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Sie schrie laut auf, Ihre steifen Weisen: ich 156-561 Lernressourcen hiess sie weise, nicht steif, so lernte ich Worte verschlucken, Wo ist die Nothwendigkeit?
NEW QUESTION: 1
開発グループは、会社のWebアプリケーションの最新のWARファイルを提供しました。徹底的にテストされており、本番環境に配置する必要があります。本番ファイルシステムでは、以前のWARファイルを新しいバージョンでコピーします。管理コンソールにログインし、アプリケーションを再デプロイします。
現在の使用は引き続きアプリケーションの古いバージョンにアクセスしますが、新しいユーザーは新しいバージョンに移動します。このシナリオを説明してください。
A. これは、プロダクション再デプロイメントと呼ばれるWebLogic Server機能を使用してアプリケーションがバージョン管理されている場合に可能です。
B. これは不可能です。アプリケーションが再デプロイされると、すべてのユーザーは引き続き古いバージョンにアクセスします。
現在のすべてのユーザーがシステムを終了すると、その時点からのすべてのユーザーが新しいバージョンにアクセスします
C. これは、アプリケーションがクラスターにデプロイされている場合にのみ可能です。クラスター展開により、現在のユーザーは以前のバージョンのアプリケーションを引き続き使用できます。
D. これは不可能です。アプリケーションを再デプロイすると、古いバージョンが置き換えられ、すべてのユーザーが新しいバージョンにアクセスします
Answer: A
NEW QUESTION: 2
ソリューションアーキテクトは、2,000のインターネット接続センサーからデータを収集して保存するシステムを設計しています。各センサーは毎秒1 KBのデータを生成します。データは、システムに送信され、分析のために無期限に保存されてから数秒以内に分析に使用できる必要があります。データを収集して保存するための最も費用対効果の高いソリューションはどれですか？
A. 時間ごとにレコードを整理し、レコードのキーをハッシュするプレフィックスを持つAmazon S3のオブジェクトに各レコードを入れます。 S3ライフサイクル管理を使用して、オブジェクトをS3低頻度アクセスストレージに移行し、ストレージコストを削減します。 Amazon S3のデータにアクセスして、最近および過去のデータを分析する
B. 各レコードをAmazon Kinesis Data Streamsに入れます。 AWS Lambda関数を使用して、時間ごとにレコードを整理し、レコードのキーをハッシュするプレフィックスを使用して、Amazon S3のオブジェクトに各レコードを書き込みます。 Kinesis Data Streamsの最近のデータとAmazon S3の履歴データを分析します。
C. 各レコードをAmazon DynamoDBテーブルに入れます。テーブルにクエリを実行して、最近のデータを分析します。
DynamoDBストリームに接続されたAWS Lambda関数を使用してレコードをグループ化し、それらをAmazon S3のオブジェクトに書き込み、DynamoDBテーブルからレコードを削除します。 DynamoDBテーブルの最近のデータとAmazon S3の履歴データを分析する
D. 各レコードをAmazon Kinesis Data Streamsに入れます。 Amazon Kinesis Data Firehouseをセットアップして、ストリームからレコードを読み取り、それらをAmazon S3のオブジェクトにグループ化します。 Kinesis Data Streamsの最近のデータとAmazon S3の履歴データを分析します。
Answer: C
NEW QUESTION: 3
A. Option C
B. Option B
C. Option A
D. Option D
Answer: D