L3M3 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
ケーススタディ7
政策サービス
ポリシーサービスという名前のステートフルASP.NET Core 2.1 Webアプリケーションを開発してAzure App Service Webアプリにデプロイします。アプリケーションは、Azure Event Gridからのイベントに反応し、それらのイベントに基づいてポリシーアクションを実行します。
アプリケーションでは、すべてのApplication InsightsテレメトリにEvent Grid Event IDフィールドを含める必要があります。
ポリシーサービスは、Application Insightsを使用して、実行中のポリシーアクションの数に応じて自動的にスケーリングする必要があります。
その他の
異常検知サービス
ログ情報に異常がないか分析する異常検出サービスがあります。 Azure Machine Learningモデルとして実装されます。モデルはWebサービスとしてデプロイされます。
異常が検出された場合、管理者にメールを送信するAzure関数がHTTP WebHookを使用して呼び出されます。
健康モニタリング
すべてのWebアプリケーションおよびサービスには、/ healthサービスエンドポイントでヘルスモニタリングがあります。
問題
ポリシーの喪失
ポリシーサービスを展開するときに、展開中に適用されている途中のポリシーは適用されない場合があります。
パフォーマンスの問題
負荷が高い場合、異常検出サービスはスローダウンし、接続を拒否します。
通知の待ち時間
ユーザーは、異常が検出されてから数分後に異常検出メールが届く場合があると報告しています。
ポリシー
ログポリシー
すべてのAzure App Service Webアプリは、Azure Blobストレージにログを書き込む必要があります。すべてのログファイルは、logdropという名前のコンテナーに保存する必要があります。ログは15日間コンテナに保持する必要があります。
認証イベント
認証イベントは、ユーザーのサインインとサインアウトを監視するために使用されます。すべての認証イベントは、ポリシーサービスによって処理される必要があります。サインアウトはできるだけ早く処理する必要があります。
PolicyLib
すべてのASP.NET Core Webサービスとアプリケーションに共通の機能を含むPolicyLibという名前の共有ライブラリがあります。 PolicyLibライブラリは次の条件を満たす必要があります。
* Application Insightsテレメトリからユーザー以外のアクションを除外します。
* Webサービスがそれ自体をスケーリングできるようにするメソッドを提供します。
*スケーリングアクションがアプリケーションの使用を妨げないことを確認します。
アプリファイルの関連部分を以下に示します。行番号は参照用にのみ含まれており、それらが属する特定のファイルを示す2文字の接頭辞が含まれています。

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注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、指定された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
認証イベントがトリガーされ、ポリシーに従って処理されることを確認する必要があります。
解決策：サインアウトイベントにサブジェクトプレフィックスが付いていることを確認してください。 subjectBeginsWithフィルターを使用するAzure Event Gridサブスクリプションを作成します。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation:
Scenario: Authentication events are used to monitor users signing in and signing out. All authentication events must be processed by Policy service.
Sign outs must be processed as quickly as possible.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-grid/subscription-creation-schema

NEW QUESTION: 2
Sie haben die folgende Tabelle.

Sie müssen einen Volltextindex für die Tabelle erstellen.
Welche zwei Anweisungen sollten Sie ausführen? Jede richtige Antwort ist Teil der Lösung.
A. CREATE FULLTEXT CATALOGUE [Catalog] WITH ACCENT_SENSITIVITY =
ONAUTHORIZATION [dbo]
B. INDEX ERSTELLEN OurIndex ON KnowledgeBase (Problem, Lösung) ON [Katalog]
C. CREATE RULE KnowledgeBaseRuleAS @Problem LIKE '%'
D. CREATE FULLTEXT INDEX ON KnowledgeBase (Problem, Lösung) KEY INDEX
PK_KnowledgeBase ON OurKB
E. CREATE FULLTEXT STOPLIST KnowledgeBaseStopListFROM KnowledgeBase
Answer: A,D
Explanation:
Erläuterung
Mit dem Befehl CREATE FULLTEXT INDEX ON table_name wird ein Volltextindex für eine Tabelle oder eine indizierte Ansicht in einer Datenbank in SQL Server erstellt.
Beispiel: Im folgenden Beispiel wird ein Volltextkatalog (production_catalog) in der AdventureWorks-Beispieldatenbank erstellt. Das Beispiel erstellt dann einen Volltextindex, der diesen neuen Katalog verwendet.
CREATE FULLTEXT CATALOG produktionskatalog;
GEHEN
ERSTELLEN EINES VOLLTEXTINDEXES FÜR Production.ProductReview
Verweise: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-fulltext-index-transact-sql

NEW QUESTION: 3
You need to recommend a solution to meet the device management requirements.
What should you include in the recommendation? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Reference:
https://github.com/MicrosoftDocs/IntuneDocs/blob/master/intune/app-protection-policy.md
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/information-protection/configure-usage-rights#do-not-forward-option-for

NEW QUESTION: 4
ストリーミングデータを分析するAPIパイプラインを構築する必要があります。パイプラインは次を実行します。
*視覚的なテキスト認識
*音声転写
* 感情分析
* 顔検出
どのAzure Cognitive Servicesをパイプラインで使用する必要がありますか？
A. テキスト分析
B. Face API
C. カスタム音声サービス
D. ビデオインデクサー
Answer: D
Explanation:
Azure Video Indexer is a cloud application built on Azure Media Analytics, Azure Search, Cognitive Services (such as the Face API, Microsoft Translator, the Computer Vision API, and Custom Speech Service). It enables you to extract the insights from your videos using Video Indexer video and audio models described below:
Visual text recognition (OCR): Extracts text that is visually displayed in the video.
Audio transcription: Converts speech to text in 12 languages and allows extensions.
Sentiment analysis: Identifies positive, negative, and neutral sentiments from speech and visual text.
Face detection: Detects and groups faces appearing in the video.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/media-services/video-indexer/video-indexer-overview