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Jetzt bekommen wir Regen, der Regen bringt uns den Frühling, der Frühling https://examengine.zertpruefung.ch/Google-Ads-Video_exam.html gibt uns Blumen und grünes Laub, und die Blumen geben uns Raupen und Insekten, und Raupen und Insekten geben uns Nahrung!
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Deine Stimme war so deutlich, dass ich zuerst dachte, du Google-Ads-Video Deutsch wärst aufge¬ wacht, Will sich ein Bauer der Partei verschwören, Gleich heißts von ihm, Marcell sei auferweckt.
NEW QUESTION: 1
Fatigue will not occur in carbon steel if stresses are below the:
A. Endurance limit.
B. Speed limit.
C. Transition limit.
D. Hardening limit.
Answer: A
NEW QUESTION: 2
自然災害が地域全体に影響を与えた場合、ユーザーはAWSサービスの中断からどのように保護できますか？
A. 複数のAWSリージョンにアプリケーションをデプロイする
B. AWSリージョン内の複数のアベイラビリティーゾーンにアプリケーションをデプロイします
C. 地理的領域内でハイブリッドクラウドコンピューティングの導入モデルを使用する
D. AWSアーティファクトを使用してアプリケーションアーティファクトを保存し、複数のAWSリージョン間で複製する
Answer: A
NEW QUESTION: 3
You work for a company that automatically tags photographs using artificial neural networks (ANNs), which run on GPUs using C++. You receive millions of images at a time, but only 3 times per day on average. These images are loaded into an AWS S3 bucket you control for you in a batch, and then the customer publishes a JSON-formatted manifest into another S3 bucket you control as well. Each image takes 10 milliseconds to process using a full GPU. Your neural network software requires 5 minutes to bootstrap. Image tags are JSON objects, and you must publish them to an S3 bucket. Which of these is the best system architectures for this system?
A. Make an S3 notification configuration which publishes to AWS Lambda on the manifest bucket. Make the Lambda create a CloudFormation Stack which contains the logic to construct an autoscaling worker tier of EC2 G2 instances with the artificial neural network code on each instance. Create an SQS queue of the images in the manifest. Tear the stack down when the queue is empty.
B. Create an Auto Scaling Load Balanced Elastic Beanstalk worker tier Application and Environment.
Deploy the artificial neural network code to G2 instances in this tier. Set the desired capacity to 1. Make the code periodically check S3 for new manifests. When a new manifest is detected, push all of the images in the manifest into the SQS queue associated with the Elastic Beanstalk worker tier.
C. Deploy your artificial neural network code to AWS Lambda as a bundled binary for the C++ extension.
Make an S3 notification configuration on the manifest, which publishes to another AWS Lambda running controller code. This controller code publishes all the images in the manifest to AWS Kinesis.
Your ANN code Lambda Function uses the Kinesis as an Event Source. The system automatically scales when the stream contains image events.
D. Create an OpsWorks Stack with two Layers. The first contains lifecycle scripts for launching and bootstrapping an HTTP API on G2 instances for image processing, and the second has an always-on instance which monitors the S3 manifest bucket for new files. When a new file is detected, request instances to boot on the artificial neural network layer. When the instances are booted and the HTTP APIs are up, submit processing requests to individual instances.
Answer: A
Explanation:
Explanation
The best way to get notified when the images get sent to the bucket is the S3 Events. Here you don't need to provision infrastructure beforehand, and also since the source of S3 provides Event Handling, this should be used.
The AWS Documentation mentions the following on AWS S3 and Lambda
Amazon S3 can publish events (for example, when an object is created in a bucket) to AWS Lambda and invoke your Lambda function by passing the event data as a parameter. This integration enables you to write Lambda functions that process Amazon S3 events. In Amazon S3, you add bucket notification configuration that identifies the type of event that you want Amazon S3 to publish and the Lambda function that you want to invoke.
For more information on AWS Lambda and S3 Events, please visit the link:
* http://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-s3,html