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NEW QUESTION: 1
Das Projekt ist Teil eines Programms zur Erhöhung der Anzahl von ABC-Kursen, die auf die Gesetzgebung reagieren. Der Programmmanager hat den Projektmanager angewiesen, den E-Learning-Kurs schrittweise durchzuführen. Der Projektmanager hat den Programmmanager gefragt, wie oft die Hervorhebungsberichte benötigt werden und in welchem Format die Berichte dargestellt werden sollen.
Ist dies ein angemessener Ansatz zur Kontrolle des Fortschritts und warum?
A. Ja, da der Ansatz den vom Programm ausgewählten Bereitstellungsansatz unterstützen sollte.
B. Nein, da das Programmteam den Projektfortschritt mithilfe von Peer Reviews überprüfen sollte.
C. Ja, da die projektereignisgesteuerten Steuerelemente an den Programmsteuerelementen ausgerichtet werden müssen.
D. Nein, da die Fortschrittskontrollen in der Projektinitiierungsdokumentation dokumentiert werden sollten.
Answer: D
NEW QUESTION: 2
Which two are true about the usage of DBMS_ROLLING?
A. The background process DMON must be enabled on all database instances that take part in the rolling
release upgrade process.
B. The trailing group can contain standby databases that will protect the original primary database during
the rolling release upgrade process.
C. The trailing group contains the original primary database.
D. The leading group contains the original primary database.
E. At least one logical standby database must be part of the initial Data Guard configuration
Answer: B,E
NEW QUESTION: 3
Traffic assigned to forwarding classes is placed into queues, while the contents of the queues are serviced in a controlled manner using____________.
A. weighted fair queues (WFQ)
B. shapers
C. markers
D. WRED
E. schedulers
Answer: E
NEW QUESTION: 4
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ストリーミングデータを生成するAzure IoT Edgeデバイスがあります。
デバイスでは、Azure Machine Learningモデルを使用してデータの異常を検出する必要があります。異常が検出されたら、デバイスは異常に関する情報をAzure IoT Hubストリームに追加する必要があります。
ソリューション：Azure Stream AnalyticsをIoT Edgeモジュールとしてデプロイします。
これは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: B
Explanation:
Explanation
Available in both the cloud and Azure IoT Edge, Azure Stream Analytics offers built-in machine learning based anomaly detection capabilities that can be used to monitor the two most commonly occurring anomalies:
temporary and persistent.
Stream Analytics supports user-defined functions, via REST API, that call out to Azure Machine Learning endpoints.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-machine-learning-anomaly-detection