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NEW QUESTION: 1
Is the description of fusioncompute using NAS storage correct?
A. NFS or CIFS type shared folders can be used
B. It is recommended to use a 10 Gigabit Ethernet switch to connect
C. It is recommended to use domain control to manage the permissions of shared folders
D. It is recommended to use fiber optic switch connection
Answer: B

NEW QUESTION: 2
View the Exhibit and examine the data in the products table.

You need to display product names from the products table that belong to the 'software/other' category with minimum prices as either S2000 or S4000 and no unit of measure.
You issue the following query:

Which statement is true regarding the above query?
A. It executes successfully and returns the required result.
B. It generates an error because the condition specified for PROD_UNIT_OF_MEASURE is not valid.
C. It executes successfully but returns no result.
D. It generates an error because the condition specified for the prod category column is not valid.
Answer: C

NEW QUESTION: 3
You are creating a new report in SQL Server Report Builder. You add a Microsoft Azure SQL Database data source. Then you add a dataset that has four fields named Year, Country, Category, and Sales.
You must design a matrix as shown in the following table.

The category rows (the first three rows as shown in the diagram) must present total sales amount by category. The country rows {the next six rows as shown in the diagram) must present total sales amount by country. The total row must present the total sales for each year.
You add a matrix to the report. You add a grouping of the Category field on the rows and a grouping of the Year field on the columns.
You need to add the countries on the rows of the matrix.
Which Row Group option should you select when you add the group?
A. Adjacent Above
B. Parent Group
C. Adjacent Below
D. Child Group
Answer: C

NEW QUESTION: 4
ケーススタディ：6-TerramEarth
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業産業用の重機を製造しています。約
彼らのビジネスの80％は鉱業からであり、20％は農業からです。現在、100か国に500を超える販売店とサービスセンターがあります。彼らの使命は、顧客の生産性を高める製品を構築することです。
ソリューションのコンセプト
2000万台のTerramEarth車両が稼働しており、毎秒120フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
データはメンテナンスポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して操作パラメーターを調整することができ、新しいコンピューティングモジュールを使用してフィールドで車両をアップグレードできます。
約200,000台の車両がセルラーネットワークに接続されているため、TerramEarthはデータを直接収集できます。 TerramEarthは、1秒あたり120時間の操作で1秒あたり120フィールドのデータの割合で、これらの接続された車両から合計約9 TB /日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、単一の米国西海岸ベースのデータセンターに存在するLinuxおよびWindowsベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzipしてFTP経由でアップロードし、データをデータウェアハウスに配置します。このプロセスには時間がかかるため、集計レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に在庫に入れ、車両の計画外のダウンタイムを60％削減できました。ただし、データが古くなっているため、一部のお客様は、部品の交換を待つ間、最長4週間車両を所有していません。
ビジネス要件
計画外の車両のダウンタイムを1週間未満に減らします。

顧客が設備をどのように使用するかについてのより多くのデータでディーラーネットワークをサポートする

新しい製品とサービスの位置づけ
さまざまな企業、特に種子や肥料のサプライヤーと提携する能力を持っている

急成長している農業ビジネスで-顧客のための説得力のある共同提供を作成する。
技術要件
単一のデータセンターを超えて拡大し、アメリカ中西部および東部への待ち時間を短縮

海岸。
バックアップ戦略を作成します。

機器からデータセンターへのデータ転送のセキュリティを強化します。

データウェアハウスのデータを改善します。

顧客と機器のデータを使用して、顧客のニーズを予測します。

アプリケーション1：データの取り込み
カスタムPythonアプリケーションは、アップロードされたデータファイルを単一のサーバーから読み取り、データウェアハウスに書き込みます。
計算：
Windows Server 2008 R2

-16 CPU
-128 GBのRAM
-10 TBのローカルHDDストレージ
アプリケーション2：レポート
ビジネスアナリストが日次レポートを実行して、修理が必要な機器を確認するための既製のアプリケーション。 10人のチーム（西海岸5つ、東海岸5つ）のアナリストは、一度に2人しかレポートアプリケーションに接続できません。
計算：
既製のアプリケーション。物理CPUの数に関連付けられたライセンス

-Windows Server 2008 R2
-16 CPU
-32 GBのRAM
-500 GB HDD
データウェアハウス：
単一のPostgreSQLサーバー

-RedHat Linux
-64 CPU
-128 GBのRAM
-RAID 0の4x 6TB HDD
エグゼクティブステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより優れた車両を製造する能力を備えています。しかし、さまざまなアプローチの新製品が絶えず開発されており、私たちの業界で次の変革の波を経験するスキルが不足していることを懸念しています。私の目標は、漸進的な革新を通じて差し迫った市場のニーズに対応しながらスキルを構築することです。
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください。技術的な要件を考慮して、GCPでの計画外の車両のダウンタイムをどのように減らす必要がありますか？
A. データウェアハウスとしてBigQueryを使用します。すべての車両をネットワークに接続し、gcloudを使用してgzipファイルをMulti-Regional Cloud Storageバケットにアップロードします。分析とレポートにはGoogleデータスタジオを使用してください。
B. データウェアハウスとしてCloud Dataproc Hiveを使用します。 MultiRegional Cloud Storageバケットにgzipファイルをアップロードします。 gcloudを使用してこのデータをBigQueryにアップロードします。 Googleデータスタジオを使用して、分析とレポートを作成します。
C. データウェアハウスとしてCloud Dataproc Hiveを使用します。データを分割されたHiveテーブルに直接ストリーミングします。
Pigスクリプトを使用してデータを分析します。
D. BigQueryをデータウェアハウスとして使用します。すべての車両をネットワークに接続し、Cloud Pub / SubとCloud Dataflowを使用してBigQueryにデータをストリーミングします。分析とレポートにはGoogleデータスタジオを使用してください。
Answer: D