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A. 해당 사건의 불확실성과 완화 비용에 따른 미래 사건의 위험 수준.
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C. 내재 및 통제 위험과 재무 적 왜곡 정도에 미치는 영향.
D. 현재 및 미래 사건의 위험 수준, 조직의 목표 달성에 미치는 영향 및 근본 원인.
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Amazon EBSバックエンドとしてのみ使用できるインスタンスタイプは次のうちどれですか?
A. 計算最適化C3
B. ストレージ最適化12
C. 計算に最適化されたC4
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Answer: C,E

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재원
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Answer: C

NEW QUESTION: 4
会社には、カタログ内の各アイテムのメタデータを含むメディアカタログがあります。 AWS Lambdaで実行されているアプリケーションによって、メディアアイテムからさまざまなタイプのメタデータが抽出されます。メタデータは、RedisクラスターのAmazon ElastiCacheに保存された出力を使用して、いくつかのルールに従って抽出されます。抽出プロセスはバッチで行われ、完了するまでに約40分かかります。
メタデータ抽出ルールが変更されるたびに、更新プロセスが手動でトリガーされます。
同社は、メディアカタログからメタデータを抽出するのにかかる時間を短縮したいと考えています。これを実現するために、ソリューションアーキテクトは、単一のメタデータ抽出Lambda関数を、メタデータのタイプごとにLambda関数に分割しました。
ソリューションアーキテクトが要件を満たすために実行する必要がある追加の手順はどれですか。
A. Lambda関数を並列で実行するAWS Step Functionsワークフローを作成します。 Lambda関数を作成して、メディアアイテムのリストを取得し、各アイテムをAmazon SQSキューに書き込みます。 SQSキューをStep Functionsワークフローへの入力として構成します
B. Lambda関数ごとにAWS Batchコンピューティング環境を作成します。コンピューティング環境用のAWS Batchジョブキューを設定するLambda関数を作成して、メディアアイテムのリストを取得し、各アイテムをジョブキューに書き込みます
C. Lambda関数を並行して実行するAWS Step Functionsワークフローを作成しますメディアアイテムのリストを取得し、それぞれのメタデータ抽出ワークフローを実行する別のStep Functionsワークフローを作成します。
D. メディアアイテムのリストを取得して各アイテムをAmazon SQSキューに書き込むLambda関数を作成するメタデータ抽出Lambda関数を大きなバッチサイズのSQSキューにサブスクライブする
Answer: A

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