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NEW QUESTION: 1
Hinweis: Diese Frage ist Teil einer Reihe von Fragen, die dasselbe Szenario darstellen. Jede Frage in der Reihe enthält eine eindeutige Lösung, mit der die angegebenen Ziele erreicht werden können. Einige Fragensätze haben möglicherweise mehr als eine richtige Lösung, während andere möglicherweise keine richtige Lösung haben.
Nachdem Sie eine Frage in diesen Abschnitten beantwortet haben, können Sie NICHT mehr darauf zurückkommen. Infolgedessen werden diese Fragen nicht im Überprüfungsbildschirm angezeigt.
Sie haben Microsoft SQL Server auf einem virtuellen Microsoft Azure-Computer mit einer Datenbank namens DB1.
Sie stellen fest, dass in DB1 WRITE_LOG-Wartezeiten auftreten, die länger als 50 ms sind.
Sie müssen die Wartezeit für WRITE_LOG reduzieren.
Lösung: Fügen Sie DB1 zusätzliche Datendateien hinzu.
Erfüllt dies das Ziel?
A. Nein
B. Ja
Answer: A
Explanation:
Erläuterung
Wenn wir in SQL Server ein transaktionsbasiertes System haben und einen hohen WRITELOG-Wartetyp feststellen, ist dies ein Leistungsengpass und kann dazu führen, dass die Transaktionsprotokolldatei schnell und häufig wächst.
SQL Server-Benutzern wird empfohlen, die Protokolldateien auf einem separaten Datenträger zu archivieren, um eine bessere Leistung zu erzielen.
Referenzen: https://atdhebuja.wordpress.com/2016/06/20/resolving-sql-server-transaction-log-waits/
NEW QUESTION: 2
When entering an option within the Training Order system the relevant option number is entered into the Option number field as below The Option number input field has been spied in Blue Prism:
The following attribute set has been returned by Application Modeller:
Which Attribute can be un-ticked to ensure consistent visibility of the element to Blue Prism?
A. Class Name
B. Screen Visible
C. Visible
D. Window Text
Answer: D
Explanation:
Explanation
Reason: As the window text is not unique when the value is changed and bp is able to spied at time a error would come. So there is no use of window text.
NEW QUESTION: 3
You manage 200 desktop computers at your school's main computer lab. The computers run Microsoft Windows 10.
A critical update was released.
You need to determine if the update was installed on one of the computers in the lab.
What should you do?
A. Check System Status in Control Panel
B. View the Event Viewer Security log
C. View Windows update history
D. Go to the System Action Center
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Follow these steps to see which Windows updates are installed on your computer.
1. Open Windows Update by clicking the Start button Picture of the Start button. In the search box, type Update, and then, in the list of results, click Windows Update.
2. In the left pane, click View update history.
Reference: See which Windows updates are installed
http://windows.microsoft.com/en-us/windows/which-windows-updates-installed#1TC=windows-7
NEW QUESTION: 4
회사에는 20 PB HDFS 데이터베이스가있는 대규모 사내 구축 형 Apache Hadoop 클러스터가 있습니다. 클러스터는 매 분기마다 대략 200 인스턴스 및 1 PB 씩 증가합니다. 이 회사의 목표는 Hadoop 데이터의 복원력을 높이고 클러스터 노드 손실의 영향을 최소화하며 비용을 크게 절감하는 것입니다. 현재 클러스터가 실행됩니다.
대화 형 쿼리 및 일괄 처리를 포함한 다양한 분석 작업 부하를 지원합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 비용과 다운 타임으로 이러한 요구 사항을 충족시킬 수 있습니까?
A. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 현재 클러스터와 비슷한 크기 및 구성의 영구적 인 Amazon EMR 클러스터를 만듭니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오.
예약 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하십시오. 작업 부하가 매 분기 증가하면 예약 인스턴스를 추가로 구입하고 클러스터에 추가하십시오.
B. AWS Direct Connect를 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 온 - 프레미스 클러스터의 기록 데이터를 기반으로 대화식 작업 부하를 처리 할 수있는 크기로 영구적 인 Amazon EMR 클러스터를 만듭니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오. 마스터 노드 및 코어 노드의 예약 인스턴스 및 태스크 노드의 스팟 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하고 Amazon CloudWatch 메트릭을 기반으로 태스크 노드를 자동 조정합니다. 유사하게 최적화 된 배치 작업 부하에 대해 작업 별 최적화 클러스터를 생성합니다.
C. AWS Snowball을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 온 - 프레미스 클러스터의 내역 데이터를 기반으로 대화식 작업 부하를 처리 할 수있는 크기로 영구적 인 Amazon EMR 클러스터를 만듭니다. EMRFS에 저장하십시오. 마스터 노드 및 코어 노드의 예약 인스턴스 및 태스크 노드의 스팟 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하고 Amazon CloudWatch 메트릭을 기반으로 태스크 노드를 자동 조정합니다. 유사하게 최적화 된 배치 작업 부하에 대해 작업 별 최적화 클러스터를 생성합니다.
D. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 온 - 프레미스 클러스터의 기록 데이터를 기반으로 대화식 작업 부하를 처리 할 수있는 크기로 영구적 인 Amazon EMR 클러스터를 만듭니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오. 마스터 노드 및 코어 노드의 예약 인스턴스 및 태스크 노드의 스팟 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하고 Amazon CloudWatch 메트릭을 기반으로 태스크 노드를 자동 조정합니다. 유사하게 최적화 된 배치 작업 부하에 대해 작업 별 최적화 클러스터를 생성합니다.
Answer: C