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NEW QUESTION: 1
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A. 아마존 아테나
B. Amazon DynamoDB
C. Amazon EMR
D. Amazon RDS
Answer: D
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https://aws.amazon.com/blogs/big-data/join-amazon-redshift-and-amazon-rds-postgresql-with-dblink/
NEW QUESTION: 2
A. Option E
B. Option D
C. Option A
D. Option B
E. Option C
Answer: B
NEW QUESTION: 3
Which of the following ways are correct to change the selected layer's opacity?
Each correct answer represents a complete solution. Choose three.
A. Click the triangle to the right of the Opacity box, and drag the Opacity slider that appears.
B. With the Move tool selected, type a single number to specify opacity in increments of 10%.
C. Click on the Layer tab and select opacity.
D. Edit the value in the Opacity box.
Answer: A,B,D
Explanation:
Answer options B, A, and C are correct.There are several ways to change the selected layer's opacity: - Edit the value in the Opacity box. - Click the triangle to the right of the Opacity box, and drag the Opacity slider that appears. - With the Move tool selected, type a single number to specify opacity in increments of 10%. For example, typing 1 specifies 10% opacity, 2 specifies 20%, and so on. Typing 0 (zero) specifies 100% opacity. Type two digits quickly to specify that opacity value. Answer option D is incorrect. There is no opacity option in the Layer tab.
NEW QUESTION: 4
アプリケーションは、複数のアベイラビリティーゾーンにまたがるAmazon EC2インスタンスで実行されます。インスタンスは、アプリケーションロードバランサーの背後にあるAmazon EC2 Auto Scalingグループで実行されます。アプリケーションは、EC2インスタンスのCPU使用率が40%以下のときに最高のパフォーマンスを発揮します。グループ内のすべてのインスタンスで望ましいパフォーマンスを維持しますか?
A. 単純なスケーリングポリシーを使用してAuto Scalingグループを動的にスケーリングします
B. ターゲットトラッキングポリシーを使用して、Auto Scalingグループを動的にスケーリングします
C. スケジュールされたスケーリングアクションを使用して、Auto Scalingグループを拡大および縮小します
D. AWS Lambda関数を使用して、目的のAuto Scalingグループ容量を更新します
Answer: B
Explanation:
ence: https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html
"With target tracking scaling policies, you select a scaling metric and set a target value. Amazon EC2 Auto Scaling creates and manages the CloudWatch alarms that trigger the scaling policy and calculates the scaling adjustment based on the metric and the target value. The scaling policy adds or removes capacity as required to keep the metric at, or close to, the specified target value. In addition to keeping the metric close to the target value, a target tracking scaling policy also adjusts to changes in the metric due to a changing load pattern. For example, you can use target tracking scaling to: Configure a target tracking scaling policy to keep the average aggregate CPU utilization of your Auto Scaling group at 40 percent. Configure a target tracking scaling policy to keep the request count per target of your Application Load Balancer target group at 1000 for your Auto Scaling group."