NSE7_ZTA-7.2 Practice Questions

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Worin bist du denn am besten?

NEW QUESTION: 1
監査観察を是正するために合意された経営者の対応のためのフォローアップ活動をスケジュールする際に、情報システム監査人が最も考慮すべきことは次のうちどれですか？
A. IT予算の制約
B. 是正による事業中断
C. 元の調査結果のリスク評価
D. 責任あるIT担当者の可用性
Answer: C

NEW QUESTION: 2
各アプリケーションに推奨するAzureデータストレージソリューションはどれですか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

Health Review: Azure SQL Database
Scenario: ADatum identifies the following requirements for the Health Review application:
* Ensure that sensitive health data is encrypted at rest and in transit.
* Tag all the sensitive health data in Health Review. The data will be used for auditing.
Health Interface: Azure Cosmos DB
ADatum identifies the following requirements for the Health Interface application:
* Upgrade to a data storage solution that will provide flexible schemas and increased throughput for writing data. Data must be regionally located close to each hospital, and reads must display be the most recent committed version of an item.
* Reduce the amount of time it takes to add data from new hospitals to Health Interface.
* Support a more scalable batch processing solution in Azure.
* Reduce the amount of development effort to rewrite existing SQL queries.
Health Insights: Azure SQL Data Warehouse
Azure SQL Data Warehouse is a cloud-based enterprise data warehouse that leverages massively parallel processing (MPP) to quickly run complex queries across petabytes of data. Use SQL Data Warehouse as a key component of a big data solution.
You can access Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) from Databricks using the SQL Data Warehouse connector (referred to as the SQL DW connector), a data source implementation for Apache Spark that uses Azure Blob Storage, and PolyBase in SQL DW to transfer large volumes of data efficiently between a Databricks cluster and a SQL DW instance.
Scenario: ADatum identifies the following requirements for the Health Insights application:
* The new Health Insights application must be built on a massively parallel processing (MPP) architecture that will support the high performance of joins on large fact tables References:
https://docs.databricks.com/data/data-sources/azure/sql-data-warehouse.html

NEW QUESTION: 3
SysOps管理者は次のバケットポリシーを実装して、54.240.143.0 / 24の企業IPアドレス範囲のみがAmazon S3バケット内のオブジェクトにアクセスできるようにしました。

一部の従業員は、企業のIPアドレス範囲外のIPアドレスからS3バケットにアクセスできると報告しています。
管理者はこの問題にどのように対処できますか？
A. 条件演算子を変更して、NotIpAddressとIpAddressの両方を含めて、S3バケットへの不正アクセスを防止します。
B. ユーザーがソースIPアドレスに基づいてバケットにアクセスするのを制限するには、バケットポリシーの代わりにIAMポリシーを変更します。
C. ポリシーの2番目のステートメントでEffectをAllowからDenyに変更して、ソースIP範囲からではない要求を拒否します。
D. IAMポリシーのCondition要素をaws：SourceIpではなくaws：StringEqualsに変更します。
Answer: C