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Adobe Workfront Project Manager Professional

  • Exam Number/Code : AD0-E903
  • Exam Name : Adobe Workfront Project Manager Professional
  • Questions and Answers : 213 Q&As
  • Update Time: 2019-01-10
  • Price: $ 99.00 $ 39.00

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NEW QUESTION: 1
Where would you typically see the code "Call Selection Screen"
A. At Selection-Screen
B. Top-of-Page
C. Srt-of-Selection
D. At Line-Selection
Answer: D

NEW QUESTION: 2
オンライン小売業者の開発チームはビジネスサポートに移動し、AWS Health DashboardとAWS Health APIを利用してAWSリソースの正常性に関する問題の修正アクションを自動化したいと考えています。最初の使用例は、パブリックコードリポジトリサイトにリストされているIAMアクセスキーを検出するAWSに応答することです。自動応答では、IAMアクセスキーを削除し、セキュリティチームに通知を送信します。
これはどのように達成すべきですか?
A. IAMアクセスキーを削除するAWS Lambda関数を作成します。 aws.healthとAWS_RISK_CREDENTIALS_EXPOSEDイベントの変更に対するAWS Configルールを作成し、次の2つのアクションを実行します。
まず、Lambda関数を実行します。次に、Amazon SNSを使用してセキュリティチームに通知を送信します。
B. AWS Step Functionsを使用してIAMアクセスキーを削除する関数を作成し、次にAmazon SNSを使用して通知をセキュリティチームに送信します。 aws.healthイベントソースとAWS_RISK_CREDENTIALS_EXPOSEDイベントを使用してAmazon CloudWatchイベントルールを作成し、CloudWatchイベントルールのターゲットをStep Functionsに設定します。
C. IAMアクセスキーを削除するAWS Lambda関数を作成します。 AWS CloudTrailログをAWS CloudWatchログに送信します。 AWS_RISK_CREDENTIALS_EXPOSEDイベントのCloudWatch Logsメトリクスフィルターを2つのアクションで作成します。最初に、Lambda関数を実行します。次に、Amazon SNSを使用してセキュリティチームに通知を送信します。
D. AWS Step Functionsを使用してIAMアクセスキーを削除する関数を作成し、次にAmazon SNSを使用して通知をセキュリティチームに送信します。 AWS_RISK_CREDENTIALS_EXPOSEDイベントのAWS Personal Health Dashboardルールを作成します。 Personal Health DashboardルールのターゲットをStep Functionsに設定します。
Answer: B

NEW QUESTION: 3
The CUSTOM tier for Cloud Machine Learning Engine allows you to specify the number of which types of cluster nodes?
A. Masters, workers, and parameter servers
B. Workers
C. Workers and parameter servers
D. Parameter servers
Answer: C
Explanation:
The CUSTOM tier is not a set tier, but rather enables you to use your own cluster specification. When you use this tier, set values to configure your processing cluster according to these guidelines:
You must set TrainingInput.masterType to specify the type of machine to use for your master node. You may set TrainingInput.workerCount to specify the number of workers to use. You may set TrainingInput.parameterServerCount to specify the number of parameter servers to use. You can specify the type of machine for the master node, but you can't specify more than one master node.
Reference: https://cloud.google.com/ml-engine/docs/training-overview#job_configuration_parameters