
  • C. アップストリーム API の SLA は提供できません
  • D. ダウンストリーム API の呼び出しは、タイムアウトせずに完了するまで実行されます。

正解：C

解説：
An SLA for the upstream API CANNOT be provided.
*****************************************
>> First thing first, the default HTTP response timeout for HTTP connector is 10000 ms (10 seconds). NOT
500 ms.
>> Mule runtime does NOT apply any such "load-dependent" timeouts. There is no such behavior currently in Mule.
>> As there is default 10000 ms time out for HTTP connector, we CANNOT always guarantee that the invocation of the downstream API will run to completion without timing out due to its unreliable SLA times.
If the response time crosses 10 seconds then the request may time out.
The main impact due to this is that a proper SLA for the upstream API CANNOT be provided.


質問 # 50
ある自動車メーカーは成熟した CI/CD プラクティスを持っており、CloudHub ワーカー/レプリカ、顧客がホストする Mule ランタイム、Anypoint Runtime Fabric などのさまざまなデプロイメント ターゲットへの Mule アプリケーションのパッケージ化とデプロイメントを自動化したいと考えています。
MuleSoft が提供するツールまたはコンポーネントのうち、会社の CI/CD プラクティスの一環として、Mule アプリケーションのパッケージ化とさまざまなデプロイメント ターゲットへのデプロイメントの自動化を促進するものはどれですか。

  • A. Anypoint ランタイム マネージャー
  • B. Mule Maven プラグイン
  • C. Anypoint Platform CLI
  • D. Anypoint Platform REST API

正解：B

解説：
For organizations with established CI/CD practices, the Mule Maven plugin is the recommended tool for automating packaging and deployment across multiple environments, including CloudHub, on-premise Mule runtimes, and Anypoint Runtime Fabric. Here's why:
* Automation with Maven:
* The Mule Maven plugin allows for CI/CD integration by supporting automated build and deployment processes. It is commonly used in CI/CD pipelines to handle application packaging and deployment directly through Maven commands, making it ideal for teams that want consistent deployment automation across different MuleSoft environments.
* Supported Deployment Targets:
* The Mule Maven plugin supports deployment to various targets, including CloudHub, Runtime Fabric, and on-premises servers, thus meeting the needs of environments with diverse deployment destinations.
* Why Option B is Correct:
* The Mule Maven plugin is specifically designed for CI/CD pipelines and integrates with Jenkins, GitLab, and other CI/CD tools to facilitate continuous deployment. It is the most efficient MuleSoft-provided tool for this purpose.
* Explanation of Incorrect Options:
* Option A (Anypoint Runtime Manager) provides deployment management but does not automate CI/CD processes.
* Option C (Anypoint Platform CLI) can script deployments but lacks direct integration with CI
/CD tools.
* Option D (Anypoint Platform REST APIs) requires custom scripting for deployment, which can be more complex than using the Mule Maven plugin.
ReferencesFor more details, refer to MuleSoft documentation on using the Mule Maven plugin for CI/CD.


質問 # 51
何千もの店舗を持つ小売会社には、購入に関するデータを受け取り、それを単一のデータベースに挿入するための API があります。個々の店舗は、約 30 分ごとに購入データのバッチを API に送信します。API 実装では、データベース一括挿入コマンドを使用して、データ分析ソリューション プロバイダーが提供するカスタム JDBC ドライバーを使用して、すべての購入データをデータベースに送信します。API 実装は、単一の CloudHub ワーカーにデプロイされます。JDBC ドライバーはデータを CloudHub ワーカー上の複数の一時ディスク ファイルのセットに処理し、データは独自のプロトコルを使用して分析エンジンに送信されます。通常、このプロセスには数分もかかりません。リクエストが失敗することがあります。この場合、ログには、ファイル領域不足メッセージを示す JDBC ドライバーからのメッセージが表示されます。リクエストが再送信されると、それは成功しています。このスループットの問題を解決する最善の方法は何ですか?

  • A. CloudHub 自動スケーリング ポリシーを使用して、CloudHub ワーカーを追加します
  • B. CloudHub 自動スケーリング ポリシーを使用して、CloudHub ワーカーのサイズを増やします
  • C. CloudHub ワーカーの数を増やす
  • D. CloudHub ワーカーのサイズを大きくします

正解：C

解説：
Increase the size of the CloudHub worker(s)
*****************************************
The key details that we can take out from the given scenario are:
>> API implementation uses a database bulk insert command to submit all the purchase data to a database
>> JDBC driver processes the data into a set of several temporary disk files on the CloudHub worker
>> Sometimes a request fails and the logs show a message indicating an out-of-file-space message Based on above details:
>> Both auto-scaling options does NOT help because we cannot set auto-scaling rules based on error messages. Auto-scaling rules are kicked-off based on CPU/Memory usages and not due to some given error or disk space issues.
>> Increasing the number of CloudHub workers also does NOT help here because the reason for the failure is not due to performance aspects w.r.t CPU or Memory. It is due to disk-space.
>> Moreover, the API is doing bulk insert to submit the received batch data. Which means, all data is handled by ONE worker only at a time. So, the disk space issue should be tackled on "per worker" basis. Having multiple workers does not help as the batch may still fail on any worker when disk is out of space on that particular worker.
Therefore, the right way to deal this issue and resolve this is to increase the vCore size of the worker so that a new worker with more disk space will be provisioned.


質問 # 52
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