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NEW QUESTION: 1
You are designing an anomaly detection solution for streaming data from an Azure IoT hub. The solution must meet the following requirements:
* Send the output to Azure Synapse.
* Identify spikes and dips in time series data.
* Minimize development and configuration effort
Which should you include in the solution?
A. Azure Stream Analytics
B. Azure SQL Database
C. Azure Databricks
Answer: A
Explanation:
You can identify anomalies by routing data via IoT Hub to a built-in ML model in Azure Stream Analytics.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/data-anomaly-detection-using-azure-iot-hub/
NEW QUESTION: 2
A. Option A
B. Option B
C. Option D
D. Option C
Answer: D
Explanation:
Explanation
The forest-wide authentication setting permits unrestricted access by any users in the trusted forest to all available shared resources in any of the domains in the trusting forest.
http://technet.microsoft.com/en-us/library/cc785875(v=ws.10).aspx
NEW QUESTION: 3
다음 중 개방형 디자인의 원칙을 나타내는 BEST 중 어느 것입니까?
A. 설계된 시스템의 보안 및 상호 운용성을 보장하기 위해 알고리즘을 보호해야 합니다.
B. 메커니즘의 보안은 설계 또는 구현의 비밀에 의존해서는 안된다.
C. 분해, 분석 또는 역 엔지니어링으로 컴퓨터 시스템의 보안 기능이 드러납니다.
D. 지식이 풍부한 사용자는 보안 기능을 손상시킬 수있는 능력을 막기 위해 시스템에 대한 제한된 권한을 가져야 합니다.
Answer: B
NEW QUESTION: 4
ある会社には、20 PBHDFSデータベースを備えた大規模なオンプレミスのApacheHadoopクラスターがあります。クラスターは四半期ごとに約200インスタンスと1PBずつ成長しています。同社の目標は、Hadoopデータの復元力を有効にし、クラスターノードを失うことによる影響を制限し、コストを大幅に削減することです。現在のクラスターは24時間年中無休で実行され、インタラクティブなクエリやバッチ処理など、さまざまな分析ワークロードをサポートしています。
最小の費用とダウンタイムでこれらの要件を満たすソリューションはどれですか？
A. AWS Snowmobileを使用して、既存のクラスターデータをAmazonS3に移行します。オンプレミスクラスターからの履歴データに基づいてインタラクティブワークロードを処理するように最初にサイズ設定された永続的なAmazonEMRクラスターを作成します。 EMRFSにデータを保存します。マスターノードとコアノードにリザーブドインスタンス、タスクノードにスポットインスタンスを使用し、Amazon CloudWatchメトリックスに基づいてタスクノードを自動スケーリングすることで、コストを最小限に抑えます。同様に最適化されたバッチワークロード用に、ジョブ固有の最適化されたクラスターを作成します。
B. AWS Snowballを使用して、既存のクラスターデータをAmazonS3に移行します。オンプレミスクラスターからの履歴データに基づいてインタラクティブワークロードを処理するように最初にサイズ設定された永続的なAmazonEMRクラスターを作成します。をEMRFSに保存します。マスターノードとコアノードにリザーブドインスタンス、タスクノードにスポットインスタンスを使用し、Amazon CloudWatchメトリックスに基づいてタスクノードを自動スケーリングすることで、コストを最小限に抑えます。同様に最適化されたバッチワークロード用に、ジョブ固有の最適化されたクラスターを作成します。
C. AWS Direct Connectを使用して、既存のクラスターデータをAmazonS3に移行します。オンプレミスクラスターからの履歴データに基づいてインタラクティブワークロードを処理するように最初にサイズ設定された永続的なAmazonEMRクラスターを作成します。 EMRFSにデータを保存します。マスターノードとコアノードにリザーブドインスタンス、タスクノードにスポットインスタンスを使用し、Amazon CloudWatchメトリックスに基づいてタスクノードを自動スケーリングすることで、コストを最小限に抑えます。同様に最適化されたバッチワークロード用に、ジョブ固有の最適化されたクラスターを作成します。
D. AWS Snowmobileを使用して、既存のクラスターデータをAmazonS3に移行します。現在のクラスターと同様のサイズと構成の永続的なAmazonEMRクラスターを作成します。 EMRFSにデータを保存します。リザーブドインスタンスを使用してコストを最小限に抑えます。四半期ごとにワークロードが増大するにつれて、追加のリザーブドインスタンスを購入し、クラスターに追加します。
Answer: A