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NEW QUESTION: 1
次の表に示すAzure仮想マシンがあります。
DNSサービスはVM1にインストールされます。
次の図に示すように、各仮想ネットワークのDNSサーバー設定を構成します。
VM1のDNSサービスを使用して、すべての仮想マシンがDNS名を解決できることを確認する必要があります。
あなたは何をするべきか?
A. VM1で条件付きフォワーダーを構成する
B. VNET2およびVNET3にサービスエンドポイントを追加します。
C. VNET1にサービスエンドポイントを追加します。
D. VNE11、VNETT2、およびVNET3間のピアリングを構成します。
Answer: A
Explanation:
Explanation
An Azure AD DS DNS zone should only contain the zone and records for the managed domain itself.
A conditional forwarder is a configuration option in a DNS server that lets you define a DNS domain, such as contoso.com, to forward queries to. Instead of the local DNS server trying to resolve queries for records in that domain, DNS queries are forwarded to the configured DNS for that domain. This configuration makes sure that the correct DNS records are returned, as you don't create a local a DNS zone with duplicate records in the managed domain to reflect those resources.
To create a conditional forwarder in your managed domain, complete the following steps:
1. Select your DNS zone, such as aaddscontoso.com.
2. Select Conditional Forwarders, then right-select and choose New Conditional Forwarder...
3. Enter your other DNS Domain, such as contoso.com, then enter the IP addresses of the DNS servers for that namespace, as shown in the following example:
4. Check the box for Store this conditional forwarder in Active Directory, and replicate it as follows, then select the option for All DNS servers in this domain, as shown in the following example:
5. To create the conditional forwarder, select OK.
Name resolution of the resources in other namespaces from VMs connected to the managed domain should now resolve correctly. Queries for the DNS domain configured in the conditional forwarder are passed to the relevant DNS servers.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-network/virtual-networks-name-resolution-for-vms-and-role-insta
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/active-directory-domain-services/manage-dns
NEW QUESTION: 2
In L3 mode, a sensor detects an L2 device based on which address?
A. DNS
B. Default Gateway
C. MAC
D. IP
Answer: D
NEW QUESTION: 3
You create a multi-class image classification deep learning experiment by using the PyTorch framework. You plan to run the experiment on an Azure Compute cluster that has nodes with GPU's.
You need to define an Azure Machine Learning service pipeline to perform the monthly retraining of the image classification model. The pipeline must run with minimal cost and minimize the time required to train the model.
Which three pipeline steps should you run in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.
Answer:
Explanation:
Explanation:
Step 1: Configure a DataTransferStep() to fetch new image data...
Step 2: Configure a PythonScriptStep() to run image_resize.y on the cpu-compute compute target.
Step 3: Configure the EstimatorStep() to run training script on the gpu_compute computer target.
The PyTorch estimator provides a simple way of launching a PyTorch training job on a compute target.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-pytorch