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Offenbar waren sie in der Lage, stattdessen Tiere zu jagen.
NEW QUESTION: 1
イテレーションの計画中に、チームはユーザーストーリーのデザインについて話し合っています。
チームメンバーは、システムは本質的に複雑であるため、設計ドキュメントを開始する必要があると述べています。
別のチームメンバーは、アジャイルにはドキュメントがないと回答しています。
スクラムマスターはどのように対応すべきですか？
A. チームの進行を遅くするため、文書化は避けるべきであることに同意します。
B. 設計を文書化するように技術プロセスが義務付けているかどうかをマネージャーに尋ねます。
C. 相互作用はドキュメントよりも重要であることを説明しますが、ドキュメントは禁止されていません。
D. リソースが文書化に時間を費やすことが許容できるかどうか、製品の所有者に尋ねます。
Answer: C
NEW QUESTION: 2
회사는 여러 웹 사이트에서 클릭 스트림 데이터를 캡처하고 일괄 처리를 사용하여 분석합니다. 데이터는 매일 밤 Amazon Redshift에로드되며 비즈니스 분석가가 사용합니다. 이 회사는시기 적절한 통찰력을 얻기 위해 거의 실시간에 가까운 데이터 처리를 원합니다. 솔루션은 최소한의 노력과 운영 오버 헤드로 스트리밍 데이터를 처리해야 합니다.
이 솔루션에 가장 비용 효율적인 AWS 서비스 조합은 무엇입니까? (2 개를 선택하십시오.)
A. Amazon Kinesis Data Firehose
B. 아마존 EC2
C. Amazon Kinesis Data Analytics
D. AWS Lambda
E. Amazon Kinesis 데이터 스트림
Answer: A,D
Explanation:
Kinesis Data Streams and Kinesis Client Library (KCL) - Data from the data source can be continuously captured and streamed in near real-time using Kinesis Data Streams.
With the Kinesis Client Library (KCL), you can build your own application that can preprocess the streaming data as they arrive and emit the data for generating incremental views and downstream analysis.
Kinesis Data Analytics - This service provides the easiest way to process the data that is streaming through Kinesis Data Stream or Kinesis Data Firehose using SQL. This enables customers to gain actionable insight in near real-time from the incremental stream before storing it in Amazon S3.
https://d1.awsstatic.com/whitepapers/lambda-architecure-on-for-batch-aws.pdf
NEW QUESTION: 3
Dorado V6 LUNs have controller ownership.
A. False
B. True
Answer: A
NEW QUESTION: 4
A production database virtual machine on Google Compute Engine has an ext4-formatted persistent disk for data files. The database is about to run out of storage space.
How can you remediate the problem with the least amount of downtime?
A. Shut down the virtual machine, use the Cloud Platform Console to increase the persistent disk size, then restart the virtual machine
B. In the Cloud Platform Console, create a new persistent disk attached to the virtual machine, format and mount it, and configure the database service to move the files to the new disk
C. In the Cloud Platform Console, create a snapshot of the persistent disk restore the snapshot to a new larger disk, unmount the old disk, mount the new disk and restart the database service
D. In the Cloud Platform Console, increase the size of the persistent disk and use the resize2fs command in Linux.
E. In the Cloud Platform Console, increase the size of the persistent disk and verify the new space is ready to use with the fdisk command in Linux
Answer: D
Explanation:
On Linux instances, connect to your instance and manually resize your partitions and file systems to use the additional disk space that you added.
Extend the file system on the disk or the partition to use the added space. If you grew a partition on your disk, specify the partition. If your disk does not have a partition table, specify only the disk ID.
sudo resize2fs /dev/[DISK_ID][PARTITION_NUMBER]
where [DISK_ID] is the device name and [PARTITION_NUMBER] is the partition number for the device where you are resizing the file system.
References: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/add-persistent-disk