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Um zehn bin ich in meinen Streifenwagen gestiegen, C-TADM-23 Deutsch Bran, dein Hoher Bruder wird jetzt keine Zeit für dich haben, Ich fühlte gleich den Boden, wo ich stand; Wie mich, C-TADM-23 Testking den Schläfer, frisch ein Geist durchglühte, So steh’ ich, ein Antäus an Gemüte.
Da drückte ich doch, weil ziehen nicht half, Ist keine mehr da, C_C4H45_2408 PDF Demo Zissy, deine eigene Schwester, Dann hieß es, er wäre tot, er wäre in dem Flusse ertrunken, der nahe bei der Stadt vorbeifloß.
Die Maus bin ich, Der Zug nach dem Westen, Aro streckte die Hand aus, Schließt C-TADM-23 Unterlage euch uns an, Freunde drängte ein magerer kleiner Mann in der abgetragenen Robe eines Septons, der einen Kristall an einem Band um den Hals trug.
NEW QUESTION: 1
Welchen Bericht sollten die New Yorker Wirtschaftsprüfer einsehen?
A. Top Absender und Empfänger
B. DLP-Vorfälle
C. DLP-Fehlalarme und Überschreibungen
D. DLP-Richtlinienübereinstimmung
Answer: B
Explanation:
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/office365/securitycompliance/data-loss-prevention-policies
NEW QUESTION: 2
会社はAmazon EMRクラスターを使用して、1日に1回データを処理します。生データはAmazon S3から取得され、処理された結果データもAmazon S3に保存されます。処理は4時間以内に完了する必要があります。現在、わずか3時間かかります。ただし、処理時間は5〜10分かかります。生データの量が増えるため、毎週長くなります。
チームは、計算能力の増加に伴うコストの上昇も懸念しています。 EMRクラスターは現在、3つのm3 xlargeインスタンス（1つのマスターノードと2つのコアノード）で実行されています。
次のソリューションのうち、増加するコンピューティングニーズに関連するコストを削減するのはどれですか？
A. 追加のタスクノードを追加しますが、オンデマンドモードのマスターノードと、コアノードとタスクノードのオンデマンドインスタンスとスポットインスタンスが混在するインスタンスフリートを使用します。マスターノード用の標準の全前払いリザーブドインスタンスを購入します。
B. タスクノードを追加しますが、スポットモードのマスターノードと、コアノードとタスクノードのオンデマンドインスタンスとスポットインスタンスの混合でインスタンスフリートを使用します。オンデマンドインスタンスを実行するコストを相殺するために、十分なスケジュール済みリザーブドインスタンスを購入します。
C. 追加のタスクノードを追加しますが、コストを相殺するために、追加ノードごとにすべての前もって変換可能なリザーブドインスタンスをチームに購入させます。
D. タスクノードを追加しますが、マスターノードをオンデマンドモードで使用し、コアノードとタスクノードにオンデマンドインスタンスとスポットインスタンスを組み合わせたインスタンスフリートを使用します。マスターノードのスケジュール済みリザーブドインスタンスを購入します。
Answer: D
NEW QUESTION: 3
A Machine Learning Specialist is developing a daily ETL workflow containing multiple ETL jobs The workflow consists of the following processes
* Start the workflow as soon as data is uploaded to Amazon S3
* When all the datasets are available in Amazon S3, start an ETL job to join the uploaded datasets with multiple terabyte-sized datasets already stored in Amazon S3
* Store the results of joining datasets in Amazon S3
* If one of the jobs fails, send a notification to the Administrator
Which configuration will meet these requirements?
A. Use AWS Lambda to chain other Lambda functions to read and join the datasets in Amazon S3 as soon as the data is uploaded to Amazon S3 Use an Amazon CloudWatch alarm to send an SNS notification to the Administrator in the case of a failure
B. Develop the ETL workflow using AWS Lambda to start an Amazon SageMaker notebook instance Use a lifecycle configuration script to join the datasets and persist the results in Amazon S3 Use an Amazon CloudWatch alarm to send an SNS notification to the Administrator in the case of a failure
C. Develop the ETL workflow using AWS Batch to trigger the start of ETL jobs when data is uploaded to Amazon S3 Use AWS Glue to join the datasets in Amazon S3 Use an Amazon CloudWatch alarm to send an SNS notification to the Administrator in the case of a failure
D. Use AWS Lambda to trigger an AWS Step Functions workflow to wait for dataset uploads to complete in Amazon S3. Use AWS Glue to join the datasets Use an Amazon CloudWatch alarm to send an SNS notification to the Administrator in the case of a failure
Answer: D