NSE7_LED-7.0 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
ケーススタディ：2-TerramEarthケーススタディ
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。
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。
会社背景
TerramEarthは1946年に設立されました。第二次世界大戦後、家族経営の小規模な会社がいくつか組み直されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らが家族の拡張メンバーであると考えています。
TerramEarthは、コア製品を革新し、顧客のニーズの変化に応じて新しい市場を見つける能力を誇りに思っています。過去20年間、業界の傾向は主に、人間のオペレーターが大型の車両を使用して生産性を向上させる方向に向かっています。
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。 1秒あたり120フィールドのデータのレートで、1日あたり22時間の稼働。
TerramEarthは、これらの接続された車両から1日あたり合計約9 TB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、データセンターに常駐するLinux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圧縮し、FTP経由でアップロードし、変換して集計し、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週間未満に短縮します。
余剰在庫を運ぶコストを増やす
-顧客の使用方法に関する詳細なデータでディーラーネットワークをサポートする
彼らの機器IPは、新しい製品やサービスをより適切に位置づけます。
-さまざまな企業、特に
急成長中の農業における種子と肥料のサプライヤー
顧客のための説得力のある共同提供を作成するビジネス
CEOの声明
私たちは、お客様の生産性を向上させるために、大型車への傾向を利用することに成功しています。テクノロジーの変化は急速に進んでおり、TerramEarthは接続デバイステクノロジーを利用して、インテリジェントな農業設備などのより良いサービスをお客様に提供しています。この技術により、過去の傾向を利用して車両の動作を調整することにより、農家の収穫量を25％増加させることができました。これらの進歩は、2020年までに収益の50％を生み出すと予想される農産物ラインの急速な成長につながっています。
CTOの声明
当社の競争上の優位性は、常に製造プロセスにあり、競合他社よりもタワーコストに優れた車両を製造でき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。残念ながら、私たちのCEOはテクノロジーの陳腐化を真剣に受け止めておらず、業界の多くの新しい企業がニッチなプレーヤーであると考えています。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。 TerramEarthは、接続されていないトラックにテレメトリデータを収集するためのサーバーとセンサーを装備しています。来年は、データを使用して機械学習モデルをトレーニングしたいと考えています。コストを削減しながら、このデータをクラウドに保存したいと考えています。
彼らは何をすべきか？
A. 車両のコンピューターに1時間ごとのスナップショットでデータを圧縮させ、Google Cloud Storage（GCS）Nearlineバケットに保存します。
B. データを圧縮するストリーミングデータフロージョブにリアルタイムでテレメトリデータをプッシュし、Google BigQueryに保存します。
C. 車両のコンピューターに1時間ごとのスナップショットでデータを圧縮させ、GCS Coldlineバケットに保存します。
D. テレメトリデータをリアルタイムでストリーミングデータフロージョブにプッシュし、データを圧縮してCloud Bigtableに保存します。
Answer: B
Explanation:
Answer should be B - Why would you collect data in Coldline when the purpose is to collect data to analysis down the line and cost wise it should be similar to store such large volume in BQ instead of COldline given the Data access cost involved. ML can be directly done on BQ instead of pulling this data from Coldline into another DB and then applying ML algos on the data which will be more expensive to achieve

NEW QUESTION: 2
You are a service provider and have multiple customers in a building.
You are installing a new switch that can host all of your customers. However, you would like to ensure that one customer cannot see or broadcast to another customer.
You would also like to have them use a common gateway IP address from the building. What should be used to provide this access?
A. filter-based VLAN
B. VLAN
C. private VLAN
D. Layer 2 tunneling
Answer: C

NEW QUESTION: 3
Type of Reference Data Changes include:
A. Structural changes to external Reference Data sets
B. Creation of new Reference Data sets
C. Row level changes to internal Reference Data sets
D. None of the above
E. Row level changes to external Reference Data sets
F. Business model changes on column level
Answer: A,B,C,E