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NEW QUESTION: 1
A company runs an online marketplace web application on AWS. The application serves hundreds of thousands of users during peak hours. The company needs a scalable, near-real-time solution to share the details of millions of financial transactions with several other internal applications. Transactions also need to be processed to remove sensitive data before being stored in a document database for low-latency retrieval.
What should a solutions architect recommend to meet these requirements?
A. Stream the transactions data into Amazon Kinesis Data Streams. Use AWS Lambda integration to remove sensitive data from every transaction and then store the transactions data in Amazon DynamoDB. Other applications can consume the transactions data off the Kinesis data stream.
B. Store the transactions data into Amazon DynamoDB. Set up a rule in DynamoDB to remove sensitive data from every transaction upon write. Use DynamoDB Streams to share the transactions data with other applications.
C. Store the batched transactions data in Amazon S3 as files. Use AWS Lambda to process every file and remove sensitive data before updating the files in Amazon S3. The Lambda function then stores the data in Amazon DynamoDB. Other applications can consume transaction files stored in Amazon S3.
D. Stream the transactions data into Amazon Kinesis Data Firehose to store data in Amazon DynamoDB and Amazon S3. Use AWS Lambda integration with Kinesis Data Firehose to remove sensitive data. Other applications can consume the data stored in Amazon S3.
Answer: A

NEW QUESTION: 2
You are developing the data platform for a global retail company. The company operates during normal working hours in each region. The analytical database is used once a week for building sales projections.
Each region maintains its own private virtual network.
Building the sales projections is very resource intensive are generates upwards of 20 terabytes (TB) of data.
Microsoft Azure SQL Databases must be provisioned.
* Database provisioning must maximize performance and minimize cost
* The daily sales for each region must be stored in an Azure SQL Database instance
* Once a day, the data for all regions must be loaded in an analytical Azure SQL Database instance You need to provision Azure SQL database instances.
How should you provision the database instances? To answer, drag the appropriate Azure SQL products to the correct databases. Each Azure SQL product may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Azure SQL Database elastic pools
SQL Database elastic pools are a simple, cost-effective solution for managing and scaling multiple databases that have varying and unpredictable usage demands. The databases in an elastic pool are on a single Azure SQL Database server and share a set number of resources at a set price. Elastic pools in Azure SQL Database enable SaaS developers to optimize the price performance for a group of databases within a prescribed budget while delivering performance elasticity for each database.
Box 2: Azure SQL Database Hyperscale
A Hyperscale database is an Azure SQL database in the Hyperscale service tier that is backed by the Hyperscale scale-out storage technology. A Hyperscale database supports up to 100 TB of data and provides high throughput and performance, as well as rapid scaling to adapt to the workload requirements. Scaling is transparent to the application - connectivity, query processing, and so on, work like any other SQL database.

NEW QUESTION: 3
Refer to the Exhibit. A 4 GB Memory virtual machine is experiencing extended memory issues, as shown in the Exhibit.

What potential issues could be attributed to this memory pressure?
A. A limit is imposed on the virtual memory of this virtual machine.
B. Storage IO control has been enabled for the virtual machine causing the swapped memory.
C. The Balloon driver has been uninstalled.
D. A limit has been imposed on the Virtual CPU of the virtual machine.
Answer: A,C