C1000-186 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
組織には、uk-london-1リージョンのVirtual Cloud Network（VCN）内で実行される複数のアプリケーションサーバーとデータベースで構成されるミッションクリティカルなアプリケーションがあります。彼らのソリューションアーキテクトは、eu-frankfurt-1リージョンでディザスターリカバリー（DR）を計画することで、アーキテクチャをさらに強化したいと考えています。
DRを設計する際にアーキテクトが心に留めておくべき2つのソリューションはどれですか。
A. ロードバランサーは、両方のリージョン間でトラフィックを自動的に分散します。
B. uk-london-1リージョンとeu-frankfurt-1リージョンで作成された異なるVCN間で安全で信頼性の高い接続を確立するには、リモートVCNピアリング接続が必要です。
C. RTOは、アプリケーションが許容できるデータ損失の許容可能な時間枠です。
D. rsyncユーティリティを使用して、ファイルシステムまたはスナップショットデータを別のリージョンに非同期にコピーできます。
E. Active Data Guardを使用してuk-london-1リージョンのデータベースをeu-frankfurt-1リージョンの同等のデータベースと同期することはできません。
Answer: A,B

NEW QUESTION: 2
Which two are true about Smart Scan?
A. It is possible to offload single row fiunctions to the storage servers.
B. All joins can be offloaded to the storage servers.
C. Some joins can be offloaded to the storage servers.
D. a query rewrite may occur to a container table stored in Exadata but will never benefit From Smart scan.
E. A query rewrite may occur to a container table stored Exadata, and it will always benefit firom Smart Scan.
F. Column projection does not contribute to the perfiormance benefit ofi Smart Scan
Answer: A,C
Explanation:
C: With Exadata storage, database operations are handled much more efficiently. Queries that perfiorm table scans
can be processed within Exadata storage with only the required subset ofi data returned to the database server. Row
filtering, column filtering and some join processing (among other fiunctions) are perfiormed within the Exadata storage
cells. When this takes place only the relevant and required data is returned to the database server.
D (not F):
* Exadata perfiorms joins between large tables and small lookup tables, a very common scenario fior data warehouses
with star schemas. Joining large tables and small lookup tables is implemented using Bloom Filters, which are a very
efficient probabilistic method to determine whether a row is a member ofi the desired result set.
* Ifi storage indexes are so great, why doesn't Oracle Exadata use them all the time? The short answer is that they are
created and used only when they will be beneficial.
* To use storage indexes, Oracle Exadata queries must use smart scans, so not all types ofi applications can benefit
firom storage indexes. Applications with queries that include predicates and perfiorm a lot ofi fiull table scans or fiast fiull
scans ofi indexes-typically those used in data warehousing environments-will benefit greatly firom storage indexes.
Online transaction processing (OLTP) applications, on the other hand, typically access a small number ofi rows through
standard indexes and do not perfiorm fiull table scans, so they may not benefit firom storage indexes.
Note:
* Storage indexes reside in the memory ofi the storage servers-also called storage cells-and significantly reduce
unnecessary I/O by excluding irrelevant database blocks in the storage cells.
* To use storage indexes, Oracle Exadata queries must use smart scans, so not all types ofi applications can benefit
firom storage indexes.
Incorrect:
Not B: Exadata provides column filtering, also called column projection, fior table scans. Only the columns requested
are returned to the database server rather than all columns in a table. For example, when the fiollowing SQL is issued,
only the employee_name and employee_number columns are returned firom Exadata to the database kernel.
SELECT employee_name, employee_number FROM employee_table.
For tables with many columns, or columns containing LOBs (Large Objects), the I/O bandwidth saved can be very
large. Using both predicate and column filtering dramatically improves perfiormance and reduces I/O bandwidth
consumption. In addition, column filtering also applies to indexes, allowing fior even fiaster query perfiormance.
Refierence: Oracle Communications Data Model Implementation and Operations Guide, Exadata Smart Scan
Processing and Storage Index

NEW QUESTION: 3
Sie bauen ein Verkehrsüberwachungssystem auf, das den Verkehr auf sechs Autobahnen überwacht. Das System erstellt auf Zeitreihenanalysen basierende Berichte für jede Autobahn. Daten von Verkehrssensoren werden in Azure Event Hub gespeichert.
Verkehrsdaten werden von vier Abteilungen verbraucht. Jede Abteilung verfügt über eine Azure-Webanwendung, die die zeitreihenbasierten Berichte anzeigt und einen Webjob enthält, der die von Event Hub eingehenden Daten verarbeitet. Alle Web-Apps werden in App Service Plans mit drei Instanzen ausgeführt.
Die gesamten Daten müssen maximiert werden. Die Latenz muss minimiert werden.
Sie müssen den Azure Event Hub implementieren.
Welche Einstellungen sollten Sie verwenden? Wählen Sie zum Beantworten die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: 6
The number of partitions is specified at creation and must be between 2 and 32.
There are 6 highways.
Box 2: Highway
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-hubs/event-hubs-features