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NEW QUESTION: 1
SAP BW / 4HANAの仮想化のモデリングオブジェクトは何ですか？
注：この質問には2つの正解があります。
A. Open ODS view
B. VirtualProvider
C. InfoSet
D. MultiProvider
E. CompositeProvider
Answer: A,E

NEW QUESTION: 2
You need to modify the GPO prefix by IPAM. What should you do?
A. ClickConfigure server discoveryin Server Manager.
B. Run thelnvoke-lpamGpoProvisioningcmdlet
C. ClickProvision the IPAM serverin Server Manager.
D. Run theSet-lpamConfigurationcmdlet
Answer: D

NEW QUESTION: 3
Items selected by a user need to be copied to a page list property. How would you copy over the items?
A. Create a declare expression with the page list property as the target.
B. Create a validate rule to copy the selected items.
C. Add a data transform to the flow action as a post-processing action.
D. Create a data transform and call the data transform from a utility shape.
Answer: D

NEW QUESTION: 4
한 회사에 20PB HDFS 데이터베이스가 있는 대규모 온 프레미스 Apache Hadoop 클러스터가 있습니다. 클러스터는 약 200 개의 인스턴스와 1PB 씩 분기마다 증가하고 있습니다. 회사의 목표는 Hadoop 데이터의 복원력을 활성화하고 클러스터 노드 손실의 영향을 제한하며 비용을 크게 줄이는 것입니다. 현재 클러스터는 연중 무휴 24 시간 실행되며 대화 형 쿼리 및 일괄 처리를 포함한 다양한 분석 워크로드를 지원합니다.
최소한의 비용과 다운 타임으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
A. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션 합니다. 현재 클러스터와 크기 및 구성이 유사한 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에 데이터를 저장합니다. 예약 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화 하십시오. 워크로드가 분기마다 증가함에 따라 추가 예약 인스턴스를 구매하고 클러스터에 추가하십시오.
B. AWS Snowball을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션 합니다. 온 프레미스 클러스터의 기록 데이터를 기반으로 대화 형 워크로드를 처리하도록 초기에 크기가 조정 된 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에 저장하십시오. 마스터 및 코어 노드 용 예약 인스턴스와 작업 노드 용 스팟 인스턴스, Amazon CloudWatch 지표를 기반으로 작업 노드 자동 확장을 사용하여 비용을 최소화합니다. 유사하게 최적화 된 배치 워크로드를 위해 작업별로 최적화 된 클러스터를 생성합니다.
C. AWS Direct Connect를 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 온 프레미스 클러스터의 기록 데이터를 기반으로 대화 형 워크로드를 처리하도록 초기에 크기가 조정 된 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에 데이터를 저장합니다. 마스터 및 코어 노드 용 예약 인스턴스와 작업 노드 용 스팟 인스턴스, Amazon CloudWatch 지표를 기반으로 작업 노드 자동 확장을 사용하여 비용을 최소화합니다. 유사하게 최적화 된 배치 워크로드를 위해 작업별로 최적화 된 클러스터를 생성합니다.
D. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 온 프레미스 클러스터의 기록 데이터를 기반으로 대화 형 워크로드를 처리하도록 초기에 크기가 조정 된 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에 데이터를 저장합니다. 마스터 및 코어 노드 용 예약 인스턴스와 작업 노드 용 스팟 인스턴스, Amazon CloudWatch 지표를 기반으로 작업 노드 자동 확장을 사용하여 비용을 최소화합니다. 유사하게 최적화 된 배치 워크로드를 위해 작업별로 최적화 된 클러스터를 생성합니다.
Answer: D