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Da sprach ich: Du, dem alles unterlegen, Bis Professional-Cloud-Database-Engineer Simulationsfragen auf die Geister, die sich dort voll Wut Am Tor zur Wehr gestellt und dir entgegen,Ich wär lieber nicht so freundlich zu ihnen, https://vcetorrent.deutschpruefung.com/Professional-Cloud-Database-Engineer-deutsch-pruefungsfragen.html Hagrid sagte Filch kalt, schließlich sind sie hier, um sich ihre Strafe abzuholen.

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NEW QUESTION: 1
Every profile, including profiles associated with Customer Portal users must have at least one visible app.
A. False
B. True
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Which three statements are true about Automatic Degree of Parallelism (Auto DOP) on Exadata?
A. Oracle's Auto DOP algorithms calculate the Degree of Parallelism based on the table's block counts.
B. Auto DOP is an exclusive feature in Exadata, which allows the database optimizer to evaluate each statement and run it in parallel without special hints.
C. SQL statements that take advantage ofAuto DOP am be identified by using data from Oracle Automatic Workload Repository (AWR) or Enterprise Manager's Monitored SQL Executions page.
D. Auto DOP is enabled by default on Oracle 11gR2, allowing full use of its features.
E. Auto DOP is disabled by default and must be enabled before SQL statements can take advantage of its features.
Answer: A,C,E
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
B (not c): To enable the features in 11g Release 2, use the parallel_degree_policyparameter (by default this stuff is off - parameter is set to manual). For Auto DOP, setting this to limited is sufficient. If you want more functionality (in-memory parallel processing and parallel statement queuing parallel_degree_policy should be set to auto).
Incorrect:
Not A:
* What if you don't have Exadata? Chances are that if your system is large enough to warrant Auto DOP, it is similar enough to Exadata to behave nicely with this number.
*Auto DOP is only useful in systems with enough CPUs and disks to make concurrent parallel processing feasible. It was designed mostly for Exadata, or for systems of similar size. 48 CPUs and 84 disks sound like a nice start

NEW QUESTION: 3
Cloud Service A is hosted by Virtual Server A.
Cloud Storage Device A contains LUN A.
Cloud Storage Device A is a multi-tiered cloud storage device with different types of disk groups that perform at different levels. LUN A is located in the disk group with the highest performance level. Cloud Service B is hosted by Virtual Server B.
Virtual Servers A and B are hosted by HypervisorA, which is installed on a physical server (not shown) that resides in Cloud A.
A redundant implementation of LUN A is replicated synchronously to Cloud Storage Device C.
Cloud Storage Device C does not support multiple types of disk groups and resides in Cloud B, which is located in a different geographic region than Cloud A.
Requests that cloud service consumers send to Cloud Services A and B are intercepted by an automated scaling listener responsible for initiating scaling activities.

Cloud Service Consumer A issues a request to Cloud Service A (1). To process the request, Cloud Service A accesses LUN Aon Cloud Storage Device A (2). Cloud Service Consumer B issues a request to Cloud Service B (3). To process the request, Cloud Service B accesses LUN B on Cloud Storage Device B (4).
When Cloud Service Consumer A accesses Cloud Service A, there is usually no noticeable performance fluctuation, even during peak usage periods. However, recently, Cloud Storage Device A became unexpectedly unavailable, requiring that Cloud Service A access LUN A on Cloud Storage Device C instead. During the following outage period for Cloud Storage Device A, Cloud Service Consumer A encounters inconsistent performance from Cloud Service A, including unusual delays that occur whenever the data requested by Cloud Consumer A isn't cached and Cloud Service A is required to retrieve the data from LUN A.
Which of the following statements describes a solution that can address this problem?
A. The Cloud Balancing pattern can be applied to enable Cloud Service A to switch over to Cloud Storage Device C if Cloud Storage Device A becomes unavailable. The Dynamic Data Normalization pattern can be further applied to streamline and reduce the quantity of the data being stored by LUN A within Cloud Storage Device A, so as to correspondingly reduce the performance impacts during high usage volumes.
B. The Shared Resources pattern can be applied to prevent Cloud Service A from encountering performance issues when IT resources hosted by Hypervisor A are accessed by other cloud service consumers. The Cross-Storage Device Vertical Tiering pattern can be applied to enable Cloud Storage Device A to scale to a higher performance disk type when an outage occurs.
C. None of the above.
D. The Storage Maintenance Window pattern can be applied so that future outages of Cloud Storage Device A do not occur unexpectedly. The Resource Pooling and Resource Reservation patterns can be further applied to establish a resource pool on Cloud A that has resources reserved specifically for Cloud Service A.
This will prevent other cloud service consumers, such as Cloud Service Consumer B, from competing for Cloud Service A's resources.
Answer: C