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NEW QUESTION: 1
회사의 보안 정책에 따라 모든 VPC에서 VPC 흐름 로그를 활성화해야 합니다. 보안 엔지니어는 규정 준수를 위해 VPC 리소스 감사 프로세스를 자동화하려고 합니다.
엔지니어는 어떤 조치를 취해야 합니까? (2 개를 선택하십시오.)
A. AWS Config 사용자 지정 규칙을 생성하고이를 평가 논리가 포함 된 AWS Lambda 함수와 연결합니다.
B. 지정된 VPC에 흐름 로그가 활성화되어 있는지 확인하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
C. 리소스 유형이 AWS :: Lambda :: Function 인 AWS Config 관리 형 규칙을 생성합니다.
D. 회사 AWS 계정의 각 VPC에 대한 AWS Config 구성 항목을 생성하십시오.
E. AWS Config에서 생성 한 이벤트를 트리거하는 Amazon CloudWatch 이벤트 규칙을 생성합니다.
Answer: A,B
NEW QUESTION: 2
A company has an application that sells tickets online and experiences bursts of demand even/ 7 days. The application has a stateless presentation layer running on Amazon EC2 an Oracle database to store unstructured data catalog information and a backend API layer. The front-end layer uses an Elastic Load Balancer to distribute the load across nine On-Demand instances over three Availability Zones (AZs). The Oracle database is running on a single EC2 instance The company is experiencing performance issues when running more than two concurrent campaigns. A solutions architect must design a solution that meets the following requirements
* Address scalability issues
* Increase the level of concurrency
* Eliminate licensing costs
* improve reliability
Which set of steps should the solutions architect take?
A. Create an Auto Scaling group for the front end with a combination of On-Demand and Spot Instances to reduce costs Create two additional copies of the database instance, then distribute the databases in separate AZs
B. Create an Auto Scaling group foe the front end with a combination of On-Demand and Spot instances to reduce costs Convert the tables in the Oracle database into Amazon DynamoDB tables
C. Create an Auto Scaling group for the front end with a combination of On-Demand and Spot instances to reduce costs Convert the Oracle database into a single Amazon RDS reserved DB instance
D. Convert the On-Demand instances into Spot instances to reduce costs for the front end Convert the tables in the Oracle database into Amazon DynamoDB tables.
Answer: B
NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of series of questions that present the same scenario. Each question in the
series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more
than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these
questions will not appear in the review screen.
You are designing an Azure solution for a company that has four departments. Each department will deploy
several Azure app services and Azure SQL databases.
You need to recommend a solution to report the costs for each department to deploy the app services and the
databases. The solution must provide a consolidated view for cost reporting.
Solution: Create a new subscription for each department.
Does this meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: B
Explanation:
Explanation
Instead, create a resources group for each resource type. Assign tags to each resource
Note: Tags enable you to retrieve related resources from different resource groups. This approach is helpful
when you need to organize resources for billing or management.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-resource-manager/resource-group-using-tags
NEW QUESTION: 4
You are creating an experiment by using Azure Machine Learning Studio.
You must divide the data into four subsets for evaluation. There is a high degree of missing values in the data. You must prepare the data for analysis.
You need to select appropriate methods for producing the experiment.
Which three modules should you run in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.
NOTE: More than one order of answer choices is correct. You will receive credit for any of the correct orders you select.
Answer:
Explanation:
Explanation:
The Clean Missing Data module in Azure Machine Learning Studio, to remove, replace, or infer missing values.
Incorrect Answers:
Latent Direchlet Transformation: Latent Dirichlet Allocation module in Azure Machine Learning Studio, to group otherwise unclassified text into a number of categories. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is often used in natural language processing (NLP) to find texts that are similar. Another common term is topic modeling.
Build Counting Transform: Build Counting Transform module in Azure Machine Learning Studio, to analyze training data. From this data, the module builds a count table as well as a set of count-based features that can be used in a predictive model.
Missing Value Scrubber: The Missing Values Scrubber module is deprecated.
Feature hashing: Feature hashing is used for linguistics, and works by converting unique tokens into integers.
Replace discrete values: the Replace Discrete Values module in Azure Machine Learning Studio is used to generate a probability score that can be used to represent a discrete value. This score can be useful for understanding the information value of the discrete values.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-data
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