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NEW QUESTION: 1
What are the three types of visibility with Data Categories?
A. None
B. All Categories
C. External
D. Internal
E. Custom
Answer: A,B,E

NEW QUESTION: 2
会社は、ユーザーがアップロードしたドキュメントをAmazon EBSボリュームに格納する単一のAmazon EC2インスタンスを使用してAWSでウェブアプリケーションをホストしています。スケーラビリティと可用性を高めるために、会社はアーキテクチャを複製し、別のEC2インスタンスとEBSボリュームを別のアベイラビリティゾーンに作成しました。両方をApplication Load Balancerの背後に配置するこの変更を完了した後、ユーザーは、Webサイトを更新するたびに、ドキュメントの一部または他のサブセットを同時に表示できるが、すべてのドキュメントを同時に表示することはできないと報告しました。すべてのドキュメントを一度に表示しますか？
A. Configure the Application Load Balancer to direct a user to the server with the documents
B. Copy the data so both EBS volumes contain all the documents
C. Configure the Application Load Balancer to send the request to both servers Return each document from the correct server
D. Copy the data from both EBS volumes to Amazon EFS Modify the application to save new documents to Amazon EFS
Answer: D
Explanation:
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/how-it-works.html#how-it-works-ec2 Amazon EFS provides file storage in the AWS Cloud. With Amazon EFS, you can create a file system, mount the file system on an Amazon EC2 instance, and then read and write data to and from your file system. You can mount an Amazon EFS file system in your VPC, through the Network File System versions 4.0 and 4.1 (NFSv4) protocol. We recommend using a current generation Linux NFSv4.1 client, such as those found in the latest Amazon Linux, Redhat, and Ubuntu AMIs, in conjunction with the Amazon EFS Mount Helper. For instructions, see Using the amazon-efs-utils Tools.
For a list of Amazon EC2 Linux Amazon Machine Images (AMIs) that support this protocol, see NFS Support. For some AMIs, you'll need to install an NFS client to mount your file system on your Amazon EC2 instance. For instructions, see Installing the NFS Client.
You can access your Amazon EFS file system concurrently from multiple NFS clients, so applications that scale beyond a single connection can access a file system. Amazon EC2 instances running in multiple Availability Zones within the same AWS Region can access the file system, so that many users can access and share a common data source.
How Amazon EFS Works with Amazon EC2

https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/how-it-works.html#how-it-works-ec2

NEW QUESTION: 3
ケーススタディ：2-TerramEarthケーススタディ
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。
彼らのビジネスの80％は鉱業からであり、20％は農業からです。現在、100か国に500を超える販売店とサービスセンターがあります。彼らの使命は、顧客の生産性を高める製品を構築することです。
会社背景
TerramEarthは1946年に設立されました。第二次世界大戦後、家族経営の小規模な会社がいくつか組み直されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らが家族の拡張メンバーであると考えています。
TerramEarthは、コア製品を革新し、顧客のニーズの変化に応じて新しい市場を見つける能力を誇りに思っています。過去20年間、業界の傾向は主に、人間のオペレーターが大型の車両を使用して生産性を向上させる方向に向かっています。
ソリューションのコンセプト
2000万台のTerramEarth車両が稼働しており、毎秒120フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
データはメンテナンスポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して操作パラメーターを調整することができ、新しいコンピューティングモジュールを使用してフィールドで車両をアップグレードできます。
約200,000台の車両がセルラーネットワークに接続されているため、TerramEarthはデータを直接収集できます。 1秒あたり120フィールドのデータのレートで、1日あたり22時間の稼働。
TerramEarthは、これらの接続された車両から1日あたり合計約9 TBを収集します。
既存の技術環境

TerramEarthの既存のアーキテクチャは、データセンターに常駐するLinuxベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzip圧縮し、FTP経由でアップロードし、変換して集計し、データをデータウェアハウスに配置します。このプロセスには時間がかかるため、集計レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に在庫に入れ、車両の計画外のダウンタイムを60％削減できました。ただし、データが古くなっているため、一部のお客様は、部品の交換を待つ間、最長4週間車両を所有していません。
ビジネス要件
-計画外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮します。
余剰在庫を運ぶコストを増やす
-顧客の使用方法に関する詳細なデータでディーラーネットワークをサポートする
彼らの機器IPは、新しい製品やサービスをより適切に位置づけます。
-さまざまな企業、特に
急成長中の農業における種子と肥料のサプライヤー
顧客のための説得力のある共同提供を作成するビジネス
CEOの声明
私たちは、お客様の生産性を向上させるために、大型車への傾向を利用することに成功しています。テクノロジーの変化は急速に進んでおり、TerramEarthは接続デバイステクノロジーを利用して、インテリジェントな農業設備などのより良いサービスをお客様に提供しています。この技術により、過去の傾向を利用して車両の動作を調整することにより、農家の収穫量を25％増加させることができました。これらの進歩は、2020年までに収益の50％を生み出すと予想される農産物ラインの急速な成長につながっています。
CTOの声明
当社の競争上の優位性は、常に製造プロセスにあり、競合他社よりもタワーコストに優れた車両を製造できる能力を備えています。しかし、さまざまなアプローチの新製品が絶えず開発されており、私たちの業界で次の変革の波を経験するスキルが不足していることを懸念しています。残念ながら、私たちのCEOはテクノロジーの陳腐化を真剣に受け止めておらず、業界の多くの新しい企業がニッチなプレーヤーであると考えています。私の目標は、漸進的な革新を通じて差し迫った市場のニーズに対応しながらスキルを構築することです。
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください。 TerramEarthのCTOは、接続された車両からの生データを使用して、現場の車両に致命的な障害が発生するおおよその時期を特定できるようにしたいと考えています。アナリストが車両データを一元的にクエリできるようにする必要があります。どのアーキテクチャをお勧めしますか？
A.
B.
C.
D.
Answer: A
Explanation:
The push endpoint can be a load balancer.
A container cluster can be used.
Cloud Pub/Sub for Stream Analytics

References: https://cloud.google.com/pubsub/
https://cloud.google.com/solutions/iot/
https://cloud.google.com/solutions/designing-connected-vehicle-platform
https://cloud.google.com/solutions/designing-connected-vehicle-platform#data_ingestion
http://www.eweek.com/big-data-and-analytics/google-touts-value-of-cloud-iot-core-for-analyzing- connected-car-data
https://cloud.google.com/solutions/iot/

NEW QUESTION: 4
ルーターのような長い質問がISPからIPv6情報を取得します。今それはホストにネームサーバと他のオプションを分配しなければなりません（ルータはどのようにDHCPv6を使用してISPから得られた接頭辞を分配しますか？）
A. ステートフルNatv6
B. NPTv6
C. IPv4
D. PPPv6
E. DHCP
Answer: A