1z0-1057-22 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
You're running an application on-premises due to its dependency on non-x86 hardware and want to use AWS for data backup. Your backup application is only able to write to POSIX-compatible blockbased storage. You have 140TB of data and would like to mount it as a single folder on your file server Users must be able to access portions of this data while the backups are taking place. What backup solution would be most appropriate for this use case?
A. Use Storage Gateway and configure it to use Gateway Cached volumes.
B. Configure your backup software to use Glacier as the target for your data backups.
C. Configure your backup software to use 53 as the target for your data backups.
D. Use Storage Gateway and configure it to use Gateway Stored volumes.
Answer: A
Explanation:
Gateway-Cached Volume Architecture
Gateway-cached volumes let you use Amazon Simple Storage Service (Amazon 53) as your primary data storage while retaining frequently accessed data locally in your storage gateway. Gateway cached volumes minimize the need to scale your on-premises storage infrastructure, while still providing your applications with low-latency access to their frequently accessed data. You can create storage volumes up to 32 TIB in size and attach to them as iSCSI devices from your on-premises application servers. Your gateway stores data that you write to these volumes in Amazon 53 and retains recently read data in your on-premises storage gateway's cache and upload buffer storage.
Gateway-cached volumes can range from 1 GIB to 32 TIB in size and must be rounded to the nearest GIB.
Each gateway configured for gateway-cached volumes can support up to 32 volumes for a total maximum storage volume of 1,024 TIB (1 Pi B).
In the gateway-cached volume solution, AWS Storage Gateway stores all your on-premises application data in a storage volume in Amazon 53.
The following diagram provides an overview of the AWS Storage Gateway-cached volume deployment.

After you've installed the AWS Storage Gateway software appliance-the virtual machine (VM)-on a host in your data center and activated it, you can use the AWS Management Console to provision storage volumes backed by Amazon 53. You can also provision storage volumes programmatically using the AWS Storage Gateway API or the AWS SDK libraries. You then mount these storage volumes to your on-premises application servers as iSCSI devices.
You also al locate disks on-premises for the VM. These on-premises disks serve the following purposes:
Disks for use by the gateway as cache storage - As your applications write data to the storage volumes in AWS, the gateway initially stores the data on the on-premises disks referred to as cache storage before uploading the data to Amazon 53. The cache storage acts as the on-premises durable store for data that is waiting to upload to Amazon 53 from the upload buffer.
The cache storage also lets the gateway store your application's recently accessed data on-premises for low-latency access. If your application requests data, the gateway first checks the cache storage for the data before checking Amazon 53.
You can use the following guidelines to determine the amount of disk space to allocate for cache storage.
Generally, you should allocate at least 20 percent of your existing file store size as cache storage. Cache storage should also be larger than the upload buffer. This latter guideline helps ensure cache storage is large enough to persistently hold all data in the upload buffer that has not yet been uploaded to Amazon
5 3.
Disks for use by the gateway as the upload buffer - To prepare for upload to Amazon 53, your gateway also stores incoming data in a staging area, referred to as an upload buffer. Your gateway uploads this buffer data over an encrypted Secure Sockets Layer (SSL) connection to AWS, where it is stored encrypted in Amazon 53.
You can take incremental backups, called snapshots, of your storage volumes in Amazon 53. These point-in-time snapshots are also stored in Amazon 53 as Amazon EBS snapshots. When you take a new snapshot, only the data that has changed since your last snapshot is stored. You can initiate snapshots on a scheduled or one-time basis. When you delete a snapshot, only the data not needed for any other snapshots is removed.
You can restore an Amazon EBS snapshot to a gateway storage volume if you need to recover a backup of your data. Alternatively, for snapshots up to 16 TiB in size, you can use the snapshot as a starting point for a new Amazon EBS volume. You can then attach this new Amazon EBS volume to an Amazon EC2 instance.
All gateway-cached volume data and snapshot data is stored in Amazon 53 encrypted at rest using server-side encryption (SSE). However, you cannot access this data with the Amazon 53 API or other tools such as the Amazon 53 console.

NEW QUESTION: 2
An organization is soliciting public feedback through a web portal that has been deployed to track the number of requests and other important data. As part of reporting and visualization, AmazonQuickSight connects to an Amazon RDS database to virtualize data. Management wants to understand some important metrics about feedback and how the feedback has changed over the last four weeks in a visual representation.
What would be the MOST effective way to represent multiple iterations of an analysis in Amazon QuickSight that would show how the data has changed over the last four weeks?
A. Use a dashboard option to create an analysis of the data for each week and apply filters to visualize the data change.
B. Use the analysis option for data captured in each week and view the data by a date range.
C. Use a pivot table as a visual option to display measured values and weekly aggregate data as a row dimension.
D. Use a story option to preserve multiple iterations of an analysis and play the iterations sequentially.
Answer: D

NEW QUESTION: 3
1. Flow of work through the shop is varied and depends on the design of a particular product. As orders are processed, they will take more time at once workstation than at another. Thus, the work flow is not balanced.
2. Machinery and workers must be flexible enough to do the variety of work. Machinery and work centers are usually grouped according to the function they perform (e.g. all lathes in one department).
3. Throughput times are generally long. Scheduling work to arrive just when needed is difficult, the time taken by an order at each work center varies, and work queues before work centers, causing long delays in processing. Work-in-process inventory is often large.
4. The capacity required depends on the particular mix of products being built and is difficult to predict. These are the characteristics of:
A. Project manufacturing
B. Intermittent manufacturing
C. Flow manufacturing
D. All of these
Answer: A