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NEW QUESTION: 1
ソリューションアーキテクトは、インターネットに接続された2,000のセンサーからデータを収集して保存するシステムを設計しています。各センサーは毎秒1 KBのデータを生成します。データは、システムに送信され、分析のために無期限に保存されてから数秒以内に分析に使用できる必要があります。
データを収集して保存するための最も費用対効果の高いソリューションはどれですか？
A. 各レコードをAmazon Kinesis Data Streamsに入れます。 AWS Lambda関数を使用して、時間ごとにレコードを整理し、レコードのキーをハッシュするプレフィックスを使用して、Amazon S3のオブジェクトに各レコードを書き込みます。
Kinesis Data Streamsの最近のデータとAmazon S3の履歴データを分析します。
B. 時間ごとにレコードを整理し、レコードのキーをハッシュするプレフィックスを持つAmazon S3のオブジェクトに各レコードを入れます。 S3ライフサイクル管理を使用して、オブジェクトをS3低頻度アクセスストレージに移行し、ストレージコストを削減します。 Amazon S3のデータにアクセスして、最近および過去のデータを分析する
C. 各レコードをAmazon Kinesis Data Streamsに入れます。 Amazon Kinesis Data Firehouseをセットアップして、ストリームからレコードを読み取り、それらをAmazon S3のオブジェクトにグループ化します。 Kinesis Data Streamsの最近のデータとAmazon S3の履歴データを分析します。
D. 各レコードをAmazon DynamoDBテーブルに入れます。テーブルにクエリを実行して、最近のデータを分析します。 DynamoDBストリームに接続されたAWS Lambda関数を使用してレコードをグループ化し、それらをAmazon S3のオブジェクトに書き込み、DynamoDBテーブルからレコードを削除します。 DynamoDBテーブルの最近のデータとAmazon S3の履歴データを分析する
Answer: D
NEW QUESTION: 2
A. 2031:0000:130F:0000:0000:09C0:876A:130B
B. 2031::130F:0::9C0:876A:130B
C. 2031:0:130F::9C0:876A:130B
D. 2031::130F::9C0:876A:130B
E. 2031:0:130F:::9C0:876A:130B
F. 2031:0:130F:0:0:09C0:876A:130B
Answer: A,C,F
Explanation:
With IP version 6, octets containing all zero's can be simply represented as :, while consecutive zero fields can be represented as ::. ANSWER choices C and E are simply the shorthand version of the fully written IPv6 address shown in choice.
NEW QUESTION: 3
The objective/s of a trust department audit is/ are to:
A. all of the above
B. Access adequacy of accounting, operating, and administrative controls and procedures
C. Determine the quantity of account administration
D. Detect and prevent irregularities such as errors and fraud
Answer: A
NEW QUESTION: 4
ソリューションアーキテクトは、AWS Fargateで実行されるコンテナ化されたNET Coreアプリケーションを構築しています.NET Coreフロントエンドコンテナー内のディスクに格納されます。
これらの要件を満たすために、ソリューションアーキテクトはどの戦略を使用する必要がありますか？
A. Amazon RDSにSQL ServerのマルチAZ配置を作成するRDSデータベースへの認証情報用のAWSシークレットマネージャーでシークレットを作成するAmazonを作成します。
Fargateタスク定義が秘密鍵マネージャーのRDSデータベースへの認証情報の秘密値を取得できるようにするECSタスク実行ロールFargateタスク定義の秘密セクションで秘密鍵マネージャーの秘密のARNを指定して、機密データを注入できるようにします複数のアベイラビリティーゾーンでApplication Load Balancerの背後にあるサービスのAuto Scalingを使用して、FargateでNET Coreサービスを設定し、接続文字列を構築するために起動時に環境変数としてコンテナーに入力します。
B. Amazon RDSにSQL ServerのマルチAZ配置を作成するRDSデータベースへの認証情報用のAWSシークレットマネージャーでシークレットを作成する機密情報を格納するために、Fargateタスク定義でNET Coreコンテナー用の非永続的な空のストレージを作成します作成Fargateタスク定義が秘密鍵マネージャーのRDSデータベースへの認証情報の秘密値を取得できるようにするAmazon ECSタスク実行ロールFargateタスク定義の秘密セクションで、秘密鍵マネージャーの秘密のARNを指定して、機密データを保護できる複数のアベイラビリティーゾーンでApplication Load Balancerの背後でService Auto Scalingを使用してNET Coreサービスをセットアップし、接続文字列を構築するために起動時にアプリケーションの非永続的な空のストレージに書き込まれます。
C. Amazon EC2でSQL Serverを実行するAuto Scalingグループを作成するEC2で実行されているSQL Serverへの認証情報のAWSシークレットマネージャーでシークレットを作成するFargateタスク定義で、 EC2上のSQL Serverへの資格情報Fargateタスク定義のsecretsセクションでシークレットm Secrets ManagerのARNを指定して、アプリケーションに接続文字列を作成するために起動時に、機密データを環境変数としてコンテナーに注入できるようにします。のアベイラビリティーゾーンでApplication Load Balancerの背後にあるサービスAuto Scalingを使用してNET Coreサービスをセットアップします。
D. SQL Serverを設定して、サービスのAuto Scalingを使用してFargateで実行します。 Fargateタスク定義がFargateで実行されているSQL Serverへの認証情報のシークレット値を取得できるようにするAmazon ECSタスク実行ロールを作成するFargateタスク定義のシークレットセクションでAWS Secrets ManagerのシークレットのARNを指定して、機密データを起動時に環境変数としてコンテナに注入し、アプリケーションに読み込んで接続文字列を作成できます。複数のアベイラビリティーゾーンでApplication Load Balancerの背後にあるService Auto Scalingを使用してNET Coreサービスを設定します。
Answer: A