NSE5_FSM-6.3 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
A company is running its line of business application on AWS, which uses Amazon RDS for MySQL at the persistent data store. The company wants to minimize downtime when it migrates the database to Amazon Aurora.
Which migration method should a Database Specialist use?
A. Create a clone of the RDS for MySQL DB instance and promote the Aurora DB cluster.
B. Make a backup of the RDS for MySQL DB instance using the mysqldump utility, create a new Aurora DB cluster, and restore the backup.
C. Create an Aurora Replica from the RDS for MySQL DB instance and promote the Aurora DB cluster.
D. Take a snapshot of the RDS for MySQL DB instance and create a new Aurora DB cluster with the option to migrate snapshots.
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Refer to the exhibit.

Which two statements about the fabric interconnect are true? (Choose two.)
A. Without any changes to the switch, eth 1/32 could become the designated receiver for
VLAN 311.
B. All multicast traffic from a blade on VLAN 311 goes out of Po21.
C. IGMP join packets from blades on VLAN 311 goes out Po21.
D. The fabric interconnect forwards broadcasts on VLAN 311 only when they are received on Po21.
E. The fabric interconnect forwards all broadcast packets on VLAN 311 out of each interface listed in the Membership.
Answer: C,D

NEW QUESTION: 3

A. Option D
B. Option A
C. Option B
D. Option C
E. Option E
Answer: A,B

NEW QUESTION: 4
ケーススタディ：6 - TerramEarth
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業業界向けの重機を製造しています。約
彼らの事業の80％は鉱業から、そして20％は農業からのものです。現在、100カ国に500以上のディーラーとサービスセンターがあります。彼らの使命は、顧客をより生産的にする製品を作ることです。
ソリューションコンセプト
1秒間に120フィールドのデータを収集する2,000万台のTerramEarth車両が稼働しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の修理時に分析のためにアクセスできます。
データはメンテナンスポートを介してダウンロードされます。この同じポートを使用して動作パラメータを調整し、新しいコンピューティングモジュールで現場での車両のアップグレードを可能にすることができます。
約200,000台の車両が携帯電話ネットワークに接続されているため、TerramEarthはデータを直接収集できます。 1日あたり22時間の運用で1秒あたり120フィールドのデータレートで、TerramEarthはこれらの接続された車両から合計約9 TB /日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、単一の米国西海岸ベースのデータセンターに常駐するLinuxおよびWindowsベースのシステムで構成されています。これらのシステムは現場からCSVファイルをgzipしてFTPでアップロードし、データをデータウェアハウスに保存します。このプロセスには時間がかかるため、集約レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータを使用して、TerramEarthは交換部品の優先在庫を確保し、計画外のダウンタイムを60％削減することができました。しかし、データが古くなっているため、一部の顧客は交換部品を待つ間、最長4週間車を購入できません。
ビジネス要件
計画外の車両のダウンタイムを1週間以内に減らします。
* Support the dealer network with more data on how their customers use their equipment to better
* position new products and services
Have the ability to partner with different companies - especially with seed and fertilizer suppliers
* in the fast-growing agricultural business - to create compelling joint offerings for their customers.
Technical Requirements
Expand beyond a single datacenter to decrease latency to the American Midwest and east
* coast.
Create a backup strategy.
* Increase security of data transfer from equipment to the datacenter.
* Improve data in the data warehouse.
* Use customer and equipment data to anticipate customer needs.
* Application 1: Data ingest
A custom Python application reads uploaded datafiles from a single server, writes to the data warehouse.
Compute:
Windows Server 2008 R2
* - 16 CPUs
- 128 GB of RAM
- 10 TB local HDD storage
Application 2: Reporting
An off the shelf application that business analysts use to run a daily report to see what equipment needs repair. Only 2 analysts of a team of 10 (5 west coast, 5 east coast) can connect to the reporting application at a time.
Compute:
Off the shelf application. License tied to number of physical CPUs
* - Windows Server 2008 R2
- 16 CPUs
- 32 GB of RAM
- 500 GB HDD
Data warehouse:
A single PostgreSQL server
* - RedHat Linux
- 64 CPUs
- 128 GB of RAM
- 4x 6TB HDD in RAID 0
エグゼクティブステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより良い車両を製造することができます。しかし、さまざまなアプローチを持つ新製品が絶えず開発されており、私たちの業界で次の変革の波を経験するためのスキルが不足していることを私は心配しています。私の目標は、段階的な技術革新を通じて、当面の市場のニーズに対応しながら、私たちのスキルを磨くことです。
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください。すべての受信データをBigQueryに書き込む新しいアーキテクチャが導入されました。あなたは、データが汚れていることに気付いたので、コストを管理しながら自動化された日常的なデータ品質を確保したいと考えています。
あなたは何をするべきか？
A. BigQueryのデータにSQLステートメントを作成し、それをビューとして保存します。毎日ビューを実行し、結果を新しいテーブルに保存します。
B. BigQueryからデータを読み取り、それをクリーンアップするクラウド関数を作成します。それを引き起こしなさい。 Compute Engineインスタンスからクラウド機能をトリガーします。
C. Cloud Dataprepを使用して、BigQueryテーブルをソースとして構成します。データをきれいにするために毎日の仕事を予定しなさい。
D. 取り込みプロセスによってデータを受信しながら、ストリーミングCloud Dataflowジョブをセットアップします。 Cloud Dataflowパイプラインのデータを消去します。
Answer: C