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NEW QUESTION: 1
Why is BGP run by core routers in transit AS?
A. To ensure only one export
B. To optimize network within an AS
C. To eliminate route loops
D. To ensure the transmission of data packets to the external destination addresses
Answer: D
NEW QUESTION: 2
Sie haben eine Exchange Server 2013-Organisation.
Ihr Unternehmen verfügt über ein Service Level Agreement (SLA), das besagt, dass Sie getrennte Postfächer bis zu 365 Tage lang wieder mit Benutzerkonten verbinden können müssen. Nicht verbundene Postfächer müssen nach 365 Tagen endgültig gelöscht werden.
Sie müssen eine Lösung zur Einhaltung der SLA empfehlen.
Was sollten Sie in die Empfehlung aufnehmen?
A. Erstellen Sie eine Aufbewahrungsrichtlinie und wenden Sie die Richtlinie auf alle Postfächer an.
B. Konfigurieren Sie die Einstellung für die Aufbewahrung gelöschter Postfächer für alle Datenbanken.
C. Konfigurieren Sie die Aufbewahrungseinstellung für gelöschte Elemente für alle Datenbanken.
D. Implementieren Sie eine Datenbankverfügbarkeitsgruppe (Database Availability Group, DAG), die eine verzögerte Kopie enthält.
Answer: B
NEW QUESTION: 3
You have created an Autonomous Data Warehouse (ADW) service in your company's Oracle Cloud Infrastructure (OCI) tenancy and you now have to load historical data Into It. You have already extracted this historical data from multiple data marts and data warehouses. This data is stored in multiple CSV text files and these file are ranging in size from 25 MB to 20 GB.
Which step Is most efficient and error tolerant method for loading data Into ADW?
A. Create the tables In the ADW database and then execute SQL*Loader for each CSV file to load the contents Into the corresponding ADW database table.
B. Create Auth token, use it to create an object storage credential by executing DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL, using OCI CLI upload the CSV files to an OCI object storage bucket, create the tables In the ADW database and then execute Data Pump Import for each CSV file to copy the contents into the corresponding ADW database table.
C. Create Auth token, use It to create an object storage credential by executing DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL, using the web console upload the CSV files to an OCI object storage bucket, create the tables in the ADW database and then execute DBMS_CLOUD.COPY_DATA for each CSV file to copy the contents into the corresponding ADW database table.
D. Create Auth token, use it to create an object storage credential by executing DBMS_CI OUD.CREATE _CREDENTIAL, using OCI CLI upload the CSV files to an OCI object storage bucket, create the tables in the ADW database and then execute DBMS_CLOUD.COPY_DATA for each CSV file to copy the contents into the corresponding ADW database table.
Answer: B
NEW QUESTION: 4
미디어 회사에는 30TB의 디지털 뉴스 비디오 저장소가 있습니다. 이 비디오는 온-프레미스 테이프 라이브러리의 테이프에 저장되며 MAM (Media Asset Management) 시스템에서 참조합니다. 회사는 이러한 비디오의 메타 데이터를 자동화 된 방식으로 보강하고 MAM 기능을 사용하여 검색 가능한 카탈로그에 넣기를 원합니다. 회사는 비디오에서 물체, 풍경 항목 또는 사람의 얼굴과 같은 정보를 기반으로 검색 할 수 있어야합니다. 각 사람의 이미지가 포함 된 비디오에 등장한 사람들의 얼굴이 포함 된 카탈로그를 사용할 수 있습니다. 회사는이 비디오를 AWS로 마이그레이션하려고 합니다.
이 회사는 AWS와 고속 AWS Direct Connect 연결을 가지고 있으며 MAM 솔루션 비디오 컨텐츠를 현재 파일 시스템에서 직접 이동하려고 합니다.
가장 적은 양의 지속적인 관리 오버 헤드를 사용하고 기존 시스템을 최소한으로 중단 시키면 이러한 요구 사항을 어떻게 충족시킬 수 있습니까?
A. 온 프레미스 파일 게이트웨이 어플라이언스 인 AWS Storage Gateway를 설정합니다. MAM 솔루션을 사용하여 현재 아카이브에서 비디오를 추출하여 파일 게이트웨이로 푸시하십시오. 얼굴 카탈로그를 사용하여 Amazon Rekognition에서 컬렉션을 빌드하십시오. Rekognition Javascript SDK를 호출하여 Rekognition이 파일 게이트웨이를 지원하는 Amazon S3 파일에서 비디오를 가져 와서 필요한 메타 데이터를 검색하고 메타 데이터를 MAM 솔루션으로 푸시하도록 AWS Lambda 함수를 구축하십시오.
B. 온 프레미스 테이프 게이트웨이 어플라이언스 인 AWS Storage Gateway를 설정합니다. MAM 솔루션을 사용하여 현재 아카이브에서 비디오를 추출하여 테이프 게이트웨이로 푸시하십시오. 얼굴 카탈로그를 사용하여 Amazon Rekognition에서 컬렉션을 빌드하십시오. Rekognition Javascript SDK를 호출하여 Amazon Rekognition이 테이프 게이트웨이에서 비디오를 처리하고 필요한 메타 데이터를 검색하고 메타 데이터를 MAM 솔루션으로 푸시하도록하는 AWS Lambda 함수를 구축하십시오.
C. OpenCV 라이브러리를 실행하는 Amazon EC2 인스턴스를 설정합니다. 온 프레미스 라이브러리에서이 EC2 인스턴스에 마운트 된 Amazon EBS 볼륨으로 비디오, 이미지 및 얼굴 카탈로그를 복사하십시오.
비디오를 처리하여 필요한 메타 데이터를 검색하고 비디오 파일을 Amazon S3 버킷으로 복사하는 동안 메타 데이터를 MAM 솔루션으로 푸시하십시오.
D. Amazon Kinesis 비디오 스트림을 사용하여 비디오 수집 스트림을 구성하십시오. 얼굴 카탈로그를 사용하여 Amazon Rekognition에서 컬렉션을 빌드하십시오. MAM 솔루션의 비디오를 Kinesis 비디오 스트림으로 스트리밍합니다. 스트리밍 비디오를 처리하도록 Amazon Rekognition을 구성하십시오. 그런 다음 스트림 소비자를 사용하여 필요한 메타 데이터를 검색하고 메타 데이터를 MAM 솔루션으로 푸시하십시오. Amazon S3에 비디오를 저장하도록 스트림을 구성하십시오.
Answer: D
Explanation:
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-video.html