H19-319_V2.0 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
When creating a Server Profile Template, what are advantages of creating an unassigned ethernet type connection during template creation? {Select two.)
A. it avoids re-enumeration when assigning a network to existing connections.
B. It eliminates the need to power off the server when adding connectivity to the production networks or disabling a profile connection.
C. It enables auto-zoning of SAN connections.
D. Template creation is the only time that new network adapters can be created.
Answer: A,C

NEW QUESTION: 2
한 회사가 미국에 기반을 둔 6 개의 파트너와 정보를 공유하기 위해 REST API를 만들고 있습니다.
이 회사는 Amazon API Gateway 지역 엔드 포인트를 만들었습니다. 6 명의 파트너는 각각 하루에 한 번씩 API에 액세스하여 일일 판매 수치를 게시합니다.
초기 배포 후 회사는 전 세계 500 개의 서로 다른 IP 주소에서 발생하는 초당 1,000 개의 요청을 관찰합니다. 회사는 이 트래픽이 봇넷 끝에서 발생한다고 믿고 비용을 최소화하면서 API를 보호하려고 합니다. 회사가 API를 보호하기 위해 어떤 접근 방식을 취해야 합니까?
A. API를 오리진으로 사용하여 Amazon CloudFront 배포 생성 하루에 5 개 이상의 요청을 제출하는 클라이언트를 차단하는 규칙이 있는 AWS WAF 웹 ACL을 생성합니다. 웹 ACL을 CloudFront 배포와 연결 API 키로 채워진 CloudFront 배포에 사용자 지정 헤더 추가 POST 메서드에서 API 키를 요구하도록 API 구성
B. 6 개 파트너가 사용하는 IP 주소에 대한 액세스를 허용하는 규칙을 사용하여 AWS WAF 웹 ACL을 생성합니다. 웹 ACL을 API에 연결합니다. 요청 제한이 있는 사용량 계획을 생성하고이를 API와 연결합니다. API 키 생성 그리고 그것을 lo Hie 사용 계획에 추가하십시오.
C. 6 개 파트너가 사용하는 IP 주소에 대한 액세스를 허용하는 규칙을 사용하여 AWS WAF 웹 ACL을 생성합니다. 웹 ACL을 API와 연결합니다. 요청 제한이 있는 리소스 정책을 생성하고이를 API와 연결합니다. POST 메서드에 대한 API 키가 필요합니다.
D. API를 오리진으로 사용하여 Amazon CloudFront 배포 생성 하루에 5 개 이상의 요청을 제출하는 클라이언트를 차단하는 규칙으로 AWS WAF 웹 ACL을 생성합니다. 웹 ACL을 CloudFront 배포와 연결 OAI (오리진 액세스 ID)로 CloudFront를 구성하고 배포와 연결하여 OAI 만 POST 메서드를 실행할 수 있도록 합니다.
Answer: B

NEW QUESTION: 3
On the CA Clarity PPM Global Header, what can you access through the Learn button?
A. CA Education website
B. CA Clarity PPM bookshelf
C. Collaborative communities
D. CA Productivity Accelerator (CA PA) training modules
Answer: D

NEW QUESTION: 4
Case Study: 7 - Mountkirk Games
Company Overview
Mountkirk Games makes online, session-based, multiplayer games for mobile platforms. They build all of their games using some server-side integration. Historically, they have used cloud providers to lease physical servers.
Due to the unexpected popularity of some of their games, they have had problems scaling their global audience, application servers, MySQL databases, and analytics tools.
Their current model is to write game statistics to files and send them through an ETL tool that loads them into a centralized MySQL database for reporting.
Solution Concept
Mountkirk Games is building a new game, which they expect to be very popular. They plan to deploy the game's backend on Google Compute Engine so they can capture streaming metrics, run intensive analytics, and take advantage of its autoscaling server environment and integrate with a managed NoSQL database.
Business Requirements
Increase to a global footprint.
* Improve uptime - downtime is loss of players.
* Increase efficiency of the cloud resources we use.
* Reduce latency to all customers.
* Technical Requirements
Requirements for Game Backend Platform
Dynamically scale up or down based on game activity.
* Connect to a transactional database service to manage user profiles and game state.
* Store game activity in a timeseries database service for future analysis.
* As the system scales, ensure that data is not lost due to processing backlogs.
* Run hardened Linux distro.
* Requirements for Game Analytics Platform
Dynamically scale up or down based on game activity
* Process incoming data on the fly directly from the game servers
* Process data that arrives late because of slow mobile networks
* Allow queries to access at least 10 TB of historical data
* Process files that are regularly uploaded by users' mobile devices
* Executive Statement
Our last successful game did not scale well with our previous cloud provider, resulting in lower user adoption and affecting the game's reputation. Our investors want more key performance indicators (KPIs) to evaluate the speed and stability of the game, as well as other metrics that provide deeper insight into usage patterns so we can adapt the game to target users.
Additionally, our current technology stack cannot provide the scale we need, so we want to replace MySQL and move to an environment that provides autoscaling, low latency load balancing, and frees us up from managing physical servers.
For this question, refer to the Mountkirk Games case study. Which managed storage option meets Mountkirk's technical requirement for storing game activity in a time series database service?
A. Cloud Datastore
B. Cloud Spanner
C. BigQuery
D. Cloud Bigtable
Answer: D