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NEW QUESTION: 1
Your company uses Service Now for incident management.
You develop an application that runs on Azure.
The company needs to generate a ticket in Service Now when the application fails to authenticate.
Which Azure Log Analytics solution should you use?
A. Application lmiQ.hu Connector
B. insight & Analytics
C. Automation & Control
D. IT Service Management Connector (ITSM)
Answer: D
Explanation:
The IT Service Management Connector (ITSMC) allows you to connect Azure and a supported IT Service Management (ITSM) product/service.
ITSMC supports connections with the following ITSM tools:
* ServiceNow
* System Center Service Manager
* Provance
* Cherwell
With ITSMC, you can
* Create work items in ITSM tool, based on your Azure alerts (metric alerts, Activity Log alerts and Log Analytics alerts).
* Optionally, you can sync your incident and change request data from your ITSM tool to an Azure Log Analytics workspace.
References: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/platform/itsmc-overview
NEW QUESTION: 2
As shown as the following WLAN networking diagrams, which does belong to AC side-by-side and data direct forwarding mode?
A. 
B. 
C. 
D. 
Answer: B
NEW QUESTION: 3
A customer is considering an upgrade to meet anticipated future business requirements.
Which initial question will help to determine the proper growth sizing?
A. What was the average monthly growth rate over the previous quarter?
B. Does the IT department capture the SMF data in 15 minute intervals and save the data to monthly files?
C. What is the peak four hour rolling average over the previous month?
D. Does the business require the IT capacity to meet the peek workload requirements?
Answer: B
NEW QUESTION: 4
Azure Machine Learning Studioで新しい実験を作成しています。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠損データの処理モジュールを使用して、欠損データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 正規化
B. MICEを使用して交換
C. を使用して置き換えます。確率的PCA
D. 合成マイノリティオーバーサンプリングテクニック（SMOTE）
Answer: C
Explanation:
Replace using Probabilistic PCA: Compared to other options, such as Multiple Imputation using Chained Equations (MICE), this option has the advantage of not requiring the application of predictors for each column. Instead, it approximates the covariance for the full dataset. Therefore, it might offer better performance for datasets that have missing values in many columns.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-data
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