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Ein Gespenst, das durch die Ballade geht, da graule ich Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate Testking mich gar nicht, aber ein Gespenst, das durch meine Stube geht, ist mir, geradeso wie andern, sehr unangenehm.

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NEW QUESTION: 1
암호화에 KMS를 사용하는 EC2 인스턴스에 EBS 볼륨이 연결되어 있습니다. 누군가가 이제 EBS 암호화에 사용 된 고객 키를 삭제했습니다. 데이터를 해독하기 위해 수행해야 할 작업
선택 해주세요:
A. KMS를 사용하여 새 고객 키를 만들어 기존 볼륨에 연결
B. AWS Config를 사용하여 키 복구
C. AWS 지원팀에 키 복구 요청
D. CMK에서 암호화 된 데이터를 해독 할 수 없으며 데이터를 복구 할 수 없습니다.
Answer: D
Explanation:
설명
AWS KMS (AWS Key Management Service)에서 CMK (고객 마스터 키)를 삭제하는 것은 파괴적이며 잠재적으로 위험합니다. CMK와 관련된 주요 자료 및 모든 메타 데이터를 삭제하며 되돌릴 수 없습니다. CMK를 삭제하면 해당 CMK에서 암호화 된 데이터를 더 이상 해독 할 수 없으므로 데이터를 복구 할 수 없게 됩니다. CMK를 더 이상 사용할 필요가없는 경우에만 CMK를 삭제해야 합니다. 확실하지 않으면 CMK를 삭제하지 말고 비활성화하십시오. 비활성화 된 CMK를 나중에 다시 사용해야 하는 경우 다시 활성화 할 수 있지만 삭제 된 CMK는 복구 할 수 없습니다.
https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/deleting-keys.html 새 CMK를 생성하고 종료 볼륨에 연결하면 데이터를 해독 할 수 없으므로 A를 사용할 수 없습니다. 볼륨이 암호화 된 후 고객 마스터 키 키가 삭제되면 복구 할 수 없으므로 옵션 C 및 D는 유효하지 않습니다. KMS를 사용한 EBS 암호화에 대한 자세한 내용은 다음 URL을 방문하십시오.
https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/services-ebs.html 정답은 다음과 같습니다. CMK에서 암호화 된 데이터를 해독 할 수 없으며 데이터를 복구 할 수 없습니다. 전문가에게 피드백 / 질문을 제출하십시오

NEW QUESTION: 2
HPEに直接接続して、HPE Insight Remote Support用のGen8 / Gen9 ProLiantサーバーを登録するために使用できるHPEツールはどれですか？
A. HPE Insight Online
B. HPE Insight Diagnostic
C. HPE Intelligent Provisioning
D. HPE Onboard Administrator
Answer: C
Explanation:
Register with an Insight Remote Support 7.6 Hosting Device through the HPE ProLiant iLO 4 or Intelligent Provisioning interface.
参照：http://h17007.www1.hpe.com/us/en/enterprise/servers/supportmatrix/insight_rs.aspx

NEW QUESTION: 3
An auction website enables users to bid on collectible items. The auction rules require that each bid is processed only once and in the order it was received. The current implementation is based on a fleet of Amazon EC2 web servers that write bid records into Amazon Kinesis Data Streams. A single t2.large instance has a cron job that runs the bid processor, which reads incoming bids from Kinesis Data Streams and processes each bid. The auction site is growing in popularity, but users are complaining that some bids are not registering.
Troubleshooting indicates that the bid processor is too slow during peak demand hours, sometimes crashes while processing, and occasionally loses track of which records is being processed.
What changes should make the bid processing more reliable?
A. Switch the EC2 instance type from t2.large to a larger general compute instance type. Put the bid processor EC2 instances in an Auto Scaling group that scales out the number of EC2 instances running the bid processor, based on the IncomingRecords metric in Kinesis Data Streams.
B. Refactor the web application to post each incoming bid to an Amazon SQS FIFO queue in place of Kinesis Data Streams. Refactor the bid processor to continuously the SQS queue. Place the bid processing EC2 instance in an Auto Scaling group with a minimum and a maximum size of 1.
C. Refactor the web application to use the Amazon Kinesis Producer Library (KPL) when posting bids to Kinesis Data Streams. Refactor the bid processor to flag each record in Kinesis Data Streams as being unread, processing, and processed. At the start of each bid processing run, scan Kinesis Data Streams for unprocessed records.
D. Refactor the web application to post each incoming bid to an Amazon SNS topic in place of Kinesis Data Streams. Configure the SNS topic to trigger an AWS Lambda function that processes each bid as soon as a user submits it.
Answer: B
Explanation:
Explanation
FIFO is better in this case compared to Kinesis, as it guarantee the order of the bid. Min Max 1, is okay as the SQS will hold the queue in case of failure of the instance, till it come back again.