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NEW QUESTION: 1
Which of the following interface standards supports the features given below?
1. It increases the capability of the interface to eight multigigabyte drives.
2. It supports faster PIO modes and multiword DMA modes.
3. It also supports logical block addressing (LBA) and block transfers.
4. It is also known as Fast ATA and ATA-2 and includes all the features of ATA-1 with its several additional enhancement.
A. SATA
B. PATA
C. IDE
D. EIDE
Answer: D
NEW QUESTION: 2
Your client wants to run a campaign with a media execution partner that currently does not have an app in the Oracle BlueKai app catalog. What should they do?
A. Create a Dynamic Synchronous container to support the transfer of data.
B. Configure the campaign to deliver audience data directly to the partner's web page via JS container tag.
C. Manually enter the pixel required for sending campaign data to the partner.
D. It is not possible to run campaigns with partners that do not currently have apps in the Oracle BlueKai app catalog.
E. Configure custom parameters to deliver data to the media execution partner
Answer: C
Explanation:
Explanation
References:
NEW QUESTION: 3
Refer to the exhibit.
Which SIP message will trigger the calling device to open channels for early media reception?
A. 180 Ringing
B. 200 ok
C. ACK
D. 183 session-progress
E. INVITE
Answer: D
NEW QUESTION: 4
組織には、1日あたり10 GBのテレメトリデータを生成する10,000個のデバイスがあり、各レコードサイズは約10 KBです。各レコードには100個のフィールドがあり、1つのフィールドは、英語の「String」データ型の非構造化ログデータで構成されています。一部のフィールドはリアルタイムダッシュボードに必要ですが、すべてのフィールドは長期的な生成に使用できる必要があります。
また、組織は、1か月以内にAWSに移行する必要があるSAN内に、日付ごとにパーティション分割された10 PBの以前にクリーン化および構造化されたデータを持っています。現在、組織にはソリューションにリアルタイム機能がありません。オンプレミスデータウェアハウスのストレージの制限のため、選択データがロードされ、同時に視覚化のためのJDBCを介したANSI SQLクエリで長期トレンドが生成されます。 1回限りのデータ読み込みに加えて、組織には費用対効果の高いリアルタイムソリューションが必要です。
これらの要件をどのように満たすことができますか？ （2つ選択してください。）
A. AWS IoTを使用してデバイスからAmazon SQSキューにデータを送信し、Auto Scalingグループにワーカーのセットを作成し、キューからバッチでレコードを読み取り、データを処理して保存します。 AWS Lambda関数が添付されたAmazon SNSキューにファンアウトして、リクエストデータセットをフィルター処理し、リアルタイム分析のためにAmazon Elasticsearch Serviceに保存します。
B. AWS IoTを使用して、IoTルールエンジンを使用してデバイスからAmazon Kinesis Data Streamsにデータを送信します。 Kinesisストリームに接続されたKinesis Data Firehoseストリームを1つ使用して、日付ごとにパーティション分割されたデータをバッチ処理およびストリーミングします。同じKinesisストリームに接続された別のKinesis Firehoseストリームを使用して、リアルタイム分析のためにElasticsearchに取り込む必要なフィールドをフィルターで除外します。
C. 複数のAWS Snowball Edgeデバイスを使用してデータをAmazon S3に転送し、Amazon Athenaを使用してデータをクエリします。
D. AWSとオンプレミスのデータセンターの間にDirect Connect接続を作成し、S3アクセラレーションを使用してデータをAmazon S3にコピーします。 Amazon Athenaを使用してデータをクエリします。
E. AWS IoTを使用して、IoTルールエンジンを使用してデバイスからAmazon Kinesis Data Streamsにデータを送信します。 Kinesisストリームに接続された1つのKinesis Data Firehoseストリームを使用して、日付ごとにパーティション分割されたAmazon S3バケットにデータをストリーミングします。同じKinesisストリームを使用してAWS Lambda関数をアタッチし、リアルタイム分析のためにAmazon DynamoDBに取り込むために必要なフィールドを除外します。
Answer: A,E
