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NEW QUESTION: 1
응용 프로그램에서 생성되는 로그에 대한 실시간보고가 필요합니다. 또한 이상 탐지가 필요합니다. 처리 대기 시간은 1 초 이하 여야합니다. 어떤 옵션을 선택 하시겠습니까?
정답을 선택하십시오.
A. Firehose에서 S3 및 Athena로
B. SparkSQL 및 MLlib를 사용한 Spark Streaming
C. Kinesis Streams 및 Kinesis Analytics
D. 카프카
Answer: C
Explanation:
설명:
최저 대기 시간

NEW QUESTION: 2

A. 0
B. 1
C. 2
D. 3
Answer: C

NEW QUESTION: 3
Sie haben einen Azure Active Directory-Mandanten (Azure AD), der zwei Benutzer mit den Namen Benutzer1 und Benutzer2 enthält.
Am 5. September 2019 erstellen und erzwingen Sie im Mandanten eine Nutzungsbedingungen (ToU). Die Nutzungsbedingungen haben folgende Einstellungen:
* Name: Terms1
* Anzeigename: Name Terms1
* Benutzer müssen die Nutzungsbedingungen erweitern: Aus
* Benutzer müssen auf jedem Gerät zustimmen: Aus
* Zustimmungen ablaufen lassen: Ein
* Ablauf ab: 10. Oktober 2019
* Häufigkeit: monatlich
Benutzer1 akzeptiert Bedingungen1 am 5. September 2019. Benutzer2 akzeptiert Bedingungen1 am 5. Oktober 2019.
Wann läuft Terms1 zum ersten Mal für jeden Benutzer ab? Um zu antworten, wählen Sie die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Answer:
Explanation:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/active-directory/conditional-access/terms-of-use

NEW QUESTION: 4
注：この質問は、同じシナリオを使用する一連の質問の一部です。 あなたの便宜のために、シナリオは各質問で繰り返されます。 各質問には異なる目標と回答の選択肢がありますが、シナリオのテキストはこのシリーズの各質問で全く同じです。
いくつかのクライアントアプリケーションをサポートするMicrosoft SQL Serverデータウェアハウスインスタンスがあります。
データウェアハウスには、Dimension.SalesTerritory、Dimension.Customer、Dimension.Date、Fact.Ticket、およびFact.Orderという表が含まれています。 Dimension.SalesTerritoryテーブルとDimension.Customerテーブルは頻繁に更新されます。 Fact.Orderテーブルは毎週のレポートに最適化されていますが、毎日変更したいと考えています。 Fact.Orderテーブルは、ETLプロセスを使用してロードされます。 索引は時間の経過とともに表に追加されましたが、これらの索引が存在するとデータのロードが遅くなります。
データウェアハウス内のすべてのデータは、共有SANに格納されます。すべてのテーブルは、データベースDB1にあります。 開発環境用の本番データのコピーを含むDB2という名前の2番目のデータベースがあります。 データウェアハウスが成長し、ストレージのコストが増加しました。 1年以上経過したデータは頻繁にアクセスされず、履歴と見なされます。
あなたには次の要件があります。
*データウェアハウスの管理性を向上させ、毎晩すべてのトランザクションデータを再投入する必要性を避けるために、テーブル分割を実装します。 できるだけ細分化されたパーティショニング戦略を使用します。
* Fact.Orderテーブルを分割し、合計7年間のデータを保持します。
* Fact.Ticketテーブルを分割し、7年間のデータを保持します。 毎月末に、パーティション構造はスライディングウインドウ戦略を適用して、次の月に新しいパーティションが利用できるようにし、最も古い月をアーカイブして削除する必要があります。
* Dimension.SalesTerritory、Dimension.Customer、およびDimension.Dateテーブルのデータ読み込みを最適化します。
*データベース内のすべてのテーブルをインクリメンタルにロードし、すべての増分変更が処理されるようにします。
* Fact.Orderパーティションのデータ読み込み処理中のパフォーマンスを最大化します。
*過去のデータがオンラインのままであり、照会に使用できることを確認します。
*現在のデータのクエリパフォーマンスを維持しながら、継続的なストレージコストを削減します。
クライアントアプリケーションを変更することはできません。
データ分割戦略を実装する必要があります。
Fact.Orderテーブルをどのように分割する必要がありますか？
A. Use a granularity of two days.
B. Create 730 partitions.
C. Create 17,520 partitions.
D. Create 2,557 partitions.
Answer: D
Explanation:
Explanation
We create on partition for each day. 7 years times 365 days is 2,555. Make that 2,557 to provide for leap years.
From scenario: Partition the Fact.Order table and retain a total of seven years of data.
Maximize the performance during the data loading process for the Fact.Order partition.