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NEW QUESTION: 1
You need to set up a local package repository to serve 75 client systems. Multiple clients will be accessing the package repository concurrently and you need to ensure that the local repository performs very well under this heavy load, especially during package-intensive operations.
Which option would ensure the best performance of the repository during package-intensive operations by multiple clients?
A. Set up multipathing on the package repository server to distribute the network load across multiple network interfaces.
B. Deploy a second instance of the package repository server to run as a clone of the primary repository server.
C. Deploy a package repository locally on each client.
D. Deploy a second instance of the package repository server to run as a read-only mirror.
E. Deploy a second instance of the package repository server to run as a read-writable mirror.
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Which two statements are true when running DBMS_CLOUD.COPY_DATA?
A. The target table will be created in Autonomous Database if it does not already exist.
B. The source files can reside in Oracle Object Storage, Amazon S3 Object storage, or Azure Blob storage.
C. valid credential must be created prior to running the DBMS_CLOUD.COPY_DATA procedure.
D. The source file will be automatically removed after the DBMS_CLOUD.COPY_DATA procedure finishes successfully.
E. The source file can be in either Oracle Standard Storage or Oracle Archive Storage bucket in the Object Store.
Answer: A,B

NEW QUESTION: 3
分散開発チームを持つグローバル企業が、Amazon ECSで実行されるマイクロサービスアーキテクチャを使用してウェブアプリケーションを構築しました。各アプリケーションサービスは独立しており、ECSクラスター内のサービスとして実行されます。コンテナービルドファイルとソースコードは、プライベートGitHubソースコードリポジトリにあります。開発、テスト、本番環境用に個別のECSクラスターが存在します。開発者は、GitHubリポジトリのブランチに機能をプッシュしてから、環境固有のブランチ（開発、テスト、または本番）に変更をマージする必要があります。このマージでは、自動パイプラインをトリガーして、適切なECSクラスターへのビルドとデプロイを実行する必要があります。これらの要件に対する自動化ソリューションとして、DevOpsエンジニアは何を推奨すべきですか？
A. AWS CodeCommitで新しいリポジトリを作成します。 AWS CodeBuildでスケジュールされたプロジェクトを構成して、GitHubリポジトリを新しいCodeCommitリポジトリに同期します。 CodeCommitリポジトリへの変更によってトリガーされる環境ごとに個別のパイプラインを作成します。 AWS Lambdaを使用してステージを追加し、コンテナーイメージをビルドして、Amazon ECRにプッシュします。次に、別のステージを追加して、その環境に適したクラスター内のECSタスクとサービス定義を更新します。
B. AWS CodePipelineでパイプラインを作成します。 GitHubのマスターブランチへのコミットによってトリガーされるように構成します。 Gitコミットメッセージを使用してコミットを適用する環境を決定するステージを追加し、create-image Amazon ECRコマンドを呼び出してイメージをビルドし、コンテナービルドファイルに渡します。次に、ステージを追加して、その環境に適したクラスター内のECSタスクとサービス定義を更新します。
C. AWS CodePipelineで、環境ごとに個別のパイプラインを作成します。 GitHubの対応する環境ブランチへのコミットに基づいて、各パイプラインをトリガーします。ビルドステージを追加してAWS CodeBuildを起動し、ビルドファイルからコンテナーイメージを作成して、Amazon ECRにプッシュします。次に、別のステージを追加して、その環境に適したクラスター内のAmazon ECSタスクとサービス定義を更新します。
D. ECSクラスターとAWS CodePipelineサービス用のAWS CloudFormationスタックを作成します。コンテナビルドファイルをAmazon S3バケットに保存します。コミット後フックを使用して、ECSクラスターをデプロイするCloudFormationスタックの更新をトリガーします。 S3のコンテナービルドファイルに基づいて、イメージをビルドしてAmazon ECRにプッシュするタスクをECSクラスターに追加します。
Answer: C
Explanation:
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ecs-cd-pipeline.html