[2026年11月06日] 無料Cloud DevOps Engineer Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語公式認定ガイドPDFダウンロード [Q115-Q136]

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Google Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語公式認定ガイドPDF

Google Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語試験シラバストピック:

セクション	目標
トピック 1: セキュリティとコンプライアンスの実装	– コンプライアンスとガバナンス 1. 監査ログとポリシーの適用 – CI/CD パイプラインのセキュリティ保護 1. シークレットと認証情報の管理 2. IAM と最小権限アクセス
トピック 2: CI/CD パイプラインの開発と実装	– Google Cloud ツールを使用した CI/CD パイプラインの構築と管理 1. アーティファクトリポジトリの管理 2. Cloud Build パイプラインの設計 – ビルド、テスト、デプロイプロセスの自動化 1. デプロイ自動化戦略 2. リリース管理のプラクティス
トピック 3: サイト信頼性エンジニアリング（SRE）プラクティスの実装	– インシデント管理とポストモーテム（事後分析） 1. アラートとオンコールプラクティス – SLI、SLO、SLA の定義と管理 1. エラーバジェットとモニタリング戦略
トピック 4: パフォーマンスと継続的デリバリーの最適化	– システムパフォーマンスの最適化 1. スケーリング戦略と負荷処理 – モニタリングとオブザーバビリティ 1. パフォーマンスチューニングとフィードバックループ 2. Cloud Monitoring と Cloud Logging

質問115、 Cl パイプラインを構成しています。Cl パイプライン統合テストのビルドステップでは、プライベート VPC ネットワーク内の API にアクセスする必要があります。セキュリティチームは、API トラフィックを公に公開しないことを要求しています。管理オーバーヘッドを最小限に抑えるソリューションを実装する必要があります。あなたは何をするべきか？

Cloud Build プライベートプールを使用してプライベート VPC に接続します。

Spinnaker for Google Cloud を使用してプライベート VPC に接続します。

Cloud Build をパイプラインランナーとして使用します。API アクセス用に内部 HTTP(S) ロードバランシングを構成します。

Cloud Build をパイプラインランナーとして使用します。API アクセス用の Google Cloud Armor ポリシーを使用して外部 HTTP(S) ロードバランシングを構成します。

質問116、 あなたは現在、組織の Google Cloud プロジェクトの Cloud Monitoring 指標を表示する方法を計画しています。あなたの組織には 3 つのフォルダーと 6 つのプロジェクトがあります。

1 つのフォルダ内のプロジェクトの指標のみを表示するように Cloud Monitoring ダッシュボードを構成したい他のフォルダ内のプロジェクトの指標がダッシュボードに表示されないようにする必要がある Google が推奨するプラクティスに従いたいどうすればよいですか?

単一の新しいスコーププロジェクトを作成します。

フォルダーごとに新しいスコーププロジェクトを作成します。

現在の app-one-prod プロジェクトをスコーププロジェクトとして使用します。

現在の app-one-dev、app-one-staging、および app-one-prod プロジェクトを各フォルダーのスコーププロジェクトとして使用します。

質問117、 複数のGoogle CloudリージョンにまたがるGoogle Kubernetes Engine（GKE）にデプロイされた、人気のモバイルゲームアプリケーションをサポートしています。各リージョンには複数のKubernetesクラスタがあります。特定のリージョンのユーザーが誰もアプリケーションに接続できないという報告を受けました。SRE（サイト信頼性エンジニアリング）のプラクティスに従いながら、このインシデントを解決したいと考えています。まず何をすべきでしょうか？

高メモリおよび高 CPU マシンタイプのインスタンスで構成される追加のノードプールをクラスターに追加します。

Stackdriver Logging を使用して、影響を受けるリージョン内のクラスタをフィルタリングし、ログ内のエラーメッセージを調べます。

Stackdriver Monitoring を使用して、影響を受けるリージョンの CPU またはメモリ使用量の急増を確認します。

影響を受けるリージョンから、問題が報告されていない他のリージョンにユーザートラフィックを再ルーティングします。

質問118、 あなたの会社では、新しいクラウドネイティブの Google Cloud 組織を作成しています。この Google Cloud 組織は、最初は少数の部門で使用され、その後、多数の部門で使用されるように拡張される予定です。各部門には、サイズの異なる多数のアプリケーションがあります。VPC ネットワークアーキテクチャを設計する必要があります。ソリューションは、開発チームが変化するニーズに迅速に適応できるほど柔軟でありながら、必要な管理の量を最小限に抑える必要があります。何をすべきでしょうか。

部門ごとに個別の VPC を作成し、VPC ネットワークピアリングを使用して VPC を接続します。

部門ごとに個別の VPC を作成し、Private Service Connect を使用して VPC を接続します。

アプリケーションごとに個別の VPC を作成し、Private Service Connect を使用して VPC を接続します。

部門ごとに個別の VPC を作成し、VPC を Cloud VPN で接続します。

質問119、 あなたは、機密性の高いユーザーデータを管理する会社で働いています。開発環境と本番環境にデプロイされる複数のアプリケーションを含む、会社の Google Kubernetes Engine (GKE) インフラストラクチャを設計しています。設計では、管理オーバーヘッドを最小限に抑えながら、他のアプリケーションからの不正アクセスからデータを保護する必要があります。どうすればよいでしょうか。

アプリケーションと環境の組み合わせごとに個別の名前空間を持つ組織用のクラスターを 1 つ作成します。

各環境 (開発と本番) ごとに 1 つのクラスターを作成し、各クラスター内の独自の名前空間に各アプリケーションを配置します。

アプリケーションごとに個別の名前空間を持つ組織用のクラスターを 1 つ作成します。

運用環境と開発環境用に別々の名前空間を持つアプリケーションごとに 1 つのクラスターを作成します。

質問120、 ワークスペースプロジェクト内のダッシュボードに CPU 使用率の Stackdriver グラフを作成しました。グラフをサイト信頼性エンジニアリング (SRE) チームとのみ共有したいと考えています。最小特権の原則に確実に従う必要があります。あなたは何をするべきか？

ワークスペースのプロジェクト ID を SRE チームと共有します。SRE チームにワークスペースプロジェクトの監視閲覧者 IAM ロールを割り当てます。

ワークスペースのプロジェクト ID を SRE チームと共有します。SRE チームにワークスペースプロジェクトのダッシュボードビューアー IAM ロールを割り当てます。

[URL でチャートを共有] をクリックし、URL を SRE チームに提供します。SRE チームにワークスペースプロジェクトの監視閲覧者 IAM ロールを割り当てます。

[URL でチャートを共有] をクリックし、URL を SRE チームに提供します。SRE チームにワークスペースプロジェクトのダッシュボードビューアー IAM ロールを割り当てます。

質問121、 会社のマルチクラウド環境でアプリケーションの CI’CD パイプラインを実装しているアプリケーションは、カスタム Compute Engine イメージと他のクラウドプロバイダの同等のものを使用してデプロイされている構築およびデプロイを可能にするソリューションを実装する必要があるイメージを現在の環境に適用し、将来の変更にも適応できるようにするには、どのソリューションスタックを使用する必要がありますか?

Packer を使用した Cloud Build

Google Cloud Deploy を使用した Cloud Build

Google Kubernetes Engine と Google Cloud Deploy

kpt を使用した Cloud Build

質問122、 Git ブランチが更新されたときに Terraform コードをデプロイする Cloud Build ジョブをデプロイしています。テスト中に、ジョブが失敗したことに気づきました。ビルドログに次のエラーが表示されます。
バックエンドを初期化しています。..
エラー: 既存のワークスペースの取得に失敗しました: Cloud Storage のクエリに失敗しました: googleapi: エラー
403
Google が推奨する方法に従って問題を解決する必要があります。あなたは何をするべきか？

ローカル状態を使用するように Terraform コードを変更します。

Terraform 構成で指定された名前でストレージバケットを作成します。

ロール/所有者 Identity and Access Management (IAM) ロールをプロジェクトの Cloud Build サービスアカウントに付与します。

ロール/ストレージを付与します。objectAdmin Identity and Access Management (IAM) ロールを状態ファイルバケットの Cloud Build サービスアカウントに付与します。

The correct answer is D. Grant the roles/storage.objectAdmin Identity and Access Management (IAM) role to the Cloud Build service account on the state file bucket.
According to the Google Cloud documentation, Cloud Build is a service that executes your builds on Google Cloud Platform infrastructure1. Cloud Build uses a service account to execute your build steps and access resources, such as Cloud Storage buckets2. Terraform is an open-source tool that allows you to define and provision infrastructure as code3. Terraform uses a state file to store and track the state of your infrastructure4. You can configure Terraform to use a Cloud Storage bucket as a backend to store and share the state file across multiple users or environments5.
The error message indicates that Cloud Build failed to access the Cloud Storage bucket that contains the Terraform state file. This is likely because the Cloud Build service account does not have the necessary permissions to read and write objects in the bucket. To resolve this issue, you need to grant the roles/storage.objectAdmin IAM role to the Cloud Build service account on the state file bucket. This role allows the service account to create, delete, and manage objects in the bucket6. You can use the gcloud command-line tool or the Google Cloud Console to grant this role.
The other options are incorrect because they do not follow Google-recommended practices. Option A is incorrect because it changes the Terraform code to use local state, which is not recommended for production or collaborative environments, as it can cause conflicts, data loss, or inconsistency. Option B is incorrect because it creates a new storage bucket with the name specified in the Terraform configuration, but it does not grant any permissions to the Cloud Build service account on the new bucket. Option C is incorrect because it grants the roles/owner IAM role to the Cloud Build service account on the project, which is too broad and violates the principle of least privilege. The roles/owner role grants full access to all resources in the project, which can pose a security risk if misused or compromised.
Reference:
Cloud Build Documentation, Overview. Service accounts, Service accounts. Terraform by HashiCorp, Terraform by HashiCorp. State, State. Google Cloud Storage Backend, Google Cloud Storage Backend. Predefined roles, Predefined roles. [Granting roles to service accounts for specific resources], Granting roles to service accounts for specific resources. [Local Backend], Local Backend. [Understanding roles], Understanding roles.

質問123、 あなたは、複数の Google Cloud リージョンにわたる Google Kubernetes Engine（GKE）にデプロイされた人気のモバイルゲームアプリケーションをサポートしています。各リージョンには複数の Kubernetes クラスターがあります。特定の地域のユーザーがアプリケーションに接続できないというレポートを受け取ります。サイト信頼性エンジニアリングの実践に従ってインシデントを解決したいと考えています。まず何をすべきでしょうか?

ユーザートラフィックを影響を受けるリージョンから問題を報告しない他のリージョンに再ルーティングします。

Stackdriver Monitoring を使用して、影響を受けるリージョンの CPU またはメモリ使用量の急増を確認します。

高メモリおよび高 CPU マシンタイプのインスタンスで構成される追加のノードプールをクラスターに追加します。

Stackdriver Logging を使用して、影響を受けるリージョン内のクラスタをフィルタリングし、ログ内のエラーメッセージを検査します。

質問124、 Compute Engine にデプロイされたアプリケーションをサポートしているとします。アプリケーションは Cloud SQL インスタンスに接続してデータを保存および取得します。アプリケーションを更新した後、ユーザーはデータベースタイムアウトメッセージを示すエラーを報告します。同時アクティブユーザー数は安定していました。データベースタイムアウトの最も可能性の高い原因を見つける必要があります。あなたは何をするべきか？

Compute Engine インスタンスのシリアルポートログを確認します。

Stackdriver Profiler を使用して、アプリケーション全体のリソース使用率を視覚化します。

Cloud SQL インスタンスへの接続数が増加しているかどうかを判断します。

Cloud Security Scanner を使用して、Cloud SQL が分散型サービス拒否 (DDoS) 攻撃を受けているかどうかを確認します。

質問125、 Web ベースのアプリケーションの新機能を実稼働環境にデプロイする準備ができました。Google Kubernetes Engine (GKE) を使用して、Web サーバーポッドの半分に段階的にロールアウトを実行したいと考えています。
あなたは何をするべきか？

パーティション化されたローリングアップデートを使用します。

NoExecute でノードテイントを使用します。

デプロイメント仕様のレプリカセットを使用します。

並列ポッド管理ポリシーを備えたステートフルセットを使用します。

質問126、 あなたは組織の DevOps プロジェクトを主導しています。DevOps チームは、サービスインフラストラクチャの管理とインシデント対応を担当しています。ソフトウェア開発チームは、コードの作成、送信、およびレビューを担当しています。どちらのチームにも公開された SLO はありません。DevOps チームとソフトウェア開発チームの間で、サービスの新しい共同所有モデルを設計したいと考えています。新しい共同所有モデルでは、各チームにどのような責任を割り当てる必要がありますか?

DevOps チームの責任
サービスインフラストラクチャを管理する
インシデント発生時に待機する
コードレビューを実行する
ソフトウェア開発チームの責任
DevOpsチームによるレビューのためにコードを送信する
DevOpsチームが満たさなければならないSLOを公開する

DevOps チームの責任
サービスインフラストラクチャを管理する
コードレビューを実行する
ソフトウェア開発チームの責任
DevOpsチームによるレビューのためにコードを送信する
インシデント発生時に待機する
DevOpsチームが満たさなければならないSLOを公開する

DevOps チームの責任
コードレビューの責任の共有
ソフトウェア開発チームの責任
サービスインフラストラクチャを管理する
交代制でインシデント対応を行う
サービスのSLOを採用して公開する
レビューのためにコードを送信する

DevOps チームの責任
サービスインフラストラクチャを管理する
インシデント発生時に待機する
ソフトウェア開発チームの責任
サービスのSLOを採用して公開する
レビューのためにコードを送信する
コードレビューの責任の共有

質問127、 あなたの会社は、Pub/Sub、App Engine スタンダード環境、GO で書かれたアプリケーションを使用して、IoT データを大規模に処理しています。ピーク負荷時にパフォーマンスが一貫して低下していることに気づきました。ワークステーションではこの問題を再現できませんでした。コード内の遅いパスを特定するには、運用環境のアプリケーションを継続的に監視する必要があります。パフォーマンスへの影響と管理オーバーヘッドを最小限に抑えたいと考えています。
あなたは何をするべきか？
継続的プロファイリングツールを Compute Engine にインストールします。プロファイリングデータをツールに送信するようにアプリケーションを構成します。

アプリケーションインスタンスに対して go tool pprof コマンドを定期的に実行します。フレームグラフを使用して結果を分析します。

Cloud Profiler を構成し、アプリケーションで [email protected]/go/profiler ライブラリを初期化します。

Cloud Monitoring を使用して、App Engine の CPU 使用率指標を評価します。

質問128、 異なる VPC 内の Google Kubernetes Engine (GKE) クラスター間の接続を構成しているクラスター A のノードがクラスター B のノードにアクセスできないことに気づいたワークロードアクセスの問題はネットワーク構成が原因であると思われるトラブルシューティングを行う必要がある問題は発生しているが、ワークロードとノードへの実行アクセス権がないネットワーク接続が切断されているレイヤーを特定したい場合はどうすればよいですか?

クラスター A のノードにツールボックスコンテナーをインストールします。クラスター B へのルートが適切に構成されていることを確認します。

ネットワーク接続センターを使用して、クラスター A からクラスターへの接続テストを実行します。

デバッグコンテナを使用して、クラスタ A からクラスタ B へ、およびクラスタ B からクラスタ A へtraceroute コマンドを実行します。共通の障害ポイントを特定します。

両方の VPC で VPC フローログを有効にし、パケットドロップを監視します。

質問129、 あなたの会社は HTTPS リクエストを使用して、Cloud Run がホストするパブリックサービスをトリガーしています。
https://booking-engine-abcdef .a.run.app URL サービスを顧客に公開する前に、開発者がサービスの最新リビジョンをテストできるようにする必要があります。

gcioud rundeploybooking-engine-no-traffic –ag dev コマンドを実行します。
https://dev—-booking-engine-abcdef。ａ．走る。テスト用のアプリの URL

Runthegcioud run services update-traffic Booking-engine -to-revisions LATEST*! コマンド ht tps: //booking-engine-abcdef を使用します。ａ．走る。テスト用のape URL

curl -K “Authorization: Hearer S(gclcud auth print-identity-token)” 認証トークンを渡します https: / を使用します
/予約エンジン-abcdef. ａ．走る。非公開でテストするアプリの URL

役割を付与/実行します。予約エンジンサービスをテストする開発者に対する呼び出し者の役割 https:
//予約エンジン-abcdef. プライベート。走る。テスト用のアプリの URL

質問130、 Jenkins を使用して CI/CD パイプラインをオーケストレーションし、アプリケーションを GKE とオンプレミスの VM にデプロイしています。オンプレミスインフラストラクチャを拡張した後、すべてのリソース使用率は正常ですが、オンプレミスデプロイメントの開始に予想よりも時間がかかっていることがわかりました。オンプレミスデプロイメントの開始を加速する必要があります。どうすればよいでしょうか。

オンプレミスの VM にブルーグリーンデプロイ戦略を実装します。

オンプレミスの VM をアップグレードして、CPU を高速化し、メモリを増やします。

Jenkins 実行スレッドの数を増やします。

オンプレミス環境でアーティファクトリポジトリを使用するように Jenkins を構成します。

質問131、 あなたは GCP で実行されているアプリケーションをサポートしており、Stackdriver Monitoring で最も重要なアラートについてチームへの SMS 通知を構成したいと考えています。これを構成するアラートポリシーはすでに特定されています。あなたは何をするべきか？

Stackdriver Monitoring と SMS ゲートウェイ間のサードパーティ統合をダウンロードして構成します。チームメンバーが自分の SMS/電話番号を外部ツールに追加していることを確認してください。

各アラートポリシーに対して Webhook 通知オプションを選択し、サードパーティの統合ツールを使用するように構成します。チームメンバーが自分の SMS/電話番号を外部ツールに追加していることを確認してください。

チームメンバーが Stackdriver プロファイルに SMS / 電話番号を設定していることを確認します。各アラートポリシーの SMS 通知オプションを選択し、リストから適切な SMS/電話番号を選択します。

アラートポリシーごとに Slack 通知を構成します。Slack メッセージの受信時に SMS メッセージを送信するように Slack と SMS の統合を設定します。チームメンバーが自分の SMS/電話番号を外部統合に追加していることを確認してください。

質問132、 Google Kubernetes Engine (GKE) クラスター全体にいくつかの制約テンプレートを適用する必要があります。制約には、Kubernetes API の制限などのポリシーパラメーターが含まれます。ポリシーパラメーターが GitHub リポジトリに保存され、変更が発生したときに自動的に適用されることを確認する必要があります。あなたは何をするべきか？

パラメータ変更時に Cloud Build をトリガーする GitHub アクションを設定します。Cloud Build で gcloud CLI コマンドを実行して変更を適用します。

GitHub に変更があった場合、Web フックを使用して Anthos Service Mesh にリクエストを送信し、変更を適用します。

GitHub リポジトリを使用して Anthos Config Management を構成します。リポジトリに変更があった場合は、Anthos Config Management を使用して変更を適用します。

GitHub リポジトリを使用して Config Connector を構成します。リポジトリに変更があった場合は、Config Connector を使用して変更を適用します。

Explanation
The correct answer is C. Configure Anthos Config Management with the GitHub repository. When there is a change in the repository, use Anthos Config Management to apply the change.
According to the web search results, Anthos Config Management is a service that lets you manage the configuration of your Google Kubernetes Engine (GKE) clusters from a single source of truth, such as a GitHub repository1. Anthos Config Management can enforce several constraint templates across your GKE clusters by using Policy Controller, which is a feature that integrates the Open Policy Agent (OPA) Constraint Framework into Anthos Config Management2. Policy Controller can apply constraints that include policy parameters, such as restricting the Kubernetes API3. To use Anthos Config Management and Policy Controller, you need to configure them with your GitHub repository and enable the sync mode4. When there is a change in the repository, Anthos Config Management will automatically sync and apply the change to your GKE clusters5.
The other options are incorrect because they do not use Anthos Config Management and Policy Controller.
Option A is incorrect because it uses a GitHub action to trigger Cloud Build, which is a service that executes your builds on Google Cloud Platform infrastructure6. Cloud Build can run a gcloud CLI command to apply the change, but it does not use Anthos Config Management or Policy Controller. Option B is incorrect because it uses a web hook to send a request to Anthos Service Mesh, which is a service that provides a uniform way to connect, secure, monitor, and manage microservices on GKE clusters7. Anthos Service Mesh can apply the change, but it does not use Anthos Config Management or Policy Controller. Option D is incorrect because it uses Config Connector, which is a service that lets you manage Google Cloud resources through Kubernetes configuration. Config Connector can apply the change, but it does not use Anthos Config Management or Policy Controller.

質問133、 最近、e コマースアプリケーションを Google Cloud に移行しました。ここで、今後のトラフィックのピークシーズンに備えてアプリケーションを準備する必要があります。Google が推奨する慣行に従いたいと考えています。繁忙期に向けてまず何をすればいいでしょうか？

アプリケーションを Cloud Run に移行し、自動スケーリングを使用します。

アプリケーションの負荷テストを行い、スケーリングのパフォーマンスをプロファイリングします。

アプリケーションの基盤となるインフラストラクチャの Terraform 構成を作成し、追加のリージョンに迅速にデプロイします。

昨シーズンに使用された追加のコンピューティング能力を事前にプロビジョニングし、成長を期待します。

The first thing you should do to prepare your ecommerce application for the upcoming peak traffic season is to load test the application to profile its performance for scaling. Load testing is a process of simulating high traffic or user demand on your application and measuring how it responds. Load testing can help you identify any bottlenecks, errors, or performance issues that might affect your application during the busy season1. Load testing can also help you determine the optimal scaling strategy for your application, such as horizontal scaling (adding more instances) or vertical scaling (adding more resources to each instance)2.
There are different tools and methods for load testing your ecommerce application on Google Cloud, depending on the type and complexity of your application. For example, you can use Cloud Load Balancing to distribute traffic across multiple instances of your application, and use Cloud Monitoring to measure the latency, throughput, and error rate of your application3. You can also use Cloud Functions or Cloud Run to create serverless load generators that can simulate user requests and send them to your application4. Alternatively, you can use third-party tools such as Apache JMeter or Locust to create and run load tests on your application.
By load testing your ecommerce application before the peak traffic season, you can ensure that your application is ready to handle the expected load and provide a good user experience. You can also use the results of your load tests to plan and implement other steps to prepare your application for the busy season, such as migrating to a more scalable platform, creating a Terraform configuration for deploying to additional regions, or pre-provisioning additional compute power.
Reference:
1: Load Testing 101: How To Test Website Performance | BlazeMeter
2: Scaling applications | Google Cloud
3: Load testing using Google Cloud | Solutions | Google Cloud
4: Serverless load testing using Cloud Functions | Solutions | Google Cloud

質問134、 あなたの会社は最近 Google Cloud に移行しました。会社が Google Cloud で新しいプロジェクトや基本リソースをプロビジョニングするには、高速で信頼性が高く、反復可能なソリューションを設計する必要があります。あなたは何をするべきか？

Google Cloud コンソールを使用してプロジェクトを作成します。

gcloud CLI を使用して、リクエストから適切なパラメータを渡すスクリプトを作成します。スクリプトを Git リポジトリに保存します。

Terraform モジュールを作成し、ソース管理リポジトリに保存します。apply コマンドをコピーして実行し、新しいプロジェクトを作成します。

Cloud Foundation Toolkit の Terraform リポジトリを使用します。適切なパラメータを指定してコードを適用して、Google Cloud プロジェクトと関連リソースを作成します。

質問135、 最近、App Hub アプリケーションを設定しました。App Hub にマネージドインスタンスグループ、バックエンドサービス、URL マップは表示されますが、転送ルールが表示されません。転送ルールが表示されていることを確認する必要があります。どうすればよいですか？

転送ルールを含むプロジェクトを App Hub サービスプロジェクトとしてアタッチします。

転送ルールを含むプロジェクトで App Hub API を有効にします。

正しいターゲットプロキシに転送するように転送ルールを構成します。

アプリケーション構成で転送ルールをサービスとして登録します。

質問136、 トラフィックの多いマルチリージョン Web アプリケーションのサービスレベル目標 (SLO) を定義する必要があります。顧客は、アプリケーションが常に利用可能であり、応答時間が速いことを期待しています。現在、顧客はアプリケーションのパフォーマンスと可用性に満足しています。現在の測定に基づくと、28 日間の期間で、遅延の 90 パーセンタイルが 120 ミリ秒、遅延の 95 パーセンタイルが 275 ミリ秒であることがわかります。公開するためにチームに推奨するレイテンシー SLO はどれですか?

90 パーセンタイル – 100ms
95 パーセンタイル – 250ms

90 パーセンタイル – 120ms
95 パーセンタイル – 275ms

90 パーセンタイル – 150ms
95 パーセンタイル – 300ms

90 パーセンタイル – 250ms
95 パーセンタイル – 400ms