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NEW QUESTION: 1
To serve web traffic for a popular product, your cloud engineer has provisioned four BM.Standard2.52 instances, event spread across two availability domains in the us-asburn-1 region: LoadBalancer is used to deliver the traffic across instances.
After several months, the product grows even more popular and you need additional compute capacity. As a result, an engineer provisioned two additional VM.Standard2.8 instances.
You register the two VM. Standard2. 8 Instances with your load Balancer Backend sot and quickly find that the VM Standard2.8 Instances running at 100% of CPU utilization but the BM.Standard2 .52 instances have significant CPU capacity that's unused.
Which option is the most cost effective and uses instances capacity most effectively?
A. Configure Autoscaling instance pool with LoadBalancer to add up to 3 more BM.Standard2.52 Instances when triggered. Shut off VM.Standard2.8 instances.
B. Route traffic to BM.Standard2.52 and VM Standard2.8 instances directly using DNS and Health Checks. Shut off the load Balances.
C. Configure your Load Balance, with weighted round robin policy to distribute traffic to the compute instances, with more weight assigned to bare metal instances.
D. Configure LoadBalancer with two VM Standard2.8 instances and use Autoscalling Instant pool to add up to two additional VM instances. Shut off BM.Standard2.52 instances.
Answer: C
NEW QUESTION: 2
You want to create alternative plan versions for your controlling area, in addition to version 000. What would you use additional CO versions for? 2 answers
A. To store parallel valuation
B. Tostore actual-plan variance
C. To store different budget data
D. To store different plan data
Answer: B,D
NEW QUESTION: 3
You need to replace the missing data in the AccessibilityToHighway columns.
How should you configure the Clean Missing Data module? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: Replace using MICE
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or
"Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Scenario: The AccessibilityToHighway column in both datasets contains missing values. The missing data must be replaced with new data so that it is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Box 2: Propagate
Cols with all missing values indicate if columns of all missing values should be preserved in the output.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-data