Terraform-Associate-003 Practice Questions

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Wahrhaftig, nein, antwortete der Fischer; und CTAL-ATT Fragen&Antworten ich werde dir nicht glauben, wenn du mich nicht durch den Augenschein überzeugest.

NEW QUESTION: 1

A. Option A
B. Option B
C. Option C
Answer: C
Explanation:
Explanation
Option A is an invalid option since Lifecycle policies are normally used for expiration of objects or archival of objects.
Option B is partially correct where you store the data in DynamoDB, but then the number of GET requests would still be high if the entire DynamoDB table had to be traversed and each object compared and updated in S3.
Option D is invalid because uploading all files to Clastic Cache is not an ideal solution.
The best option is to have a notification which can then trigger an update to the application to update the DynamoDB table accordingly.
For more information on SNS triggers and DynamoDB please refer to the below link:
https://aws.amazon.com/blogs/compute/619/

NEW QUESTION: 2
Note: This question is part of a series of questions that use the same or similar answer choices. An answer choice may be correct for more than one question in the series. Each question is independent of the other questions in this series. Information and details provided in a question apply only to that question.
You need to change a column name to a friendly name. The solution must use a native module.
Which module should you use?
A. Clean Missing Data
B. Execute Python Script
C. Clip Values
D. Select Columns in Dataset
E. Normalize Data
F. Edit Metadata
G. Tune Model Hyperparameters
H. Import Data
Answer: D
Explanation:
Explanation/Reference:
References: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/select- columns-in-dataset

NEW QUESTION: 3
Results from a vulnerability analysis indicate that all enabled virtual terminals on a router can be accessed using the same password. The company's network device security policy mandates that at least one virtual terminal have a different password than the other virtual terminals. Which of the following sets of commands would meet this requirement?
A. line console 0 password password line vty 0 4 password P@s5W0Rd
B. line vty 0 3 password Qwer++!Y line vty 4 password P@s5W0Rd
C. line vty 0 3 password Qwer++!Y line console 0 password P@s5W0Rd
D. line vty 0 6 P@s5W0Rd password line vty 7 Qwer++!Y password
Answer: B
Explanation:
The VTY lines are the Virtual Terminal lines of the router, used solely to control inbound Telnet connections. They are virtual, in the sense that they are a function of software - there is no hardware associated with them. Two numbers follow the keyword VTY because there is more than one VTY line for router access. The default number of lines is five on many Cisco routers. Here, I'm configuring one password for all terminal (VTY) lines. I can specify the actual terminal or VTY line numbers as a range. The syntax that you'll see most often, vty 0 4, covers all five terminal access lines.

NEW QUESTION: 4
You create a multi-class image classification deep learning experiment by using the PyTorch framework. You plan to run the experiment on an Azure Compute cluster that has nodes with GPU's.
You need to define an Azure Machine Learning service pipeline to perform the monthly retraining of the image classification model. The pipeline must run with minimal cost and minimize the time required to train the model.
Which three pipeline steps 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.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Configure a DataTransferStep() to fetch new image data...
Step 2: Configure a PythonScriptStep() to run image_resize.y on the cpu-compute compute target.
Step 3: Configure the EstimatorStep() to run training script on the gpu_compute computer target.
The PyTorch estimator provides a simple way of launching a PyTorch training job on a compute target.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-pytorch