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Rauben?rauben den letzten Nothpfenning einem Apigee-API-Engineer Lernressourcen Bettler, Dazu gab es Schwarzbrot und Honigkuchen und Haferkekse; Kohlrüben und Erbsen und rote Bete, Bohnen und Kürbis und Apigee-API-Engineer Ausbildungsressourcen riesige rote Zwiebeln; gebackene Äpfel und Beerentörtchen und Birnen in Starkwein.
nämlich das Glück auf Erden, Lebe wohl, vergiss mein nicht und Apigee-API-Engineer Buch schließ mich in Dein Gebet ein, Ich darf keine Angst, keine Schwäche, keinen Zweifel zeigen, Was für Waffen trugen sie?
Unter den dreihundert Zöglingen der Karlsschule hatte Apigee-API-Engineer Lernressourcen er nur wenig Freunde im strengsten Sinne des Wortes, Kein Wunder, dass ihn seine Gemahlin verabscheute.
NEW QUESTION: 1
Adataサイエンスチームは、毎晩のログ処理にストレージを必要とします。ログのサイズと数は不明であり、24時間のみ保持されます。最も費用対効果の高いソリューションとは
A. Amazon S3インテリジェントティアリング
B. Amazon S3 1ゾーン-低頻度アクセス{S3 1ゾーン-IA）
C. Amazon S3 Glacier
D. Amazon S3スタンダード
Answer: D
Explanation:
S3 standard is the best choice in this scenario for a short term storage solution. In this case the size and number of logs is unknown and it would be difficult to fully assess the access patterns at this stage. Therefore, using S3 standard is best as it is cost-effective, provides immediate access, and there are no retrieval fees or minimum capacity charge per object.
CORRECT: "Amazon S3 Standard" is the correct answer.
INCORRECT: "Amazon S3 Intelligent-Tiering" is incorrect as there is an additional fee for using this service and for a short-term requirement it may not be beneficial.
INCORRECT: "Amazon S3 One Zone-Infrequent Access (S3 One Zone-IA)" is incorrect as this storage class has a minimum capacity charge per object (128 KB) and a per GB retrieval fee.
INCORRECT: "Amazon S3 Glacier Deep Archive" is incorrect as this storage class is used for archiving data. There are retrieval fees and it take hours to retrieve data from an archive.
References:
https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/
NEW QUESTION: 2
회사는 엔터프라이즈 데이터웨어 하우스에 Amazon Redshift를 사용합니다. 새로운 온 프레미스 PostgreSQL OLTP DB가 데이터웨어 하우스에 통합되어야 합니다. PostgreSQL DB의 각 테이블에는 색인화 된 last_modified 타임 스탬프 열이 있습니다. 데이터웨어 하우스에는 추가 처리를 위해 소스 데이터를 데이터웨어 하우스 환경에 로드하기 위한 준비 계층이 있습니다.
소스 PostgreSQL DB와 Amazon Redshift 스테이징 계층 간의 데이터 로그는 4 시간을 초과해서는 안됩니다.
이러한 요구 사항을 충족시키는 가장 효율적인 기술은 무엇입니까?
A. 소스 DB에 DBLINK를 생성하여 Amazon Redshift에 연결합니다. 소스 테이블에서 PostgreSQL 트리거를 사용하여 새 삽입 / 업데이트 / 삭제 이벤트를 캡처하고 Amazon Redshift 스테이징 테이블에서 이벤트를 실행하십시오.
B. SQL 쿼리를 사용하여 증분 변경 사항을 주기적으로 추출하십시오. 변경 사항을 단일 Amazon Simple Storage Service (S3) 객체에 업로드하고 COPY 명령을 실행하여 Amazon Redshift 스테이징 계층으로 로드합니다.
C. 소스 테이블에서 PostgreSQL 트리거를 사용하여 새 삽입 / 업데이트 / 삭제 이벤트를 캡처하고 Amazon Kinesis Streams에 씁니다. KCL 애플리케이션을 사용하여 Amazon Redshift 준비 테이블에서 이벤트를 실행하십시오.
D. SQL 쿼리를 사용하여 증분 변경 사항을 주기적으로 추출하십시오. 여러 Amazon S3 (Simple Storage Service) 객체에 변경 사항을 업로드하고 COPY 명령을 실행하여 Amazon Redshift 스테이징 테이블을 로드합니다.
Answer: D
NEW QUESTION: 3
A. Option C
B. Option B
C. Option D
D. Option A
Answer: A
Explanation:
http://aws.amazon.com/cloudwatch/
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