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NEW QUESTION: 1
회사는 규제를 받고 보안에 민감한 비즈니스를 AWS로 이전 할 계획입니다. 보안 팀은 AWS 모범 사례 및 업계에서 인정하는 규정 준수 표준의 채택을 검증하기위한 프레임 워크를 개발 중입니다. AWS Management Console은 팀이 리소스를 프로비저닝하는 데 선호되는 방법입니다.
비즈니스 요구 사항을 충족하고 AWS 리소스 구성을 지속적으로 평가, 감사 및 모니터링하기 위해 Solutions Architect가 사용해야하는 전략은 무엇입니까? (2 개를 선택하십시오.)
A. Amazon CloudWatch Logs 에이전트를 사용하여 모든 AWS SDK 로그를 수집하십시오. API 호출을 변경하는 시스템을 미리 정의 된 필터 패턴 세트를 사용하여 로그 데이터를 검색하십시오. 의도하지 않은 변경이 수행되면 Amazon CloudWatch 경보를 사용하여 알림을 보냅니다. 장기 보존 및 감사 기능을 위해 Amazon S3 및 Amazon Glacier로 일괄 내보내기를 사용하여 로그 데이터를 보관합니다.
B. Amazon SNS와 CloudTrail 통합을 사용하여 무단 API 활동에 자동으로 알립니다.
모든 계정과 사용 가능한 AWS 서비스에서 CloudTrail이 활성화되어 있는지 확인하십시오. Lambda 함수의 사용을 평가하여 AWS 리소스의 인증되지 않은 변경 사항을 자동으로 되돌립니다.
C. Amazon CloudWatch Events 거의 실시간 기능을 사용하여 시스템 이벤트 패턴을 모니터링하고 AWS Lambda 함수를 트리거하여 AWS 리소스의 인증되지 않은 변경 사항을 자동으로 되돌립니다. 또한 Amazon SNS 주제를 대상으로 알림을 활성화하고 사고 대응의 응답 시간을 향상시킵니다.
D. AWS CloudTrail 이벤트를 사용하여 모든 AWS 계정의 관리 활동을 평가하십시오. 모든 계정과 사용 가능한 AWS 서비스에서 CloudTrail이 활성화되어 있는지 확인하십시오. 추적을 활성화하고 AWS KMS 키로 CloudTrail 이벤트 로그 파일을 암호화하고 CloudWatch Logs로 기록 된 활동을 모니터링하십시오.
E. AWS Config 규칙을 사용하여 AWS 리소스의 변경 사항을 정기적으로 감사하고 구성 준수를 모니터링하십시오. AWS Lambda를 사용하여 AWS Config 사용자 지정 규칙을 개발하여 테스트 중심 개발 접근 방식을 설정하고 필요한 제어에 대한 구성 변경 평가를 더욱 자동화하십시오.
Answer: D,E

NEW QUESTION: 2
The CIO of a communications company plans to use virtualization and cloud technologies to enable the company to scale and adapt quickly to changing business needs. However, the CIO has concerns that moving to the cloud will prevent them from meeting their aggressive targets and keeping pace with their competitors.
How should you respond to the CIO's concerns?
A. Recommend an upgrade to redundant components to eliminate downtime in the data center.
B. Offer HP Education Services to help train IT staff to work in the cloud environment.
C. Explain that rapid innovation in cloud technologies affects all business equally.
D. Advise the CIO to schedule implementation of cloud technologies after they meet their targets.
Answer: B

NEW QUESTION: 3
Your company deploys applications m Docket containers.
You want to detect known exploits in the Docket images used to provision the Docker containers.
You need to integrate image scanning into the application lifecycle. The solution must expose the exploits as early as possible during the application lifecycle.
What should you configure?
A. a task executed in the continuous integration pipeline and a scheduled task that analyzes the image registry
B. a task executed in the continuous deployment pipeline and a scheduled task against a running production container.
C. a task executed in the continuous integration pipeline and a scheduled task that analyzes the production container.
D. manual tasks performed during the planning phase and the deployment phase
Answer: A
Explanation:
You can use the Docker task to sign into ACR and then use a subsequent script to pull an image and scan the container image for vulnerabilities.
Use the docker task in a build or release pipeline. This task can be used with Docker or Azure Container registry.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/devops/articles/security-validation-cicd-pipeline?view=vsts

NEW QUESTION: 4
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。 シリーズの各質問には、独自の解決策が含まれています。 ソリューションが目標を達成しているかどうかを判断する。
表形式のデータモデルをMicrosoft SQL Server Analysis Services（SSAS）のインスタンスに展開します。 このモデルでは、メモリ内キャッシュを使用してデータを格納およびクエリします。 データセットは、すでにサーバー上の使用可能なRAMと同じサイズです。 データ量は急速に増加し続けるでしょう。
データモデルには複数の計算テーブルが含まれています。
データモデルは毎日2:00に処理を開始し、処理は同じ日に4:00までに完了する必要があります。 データ処理操作は、7：00までに完了しないことがあります。 これはチームメンバーに悪影響を及ぼします。
パフォーマンスを向上させる必要があります。
解決方法：データモデルのストレージモードをDirectQueryに変更します。
解決策は目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: B
Explanation:
By default, tabular models use an in-memory cache to store and query data. When tabular models query data residing in-memory, even complex queries can be incredibly fast. However, there are some limitations to using cached data. Namely, large data sets can exceed available memory, and data freshness requirements can be difficult if not impossible to achieve on a regular processing schedule.
DirectQuery overcomes these limitations while also leveraging RDBMS features making query execution more efficient.
With DirectQuery: +
Data is up-to-date, and there is no extra management overhead of having to maintain a separate copy of the data (in the in-memory cache). Changes to the underlying source data can be immediately reflected in queries against the data model.
Datasets can be larger than the memory capacity of an Analysis Services server.
Etc.
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/analysis-services/tabular-models/directquery-mode-ssas- tabular