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NEW QUESTION: 1
A photo-sharing and publishing company receives 10,000 to 150,000 images daily. The company receives the images from multiple suppliers and users registered with the service. The company is moving to AWS and wants to enrich the existing metadata by adding data using Amazon Rekognition.
The following is an example of the additional data:
As part of the cloud migration program, the company uploaded existing image data to Amazon S3 and told users to upload images directly to Amazon S3.
What should the Solutions Architect do to support these requirements?
A. Trigger AWS Lambda based on an S3 event notification to create additional metadata using Amazon Rekognition. Use Amazon DynamoDB to store the metadata and Amazon ES to create an index. Use a web front-end to provide search capabilities backed by Amazon ES.
B. Start an Amazon SQS queue based on S3 event notifications. Then have Amazon SQS send the metadata information to Amazon DynamoDB. An application running on Amazon EC2 extracts data from Amazon Rekognition using the API and adds data to DynamoDB and Amazon ES. Use a web front-end to provide search capabilities backed by Amazon ES.
C. Trigger AWS Lambda based on an S3 event notification to create additional metadata using Amazon Rekognition. Use Amazon RDS MySQL Multi-AZ to store the metadata information and use Lambda to create an index. Use a web front-end with search capabilities backed by Lambda.
D. Use Amazon Kinesis to stream data based on an S3 event. Use an application running in Amazon EC2 to extract metadata from the images. Then store the data on Amazon DynamoDB and Amazon CloudSearch and create an index. Use a web front-end with search capabilities backed by CloudSearch.
Answer: A
Explanation:
Explanation
https://github.com/aws-samples/lambda-refarch-imagerecognition
NEW QUESTION: 2
Azureデータファクトリがあります。
パイプライン実行データが120日間保持されるようにする必要があります。ソリューションでは、Kustoクエリ言語を使用してデータをクエリできることを確認する必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序で配置します。
注：回答の選択肢の複数の順序が正しいです。選択した正しい注文のいずれかに対してクレジットを受け取ります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Step 1: Create an Azure Storage account that has a lifecycle policy
To automate common data management tasks, Microsoft created a solution based on Azure Data Factory.
The service, Data Lifecycle Management, makes frequently accessed data available and archives or purges other data according to retention policies. Teams across the company use the service to reduce storage costs, improve app performance, and comply with data retention policies.
Step 2: Create a Log Analytics workspace that has Data Retention set to 120 days.
Data Factory stores pipeline-run data for only 45 days. Use Azure Monitor if you want to keep that data for a longer time. With Monitor, you can route diagnostic logs for analysis to multiple different targets, such as a Storage Account: Save your diagnostic logs to a storage account for auditing or manual inspection. You can use the diagnostic settings to specify the retention time in days.
Step 3: From Azure Portal, add a diagnostic setting.
Step 4: Send the data to a log Analytics workspace,
Event Hub: A pipeline that transfers events from services to Azure Data Explorer.
Keeping Azure Data Factory metrics and pipeline-run data.
Configure diagnostic settings and workspace.
Create or add diagnostic settings for your data factory.
In the portal, go to Monitor. Select Settings > Diagnostic settings.
Select the data factory for which you want to set a diagnostic setting.
If no settings exist on the selected data factory, you're prompted to create a setting. Select Turn on diagnostics.
Give your setting a name, select Send to Log Analytics, and then select a workspace from Log Analytics Workspace.
Select Save.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/monitor-using-azure-monitor
NEW QUESTION: 3
A. Windows Enterprise Upgrade
B. Windows Companion Subscription License (CSL)
C. Windows Embedded
D. Microsoft Desktop Optimization Pack (MDOP)
Answer: C
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