AWS-Certified-Data-Analytics-Specialty Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
Die mit der elektronischen Beweiserhebung verbundenen Risiken würden MOST wahrscheinlich durch eine E-Mail verringert:
A. Überwachungsrichtlinie.
B. Sicherheitsrichtlinie.
C. Archivierungsrichtlinie.
D. Zerstörungspolitik.
Answer: C
Explanation:
Erläuterung:
Mit einer Richtlinie für gut archivierte E-Mail-Datensätze ist der Zugriff auf oder das Abrufen von bestimmten E-Mail-Datensätzen möglich, ohne andere vertrauliche E-Mail-Datensätze preiszugeben. Sicherheits- und / oder Überwachungsrichtlinien würden die Effizienz des Abrufs von Datensätzen nicht beeinträchtigen, und das Zerstören von E-Mails kann eine rechtswidrige Handlung sein.

NEW QUESTION: 2
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ストリーミングデータを生成するAzure IoT Edgeデバイスがあります。
デバイスでは、Azure Machine Learningモデルを使用してデータの異常を検出する必要があります。異常が検出されたら、デバイスは異常に関する情報をAzure IoT Hubストリームに追加する必要があります。
ソリューション：Azure FunctionsをIoT Edgeモジュールとしてデプロイします。
これは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: A
Explanation:
代わりに、Azure Stream AnalyticsとREST APIを使用してください。
注意。クラウドとAzure IoT Edgeの両方で利用可能なAzure Stream Analyticsは、最も一般的に発生する2つの異常を監視するために使用できる組み込みの機械学習ベースの異常検出機能を提供します。
一時的かつ永続的。
Stream Analyticsは、REST APIを介して、Azure Machine Learningエンドポイントを呼び出すユーザー定義関数をサポートしています。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-machine-learning-anomaly-detection

NEW QUESTION: 3

A. Option C
B. Option A
C. Option B
D. Option D
E. Option E
Answer: A,C,E