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NEW QUESTION: 1
What are two advantages gained by using IBM Bluemix (Bluemix) as the application platform for an application using Watson services? (Choose two.)
A. Bluemix promotes 12-factor methodology since Bluemix is deployed exclusively as a public cloud model.
B. Bluemix provides services for securely integrating on premises and off premises applications.
C. The Bluemix application developer can choose among multiple release versions of the Cloud Foundry framework.
D. Bluemix provides an integrated and secure set of features for continuous development and continuous deployment.
E. Bluemix is built on proprietary API' s which provide competitive advantages.
Answer: B,D

NEW QUESTION: 2
オークションWebサイトにより、ユーザーは収集可能なアイテムに入札できます。オークションルールでは、各入札は一度だけ、受け取った順序で処理される必要があります。現在の実装は、入札レコードをAmazon Kinesis Data Streamsに書き込むAmazon EC2ウェブサーバーのフリートに基づいています。単一のt2.largeインスタンスには、入札プロセッサを実行するcronジョブがあります。このジョブは、Kinesis Data Streamsから着信入札を読み取り、各入札を処理します。オークションサイトの人気は高まっていますが、ユーザーは一部の入札が登録されていないことに不満を持っています。
トラブルシューティングは、需要のピーク時に入札プロセッサが遅すぎることを示し、処理中にクラッシュしたり、処理中のレコードを追跡できなくなることがあります。
どのような変更により、入札処理の信頼性が向上しますか？
A. 各受信入札をKinesis Data Streamsの代わりにAmazon SQS FIFOキューにポストするようにWebアプリケーションをリファクタリングします。入札プロセッサをリファクタリングして、SQSキューを継続的に作成します。最小および最大サイズが1のAuto Scalingグループに入札処理EC2インスタンスを配置します。
B. 入札をKinesis Data Streamsに送信するときに、Amazon Kinesis Producer Library（KPL）を使用するようにWebアプリケーションをリファクタリングします。入札プロセッサをリファクタリングして、Kinesis Data Streamsの各レコードを未読、処理、および処理済みとしてフラグを立てます。各入札処理の実行の開始時に、Kinesis Data Streamsで未処理のレコードをスキャンします。
C. Kinesis Data Streamsの代わりに、受信した各入札をAmazon SNSトピックに投稿するようにWebアプリケーションをリファクタリングします。ユーザーが送信するとすぐに各入札を処理するAWS Lambda関数をトリガーするようにSNSトピックを設定します。
D. EC2インスタンスタイプをt2.largeからより大きな一般的なコンピューティングインスタンスタイプに切り替えます。 Kinesis Data StreamsのIncomingRecordsメトリックスに基づいて、入札プロセッサを実行しているEC2インスタンスの数をスケールアウトするAuto Scalingグループに入札プロセッサEC2インスタンスを配置します。
Answer: A
Explanation:
Explanation
FIFO is better in this case compared to Kinesis, as it guarantee the order of the bid. Min Max 1, is okay as the SQS will hold the queue in case of failure of the instance, till it come back again.

NEW QUESTION: 3
ソリューションアーキテクトは、AWS Fargateで実行されるコンテナ化されたNET Coreアプリケーションを構築しています。アプリケーションのバックエンドには、高可用性を備えたMicrosoft SQL Serverが必要です。アプリケーションのすべての層は高可用性である必要がありますSQL Serverへの接続文字列に使用される資格情報は、 .NET Coreフロントエンドコンテナー内のディスクに保存されます。
ソリューションアーキテクトは、これらの要件を満たすためにどの戦略を使用すべきですか？
A. Amazon EC2でSQL Serverを実行するAuto Scalingグループを作成しますEC2で実行されているSQL Serverへの認証情報のAWS Secrets Managerでシークレットを作成しますFargateタスク定義がシークレット値を取得できるAmazon ECSタスク実行ロールを作成しますEC2のSQL Serverへの資格情報の場合Secrets ManagerでシークレットのARNを指定します。Fargateタスク定義のsecretsセクションで、接続を構築するためにアプリケーションを読み込むための起動時に環境変数として機密データをコンテナに注入できますstring複数のAvailabilitvゾーンのApplication Load Balancerの背後でService Auto Scalingを使用してNET Coreサービスを設定します。
B. Amazon RDSにSQL ServerのマルチAZ配置を作成します。RDSデータベースへの認証情報用にAWS Secrets Managerでシークレットを作成します。Fargateタスク定義でNET Coreコンテナの非永続空ストレージを作成して機密を保存します情報Fargateタスク定義がSecrets ManagerのRDSデータベースへのクレデンシャルのシークレット値を取得できるようにするAmazon ECSタスク実行ロールを作成します。Fargateタスク定義のsecretsセクションでSecrets ManagerにシークレットのARNを指定します。接続を構築するためにアプリケーションに読み込むために、起動時にデータを非永続的な空のストレージに書き込むことができます。
C. Amazon RDSでSQL ServerのマルチAZ配置を作成します。RDSデータベースへの認証情報のAWS Secrets Managerでシークレットを作成します。Fargateタスク定義でのシークレット値を取得できるAmazon ECSタスク実行ロールを作成します。 Secrets ManagerのRDSデータベースへのクレデンシャルFargateタスク定義のsecretsセクションでSecrets ManagerのシークレットのARNを指定して、接続を構築するアプリケーションを読み込むための起動時に環境変数として機密データをコンテナに注入できるようにしますstring複数のアベイラビリティーゾーンのApplication Load Balancerの背後にあるService Auto Scalinaを使用して、FargateでNET Coreサービスをセットアップします。
D. Service Auto Scalingを使用してFargateで実行するようにSQL ServerをセットアップしますFargateタスク定義がFargateで実行されているSQL Serverへの資格情報のシークレット値を取得できるようにするAmazon ECSタスク実行ロールを作成しますAWS Secrets Managerは、Fargateタスク定義のsecretsセクションにあり、接続文字列を構築するためにアプリケーションに読み込むための起動時に環境変数として機密データをコンテナに注入できます。アプリケーションの背後でサービスオートスケーリングを使用してNET Coreサービスを設定します複数のアベイラビリティーゾーンのロードバランサー
Answer: A

NEW QUESTION: 4

A. Option C
B. Option D
C. Option B
D. Option A
Answer: A,C
Explanation:
A single extent can never span data files.
https://docs.oracle.com/database/121/CNCPT/logical.htm#CNCPT1095