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Mein Brief sagte ich, Hören Sie zum Schluss noch einmal HP2-I76 Übungsmaterialien Heideggers Stimme, Ich wollte Euch danken So wie einem dieser wahren Ritter, die du so sehr liebst, ja.

NEW QUESTION: 1
会社には、20 PB HDFSデータベースを備えた大規模なオンプレミスApache Hadoop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1 PB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、クラスターノードの損失による影響を制限し、コストを大幅に削減することです。現在のクラスターが実行されます
年中無休で、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Amazon S3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対話型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Amazon EMRクラスターを作成します。データをEMRFSに保存します。マスターノードとコアノードのリザーブドインスタンスとタスクノードのスポットインスタンスを使用してコストを最小化し、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ルします。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Amazon S3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対話型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Amazon EMRクラスターを作成します。 EMRFSに保存します。マスターノードとコアノードのリザーブドインスタンスとタスクノードのスポットインスタンスを使用してコストを最小化し、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ルします。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Amazon S3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対話型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Amazon EMRクラスターを作成します。データをEMRFSに保存します。マスターノードとコアノードのリザーブドインスタンスとタスクノードのスポットインスタンスを使用してコストを最小化し、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ルします。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Amazon S3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Amazon EMRクラスターを作成します。データをEMRFSに保存します。
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加するにつれて、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
Explanation:
Explanation
Q: How should I choose between Snowmobile and Snowball?
To migrate large datasets of 10PB or more in a single location, you should use Snowmobile. For datasets less than 10PB or distributed in multiple locations, you should use Snowball. In addition, you should evaluate the amount of available bandwidth in your network backbone. If you have a high speed backbone with hundreds of Gb/s of spare throughput, then you can use Snowmobile to migrate the large datasets all at once. If you have limited bandwidth on your backbone, you should consider using multiple Snowballs to migrate the data incrementally.

NEW QUESTION: 2
You have a feature set containing the following numerical features: X, Y, and Z.
The Poisson correlation coefficient (r-value) of X, Y, and Z features is shown in the following image:
Use the drop-down menus to select the answer choice that answers each question based on the information presented in the graphic.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: 0.859122
Box 2: a positively linear relationship
+1 indicates a strong positive linear relationship
-1 indicates a strong negative linear correlation
0 denotes no linear relationship between the two variables.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/compute-linear-correlation

NEW QUESTION: 3
あなたの会社には3つの支店とAzureサブスクリプションがあります。各支社には、アプリケーションサーバーをホストするHyper-Vホストが含まれています。
ブランチオフィスにはストレージソリューションを推奨する必要があります。このソリューションでは、iSCSI接続を使用してアプリケーションサーバーが中央記憶装置に接続できるようにする必要があります。アプリケーションサーバーからiSCSIストレージデバイスに保存されたデータは、Azureに自動的にアップロードされる必要があります。
どのコンポーネントを推奨事項に含めるべきですか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：それぞれ正しい選択は1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storsimple/storsimple-ova-overview

NEW QUESTION: 4
You are trying to add Cisco VCS to Cisco TMS, but the addition is failing. Which three scenarios might be causing this failure? (Choose three.)
A. SNMP is not enabled on Cisco VCS.
B. Cisco TMS and Cisco VCS do not have synchronized time settings.
C. Cisco TMS is running a version earlier than 12.5.
D. UDP port 161 is blocked on the network.
E. The management address on Cisco VCS does not match the Cisco TMS IP address.
F. Cisco TMS was not upgraded before adding Cisco VCS.
Answer: A,D,E