Introduction-to-IT Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
App1という名前のアプリケーションがあります。App1はマルチテナント環境の複数のHyper-V仮想マシンに配布されます。トラフィックがApp1をホストする仮想マシン間で均等に分散されるようにする必要があります。
A. ネットワークコントローラとWindows Serverソフトウェアの負荷分散（SLB）ノード
B. RASゲートウェイとWindows Serverネットワーク負荷分散（NLB）ノード
C. RASゲートウェイとWindows Serverソフトウェアの負荷分散（SLB）ノード
D. ネットワークコントローラとWindows Serverネットワーク負荷分散（NLB）ノード
Answer: C

NEW QUESTION: 2
Given:

Which two constructors will compile and set the class field strings? (Choose two.)

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

NEW QUESTION: 3
Which two statements about uRPF are true? (Choose two)
A. Strict mode is most appropriate for networks with asymmetric routing
B. The keyword any can be used with both strict mode and loose mode
C. It is enabled on a per-interface basis CD It is enabled globally
D. Loose mode may drop traffic when asymmetric routing occurs on the network
E. Strict mode may drop legitimate traffic
Answer: B,C

NEW QUESTION: 4
フローロジスティックケーススタディ
会社概要
Flowlogisticは、主要なロジスティクスおよびサプライチェーンプロバイダーです。これらは、世界中の企業がリソースを管理し、最終目的地に輸送するのに役立ちます。同社は急速に成長し、鉄道、トラック、航空機、海上輸送などの製品を拡大しています。
会社背景
同社は地域のトラック運送会社としてスタートし、その後他のロジスティクス市場に拡大しました。彼らはインフラストラクチャを更新していないため、注文と出荷の管理と追跡がボトルネックになっています。 Flowlogisticは、運用を改善するために、小包レベルでリアルタイムに出荷を追跡する独自のテクノロジーを開発しました。ただし、Apache Kafkaに基づくテクノロジースタックが処理ボリュームをサポートできないため、デプロイできません。さらに、Flowlogisticは、注文と出荷をさらに分析して、リソースを最適に展開する方法を決定したいと考えています。
ソリューションコンセプト
Flowlogisticは、クラウドを使用して2つの概念を実装したいと考えています。
*荷物の場所を示すリアルタイムの在庫追跡システムで独自のテクノロジーを使用する
*構造化データと非構造化データの両方を含むすべての注文と出荷ログに対して分析を実行し、リソースを展開する最善の方法、情報を拡張する市場を決定します。また、予測分析を使用して、出荷が遅れる時期を早期に把握したいと考えています。
既存の技術環境
フローロジスティックアーキテクチャは、単一のデータセンターに存在します。
*データベース
* 2つのクラスターに8つの物理サーバー
* SQL Server-ユーザーデータ、インベントリ、静的データ
* 3台の物理サーバー
* Cassandra-メタデータ、追跡メッセージ
10台のKafkaサーバー-メッセージ集約とバッチ挿入の追跡
*アプリケーションサーバー-顧客フロントエンド、注文/税関用ミドルウェア
* 20台の物理サーバーにまたがる60台の仮想マシン
* Tomcat-Javaサービス
* Nginx-静的コンテンツ
*バッチサーバー
ストレージアプライアンス
*仮想マシン（VM）ホスト用のiSCSI
*ファイバーチャネルストレージエリアネットワーク（FC SAN）-SQLサーバーストレージ
*ネットワーク接続ストレージ（NAS）イメージストレージ、ログ、バックアップ
* 10個のApacheHadoop / Sparkサーバー
*コアデータレイク
*データ分析ワークロード
* 20のその他のサーバー
* Jenkins、監視、要塞ホスト、
ビジネス要件
*生産のスケーリングされたパンティーを使用して、信頼性と再現性のある環境を構築します。
*分析のために一元化されたデータレイクにデータを集約する
*履歴データを使用して、将来の出荷の予測分析を実行します
*独自の技術を使用して、世界中のすべての出荷を正確に追跡します
*新しいリソースの迅速なプロビジョニングを通じて、ビジネスの俊敏性とイノベーションの速度を向上させます
*クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析および最適化する
*他のすべての要件が満たされている場合は、クラウドに完全に移行します
技術要件
*ストリーミングデータとバッチデータの両方を処理します
*既存のHadoopワークロードを移行する
*アーキテクチャがスケーラブルで弾力性があり、企業の変化する要求に対応できるようにします。
*可能な限りマネージドサービスを使用する
*データの飛行と静止を暗号化する
*本番データセンターとクラウド環境の間にVPNを接続するSEOステートメント私たちは急速に成長したため、インフラストラクチャをアップグレードできないことが、さらなる成長と効率を実際に妨げています。私たちは世界中の貨物を移動するのは効率的ですが、データを移動するのは非効率的です。
顧客がどこにいて、何を出荷しているのかをより簡単に理解できるように、情報を整理する必要があります。
CTOステートメント
ITは私たちにとって優先事項ではありませんでした。そのため、データが増大するにつれて、テクノロジーに十分な投資をしていません。私にはITを管理する優れたスタッフがいますが、彼らはインフラストラクチャの管理に忙しく、データの整理、分析の構築、CFOの実装方法の理解などの本当に重要なことを彼らに行わせることができません。追跡技術。
CFOステートメント
私たちの競争上の優位性の一部は、出荷と配達が遅れた場合にペナルティを課すことです。出荷が常にどこにあるかを知ることは、当社の純利益と収益性に直接的な相関関係があります。さらに、サーバー環境の構築に資本を投入したくありません。
Flowlogisticは、主要な分析システムとしてGoogle BigQueryを使用したいと考えていますが、BigQueryに移行できないApacheHadoopおよびSparkワークロードがまだあります。 Flowlogisticは、両方のワークロードに共通のデータを保存する方法を知りません。彼らは何をすべきですか？
A. 共通データをパーティションテーブルとしてBigQueryに保存します。
B. 共通データをBigQueryに保存し、承認されたビューを公開します。
C. Google CloudDataprocクラスターのHDFSストレージに共通データを保存します。
D. Avroとしてエンコードされた一般的なデータをGoogle CloudStorageに保存します。
Answer: B