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Er lehnte sich wieder von mir weg, Ihre Lippen waren Associate-Data-Practitioner Zertifizierung weiß, und sie hatte die Zähne zusammengebissen, als müsste sie einen Schrei unterdrücken.

NEW QUESTION: 1
Ein Projektmanager identifiziert die Risiken eines Projekts.
Welche Technik sollte der Projektmanager anwenden?
A. Audits
B. Eingabeaufforderungslisten
C. Darstellungen von Unsicherheit
D. Risikokategorisierung
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Case Study: 2 - MJTelco
Company Overview
MJTelco is a startup that plans to build networks in rapidly growing, underserved markets around the world. The company has patents for innovative optical communications hardware. Based on these patents, they can create many reliable, high-speed backbone links with inexpensive hardware.
Company Background
Founded by experienced telecom executives, MJTelco uses technologies originally developed to overcome communications challenges in space. Fundamental to their operation, they need to create a distributed data infrastructure that drives real-time analysis and incorporates machine learning to continuously optimize their topologies. Because their hardware is inexpensive, they plan to overdeploy the network allowing them to account for the impact of dynamic regional politics on location availability and cost. Their management and operations teams are situated all around the globe creating many-to- many relationship between data consumers and provides in their system. After careful consideration, they decided public cloud is the perfect environment to support their needs.
Solution Concept
MJTelco is running a successful proof-of-concept (PoC) project in its labs. They have two primary needs:
Scale and harden their PoC to support significantly more data flows generated when they ramp to more than 50,000 installations.
Refine their machine-learning cycles to verify and improve the dynamic models they use to control topology definition.
MJTelco will also use three separate operating environments ?development/test, staging, and production ?
to meet the needs of running experiments, deploying new features, and serving production customers.
Business Requirements
Scale up their production environment with minimal cost, instantiating resources when and where needed in an unpredictable, distributed telecom user community. Ensure security of their proprietary data to protect their leading-edge machine learning and analysis.
Provide reliable and timely access to data for analysis from distributed research workers Maintain isolated environments that support rapid iteration of their machine-learning models without affecting their customers.
Technical Requirements
Ensure secure and efficient transport and storage of telemetry data Rapidly scale instances to support between 10,000 and 100,000 data providers with multiple flows each.
Allow analysis and presentation against data tables tracking up to 2 years of data storing approximately
100m records/day
Support rapid iteration of monitoring infrastructure focused on awareness of data pipeline problems both in telemetry flows and in production learning cycles.
CEO Statement
Our business model relies on our patents, analytics and dynamic machine learning. Our inexpensive hardware is organized to be highly reliable, which gives us cost advantages. We need to quickly stabilize our large distributed data pipelines to meet our reliability and capacity commitments.
CTO Statement
Our public cloud services must operate as advertised. We need resources that scale and keep our data secure. We also need environments in which our data scientists can carefully study and quickly adapt our models. Because we rely on automation to process our data, we also need our development and test environments to work as we iterate.
CFO Statement
The project is too large for us to maintain the hardware and software required for the data and analysis.
Also, we cannot afford to staff an operations team to monitor so many data feeds, so we will rely on automation and infrastructure. Google Cloud's machine learning will allow our quantitative researchers to work on our high-value problems instead of problems with our data pipelines.
MJTelco's Google Cloud Dataflow pipeline is now ready to start receiving data from the 50,000 installations. You want to allow Cloud Dataflow to scale its compute power up as required. Which Cloud Dataflow pipeline configuration setting should you update?
A. The maximum number of workers
B. The zone
C. The number of workers
D. The disk size per worker
Answer: B

NEW QUESTION: 3
You virtualize all of the SharePoint servers and add them to the Corporate private cloud. You need to prepare the infrastructure for the planned monitoring of the SharePoint
servers.
Which two actions should you perform after NWT-SCOM01 is deployed and NWT-VMM01 is upgraded? Each correct answer presents part of the solution.
A. Import the System Center Management Pack for SharePoint Server 2013 to NWTSCOM01.
B. Create a new distributed application on NWT-SCOM01.
C. Install the Microsoft Monitoring Agent on the SharePoint virtual servers.
D. Install the Microsoft Monitoring Agent on the visualization hosts.
E. Import the System Center Management Pack for SharePoint Server 2013 to NWTVMM01.
Answer: A,B,C

NEW QUESTION: 4
This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You have an Azure subscription named Subscription1 that contains the resources shown in the following table.

VM1 connects to a virtual network named VNET2 by using a network interface named NIC1.
You need to create a new network interface named NIC2 for VM1.
Solution: You create NIC2 in RG1 and Central US.
Does this meet the goal?
A. No
B. Yes
Answer: A
Explanation:
Explanation
The virtual machine you attach a network interface to and the virtual network you connect it to must exist in the same location, here West US, also referred to as a region.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-network/virtual-network-network-interface

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