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NEW QUESTION: 1
Which command reduces the amount of time it takes to complete the ISSU on a Cisco Nexus 7000 series switch that has dual supervisor modules and two I/O modules?
A. install all epld bootflash:<image>
B. install all epld bootflash:<image>
C. install all kickstart<image>system<image>
D. install all kickstart <image>system<image>parallel
Answer: C

NEW QUESTION: 2
When an IPS detects an attack, which action can the IPS take to prevent the attack from spreading?
A. Deny the connection inline.
B. Perform a Layer 6 reset.
C. Deploy an antimalware system.
D. Enable bypass mode.
Answer: A

NEW QUESTION: 3
ケーススタディ：6-TerramEarth
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業産業用の重機を製造しています。約
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。
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。 TerramEarthは、1秒あたり120時間の操作で1秒あたり120フィールドのデータの割合で、これらの接続された車両から合計約9 TB /日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、単一の米国西海岸ベースのデータセンターに存在するLinuxおよびWindows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してFTP経由でアップロードし、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週間未満に減らします。

顧客が設備をどのように使用するかについてのより多くのデータでディーラーネットワークをサポートする

新しい製品とサービスの位置づけ
さまざまな企業、特に種子や肥料のサプライヤーと提携する能力を持っている

急成長している農業ビジネスで-顧客のための説得力のある共同提供を作成する。
技術要件
単一のデータセンターを超えて拡大し、アメリカ中西部および東部への待ち時間を短縮

海岸。
バックアップ戦略を作成します。

機器からデータセンターへのデータ転送のセキュリティを強化します。

データウェアハウスのデータを改善します。

顧客と機器のデータを使用して、顧客のニーズを予測します。

アプリケーション1：データの取り込み
カスタムPythonアプリケーションは、アップロードされたデータファイルを単一のサーバーから読み取り、データウェアハウスに書き込みます。
計算：
Windows Server 2008 R2

-16 CPU
-128 GBのRAM
-10 TBのローカルHDDストレージ
アプリケーション2：レポート
ビジネスアナリストが日次レポートを実行して、修理が必要な機器を確認するための既製のアプリケーション。 10人のチーム（西海岸5つ、東海岸5つ）のアナリストは、一度に2人しかレポートアプリケーションに接続できません。
計算：
既製のアプリケーション。物理CPUの数に関連付けられたライセンス

-Windows Server 2008 R2
-16 CPU
-32 GBのRAM
-500 GB HDD
データウェアハウス：
単一のPostgreSQLサーバー

-RedHat Linux
-64 CPU
-128 GBのRAM
-RAID 0の4x 6TB HDD
エグゼクティブステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより優れた車両を製造す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。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。会社のデータウェアハウスであるTerramEarthに、信頼性が高くスケーラブルなGCPソリューションを実装する必要があります。 TerramEarthのビジネス要件と技術要件を考慮して、何をすべきですか？
A. 既存のデータウェアハウスを96 CPUのCompute Engineインスタンスに置き換えます。
B. 既存のデータウェアハウスをBigQueryに置き換えます。フェデレーションデータソースを使用します。
C. 既存のデータウェアハウスをBigQueryに置き換えます。テーブルのパーティション分割を使用します。
D. 既存のデータウェアハウスを96 CPUのCompute Engineインスタンスに置き換えます。 32 CPUのCompute Engineプリエンプティブルインスタンスを追加します。
Answer: C
Explanation:
1. BigQuery does not guarantee data consistency for external data sources. Changes to the underlying data while a query is running can result in unexpected behavior.
2. Query performance for external data sources may not be as high as querying data in a native BigQuery table.

NEW QUESTION: 4
회사는 Amazon DynamoDB 테이블을 사용하여 선수 성과를 추적하는 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 테이블의 각 항목은 파티션 키 (user_id)와 정렬 키 (sport_name)로 식별됩니다.
테이블 디자인은 다음과 같습니다.

(참고 : 모든 테이블 속성이 표시되는 것은 아닙니다)
개발자는 각 sport_name의 점수를 기반으로 최고 성과 (user_id)를 표시하기 위해 리더 보드 애플리케이션을 작성해야합니다.
개발자가 DynamoDB 테이블에서 결과를 가장 효율적으로 추출 할 수있는 프로세스는 무엇입니까?
A. DynamoDB 스캔 작업을 사용하여 sport_name을 기준으로 점수 및 user_id를 검색하고 score 속성을 기준으로 결과를 정렬하십시오.
B. 파티션 키 sport_name 및 정렬 키 점수를 사용하여 global secondary index를 만들고 결과를 얻습니다.
C. user_id 및 sport_name의 키 속성이있는 DynamoDB 쿼리 작업을 사용하고 score 속성을 기준으로 결과를 정렬하십시오.
D. 기본 키 sport_name과 정렬 키 점수를 사용하여 local secondary index를 만들고 score 속성을 기반으로 결과를 가져옵니다.
Answer: B
Explanation:
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/SecondaryIndexes.html
https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/amazondynamodb/latest/developerguide/GSI.html