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Das heißt, genau genommen lebe ich ja in demselben Raum, nur C1000-129 Lerntipps hinter einer Scheidewand, aber das hat nichts zu sagen, Verflucht noch mal, er grinst wie ein Bräutigam beim Betten.

So sah es draußen aus, als Mrs, Beglückt Data-Engineer-Associate Zertifizierung wer Treue rein im Busen trägt, Kein Opfer wird ihn je gereuen!

NEW QUESTION: 1
How does in-memory caching improve the performance of applications in ElastiCache?
A. It improves application performance by storing critical pieces of data in memory for low-latency access.
B. It improves application performance by using a part of instance RAM for caching important data.
C. It improves application performance by implementing good database indexing strategies.
D. It improves application performance by deleting the requests that do not contain frequently accessed
data.
Answer: A
Explanation:
In Amazon ElastiCache, in-memory caching improves application performance by storing critical pieces of
data in memory for low-latency access. Cached information may include the results of I/O-intensive
database queries or the results of computationally intensive calculations.
Reference: http://aws.amazon.com/elasticache/faqs/#g4

NEW QUESTION: 2
You need to ensure that documents are ready to be processed.
Which API should you use?
A. Text Analytics API
B. Translator Text API
C. Linguistic Analysis API
D. Web Language Model API
Answer: D
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
With the Web Language Model automate a variety of standard natural language processing tasks using state-of-the-art language modeling APIs.
Scenario: Source Documents
Documents must be in a specific format before they are uploaded to the system. The first four lines of the document must contain the following information. If any of the first four lines are missing or invalid, the document must not be processed.
the customer account number

the user who uploaded the document

the IP address of the person who created the document

the date and time the document was created

The remaining portion of the documents contain the content that must be analyzed. Prior to processing by the Azure Data Factory pipeline, the document text must be normalized so that words have spaces between them.
Reference: https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/web-language-model/

NEW QUESTION: 3
You were just hired as a DevOps Engineer for a startup. Your startup uses AWS for 100% of their infrastructure. They currently have no automation at all for deployment, and they have had many failures while trying to deploy to production.The company has told you deployment process risk mitigation is the most important thing now, and you have a lot of budget for tools and AWS resources.
Their stack includes a 2-tier API with data stored in DynamoDB or S3, depending on type. The Compute layer is EC2 in Auto Scaling Groups. They use Route53 for DNS pointing to an ELB. An ELB balances load across the EC2 instances. The scaling group properly varies between 4 and 12 EC2 servers. Which of the following approaches, given this company's stack and their priorities, best meets the company's needs?
A. Model the stack in AWS OpsWorks as a single Stack, with 1 compute layer and its associated ELB. Use Chef and App Deployments to automate Rolling Deployment.
B. Model the stack in 1 CloudFormation template, to ensure consistency and dependency graph resolution.
Write deployment and integration testingautomation following Rolling Deployment methodologies.
C. Model the stack in AWS Elastic Beanstalk as a single Application with multiple Environments. Use Elastic Beanstalk's Rolling Deploy option to progressively roll out application code changes when promoting across environments.
B- Model the stack in three CloudFormation templates: Data layer, compute layer, and networking layer.
Write stack deployment and integration testing automation following Blue-Green methodologies. *>/
Answer: A
Explanation:
Explanation
Here you are using 2 of the best practices for deployment, one is Blue Green Deployments and the other is using Nested Cloudformation stacks.
The AWS Documentation mentions the below on nested stacks
As your infrastructure grows, common patterns can emerge in which you declare the same components in each of your templates. You can separate out these common components and create dedicated templates for them. That way, you can mix and match different templates but use nested stacks to create a single, unified stack. Nested stacks are stacks that create other stacks. To create nested stacks, use the AWS::CloudFormation::Stackresource in your template to reference other templates.
For more information on Cloudformation best practises, please visit the link:
* http://docs.aws.amazon.com/AWSCIoudFormation/latest/UserGuide/best-practices.
html For more information on Blue Green Deployment, please visit the link:
* https://dOawsstatic.com/whitepapers/AWS_Blue_Green_Deployments.pdf

NEW QUESTION: 4
Please refer to this Decision Tree which shows the analysis of profit/loss for the two alternatives (i.e. to build or buy). What should the project Manager recommend?

A. Project Manager should recommend a Sensitivity Analysis before making a build/buy decision
B. Either Build or Buy
C. Build
D. Buy
Answer: C

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