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Mencius sagte einmal: Yu, Ji, Yan Hui folgen demselben Weg, aber demselben Ort.
NEW QUESTION: 1
IBMのEnterprise Data Lakeを最もよく説明しているステートメントはどれですか？
A. セルフサービスアクセスの基盤となるインフラストラクチャとしてHadoopを使用して中央の場所に転送されたデータ
B. メタデータによって管理、管理、保護、接続され、セルフサービスアクセスを提供するリポジトリのグループ
C. 異なるリポジトリからデータが蓄積されたデータウェアハウス
D. セルフサービスアクセスを備えた管理対象データソースのシンプルなコレクション
Answer: B
NEW QUESTION: 2
A user has configured an Auto Scaling group with ELB. The user has enabled detailed CloudWatch monitoring on Elastic Load balancing. Which of the below mentioned statements will help the user understand this functionality better?
A. It is not possible to setup detailed monitoring for ELB
B. ELB will send data every minute and will charge the user extra
C. ELB sends data to CloudWatch every minute only and does not charge the user
D. ELB is not supported by CloudWatch
Answer: C
Explanation:
Explanation
CloudWatch is used to monitor AWS as well as the custom services. It provides either basic or detailed monitoring for the supported AWS products. In basic monitoring, a service sends data points to CloudWatch every five minutes, while in detailed monitoring a service sends data points to CloudWatch every minute.
Elastic Load Balancing includes 10 metrics and 2 dimensions, and sends data to CloudWatch every minute.
This does not cost extra.
NEW QUESTION: 3
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. BigQuery
C. Cloud Bigtable
D. Cloud Spanner
Answer: C
NEW QUESTION: 4
Which of the following technologies prevents an unauthorized HBA fromviewing iSCSI target information?
A. LUN masking
B. Deduplication
C. Storage multipaths
D. Data snapshots
Answer: A
Explanation:
Explanation
A logical unit number (LUN) is a unique identifier that designates individual hard disk devices or grouped devices for address by aprotocol associated with a SCSI, iSCSI, Fibre Channel (FC) or similar interface. LUNs are central to the management of block storage arrays shared over a storage area network (SAN).
LUN masking subdivides access to a given port. Then, even if several LUNsare accessed through the same port, the server masks can be set to limit each server's access to the appropriate LUNs. LUN masking is typically conducted at the host bus adapter (HBA) or switch level.
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