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Sey willkommen: Ich habe angefangen, dich zu pflanzen, und ich will mir https://echtefragen.it-pruefung.com/H21-283_V1.0.html angelegen seyn lassen, dein Wachsthum zu befördern, Ich weiß nicht, was du getan hast sagte er, aber ich weiß, dass du es getan hast.
Sie ist Semiramis, wie allbekannt, Nachfolgerin des Ninus, H21-283_V1.0 Lerntipps ihres Gatten, Einst herrschend in des Sultans Stadt und Land, Er drehte sich zu Narzissa um und runzelte die Stirn.
Und sie sprach lächelnd: Schüler, wozu die undankbare Mühe?
NEW QUESTION: 1
Refer to the exhibits. An engineer is troubleshooting connectivity issues on the guest network.
Which cause of the issue is true?
A. The trunk port does not have the correct VLANs allowed.
B. The interface group has incorrect mappings.
C. The switchport mode must be configured as access.
D. The spanning-tree portfast trunk command must be removed.
Answer: A
NEW QUESTION: 2
アプリケーションは、Application Load Balancerの背後にある複数のアベイラビリティーゾーン（AZ）のAmazon EC2インスタンスで実行されます。ロードバランサはパブリックサブネットにあります。 EC2インスタンスはプライベートサブネットにあり、インターネットからアクセスできないようにする必要があります。 EC2インスタンスはインターネット上の外部サービスを呼び出す必要があります1つのAZが使用不可になっても、残りのEC2インスタンスはまだ外部サービスを呼び出すことができなければなりません。これらの要件はどのように満たされるべきですか？
A. 各AZにNATゲートウェイを作成します。各プライベートサブネットのルートテーブルを更新して、インターネット行きのトラフィックをNATゲートウェイに転送します。
B. VPCに接続するNATゲートウェイを作成します。各プライベートサブネットルートテーブルにゲートウェイへのルートを追加する
C. 各AZのプライベートサブネットにNATインスタンスを作成します。各プライベートサブネットのルートテーブルを更新して、インターネットへのトラフィックをNATインスタンスに転送します。
D. インターネットゲートウェイを設定します。各プライベートサブネットルートテーブルにゲートウェイを追加します。
Answer: A
NEW QUESTION: 3
A. flow samples for specific protocols
B. SMLS flow traffic
C. flow export statistics
D. top talkers
E. IP packet distribution
Answer: A,C
NEW QUESTION: 4
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。
環境条件に応じて、TerramEarthの各車両で油圧などの操作パラメーターを調整して、効率を高めることができます。あなたの主な目標は、フィールド内の2000万台のセルラーおよび非接続車両すべての動作効率を高めることです。この目標をどのように達成できますか？
A. すべての動作データをキャプチャし、理想的な動作を識別する機械学習モデルをトレーニングし、ローカルで実行して動作調整を自動的に行います。
B. スライドウィンドウを使用してGoogle Cloud Dataflowストリーミングジョブを実装し、Google Cloud Messaging（GCM）を使用して運用上の調整を自動的に行います。
C. すべての操作データをキャプチャし、理想的な操作を識別する機械学習モデルをトレーニングし、Google Cloud Machine Learning（ML）プラットフォームでホストして、操作を自動的に調整します。
D. エンジニアにデータのパターンを検査してもらい、運用上の調整を自動的に行うルールを使用してアルゴリズムを作成します。
Answer: A
Explanation:
Topic 1, TerramEarth Case Study
Company Overview
TerramEarth manufactures heavy equipment for the mining and agricultural industries: About 80% of their business is from mining and 20% from agriculture. They currently have over 500 dealers and service centers in
100 countries. Their mission is to build products that make their customers more productive.
Company Background
TerramEarth formed in 1946, when several small, family owned companies combined to retool after World War II. The company cares about their employees and customers and considers them to be extended members of their family.
TerramEarth is proud of their ability to innovate on their core products and find new markets as their customers' needs change. For the past 20 years trends in the industry have been largely toward increasing productivity by using larger vehicles with a human operator.
Solution Concept
There are 20 million TerramEarth vehicles in operation that collect 120 fields of data per second. Data is stored locally on the vehicle and can be accessed for analysis when a vehicle is serviced. The data is downloaded via a maintenance port. This same port can be used to adjust operational parameters, allowing the vehicles to be upgraded in the field with new computing modules.
Approximately 200,000 vehicles are connected to a cellular network, allowing TerramEarth to collect data directly. At a rate of 120 fields of data per second, with 22 hours of operation per day. TerramEarth collects a total of about 9 TB/day from these connected vehicles.
Existing Technical Environment
TerramEarth's existing architecture is composed of Linux-based systems that reside in a data center. These systems gzip CSV files from the field and upload via FTP, transform and aggregate them, and place the data in their data warehouse. Because this process takes time, aggregated reports are based on data that is 3 weeks old.
With this data, TerramEarth has been able to preemptively stock replacement parts and reduce unplanned downtime of their vehicles by 60%. However, because the data is stale, some customers are without their vehicles for up to 4 weeks while they wait for replacement parts.
Business Requirements
* Decrease unplanned vehicle downtime to less than 1 week, without increasing the cost of carrying surplus inventory
* Support the dealer network with more data on how their customers use their equipment IP 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 CEO Statement We have been successful in capitalizing on the trend toward larger vehicles to increase the productivity of our customers. Technological change is occurring rapidly and TerramEarth has taken advantage of connected devices technology to provide our customers with better services, such as our intelligent farming equipment.
With this technology, we have been able to increase farmers' yields by 25%, by using past trends to adjust how our vehicles operate. These advances have led to the rapid growth of our agricultural product line, which we expect will generate 50% of our revenues by 2020.
CTO Statement
Our competitive advantage has always been in the manufacturing process with our ability to build better vehicles for tower cost than our competitors. However, new products with different approaches are constantly being developed, and I'm concerned that we lack the skills to undergo the next wave of transformations in our industry. Unfortunately, our CEO doesn't take technology obsolescence seriously and he considers the many new companies in our industry to be niche players. My goals are to build our skills while addressing immediate market needs through incremental innovations.