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NEW QUESTION: 1
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* 동일한 주문이 여러 번 처리되었습니다.
솔루션 설계자는 주문 시스템의 기존 문제를 해결하고 다음과 같은 탄력성 기능을 추가하도록 요청 받았습니다.
* 분석을 위해 문제가 있는 주문을 유지합니다.
* 오류가 임계 값을 초과하면 알림을 보냅니다.
Solutions Architect는 이러한 요구 사항을 어떻게 충족해야 합니까?
A. 각 Lambda 호출에서 여러 메시지 수신, 메시지 처리 코드에 오류 처리 추가 및 처리 후 메시지 삭제, 메시지의 가시성 제한 시간 증가, 처리 할 수 없는 메시지에 대한 배달 못한 편지 대기열 생성, Amazon CloudWatch 생성 알림을 위해 Lambda 오류에 대한 경보.
B. 각 Lambda 호출에서 여러 메시지 수신, 메시지 처리 코드에 오류 처리 추가 및 처리 후 메시지 삭제, 메시지의 가시성 제한 시간 증가, 처리 할 수 없는 메시지에 대한 지연 대기열 생성, Amazon CloudWatch 지표 생성 Lambda 오류에 대한 알림.
C. Lambda 호출마다 단일 메시지 수신, 추가 Lambda 작업자를 추가하여 대기열 폴링, 처리 후 메시지 삭제, 메시지에 대한 메시지 타이머 증가, 처리 할 수 없는 메시지에 Amazon CloudWatch Logs 사용, CloudWatch 경보 생성 Lambda 오류에 대한 알림.
D. Lambda 호출마다 여러 메시지 수신, 메시지 수신시 긴 폴링 사용, Amazon CloudWatch Logs를 사용하여 메시지 처리 코드에서 오류 기록, AWS Lambda로 배달 못한 편지 대기열 생성, 실패한 호출 캡처, CloudWatch 이벤트 생성 알림에 대한 Lambda 오류.
Answer: A

NEW QUESTION: 2
You are developing an application that manages customers and their orders.
Any solution that you develop must take the least amount of effort but offer the best performance..
Which of the following situations is not a good candidate for implementation with stored procedures in your application?
A. Retrieving the list of all customers in the database
B. Inserting a new order into the Orders table
C. Retrieving the list of all orders for particular customers
D. Ad hoc querying by the database administrator
Answer: D

NEW QUESTION: 3
IPv6 over IPv4トンネルを構成するときに最も発生する可能性が高い問題は次のうちどれですか。
A. ルーティングループ
B. フレーミングエラー
C. MTUブラックホール
D. SYNフラッド
Answer: C

NEW QUESTION: 4
You plan to preprocess text from CSV files. You load the Azure Machine Learning Studio default stop words list.
You need to configure the Preprocess Text module to meet the following requirements:
* Ensure that multiple related words from a single canonical form.
* Remove pipe characters from text.
* Remove words to optimize information retrieval.
Which three options should you select? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Remove stop words
Remove words to optimize information retrieval.
Remove stop words: Select this option if you want to apply a predefined stopword list to the text column. Stop word removal is performed before any other processes.
Box 2: Lemmatization
Ensure that multiple related words from a single canonical form.
Lemmatization converts multiple related words to a single canonical form Box 3: Remove special characters Remove special characters: Use this option to replace any non-alphanumeric special characters with the pipe | character.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/preprocess-text