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NEW QUESTION: 1
Which two operating systems support the View Connection Server? (Choose two.)
A. Windows Server 2012
B. Windows Server 2008 R2 SP1
C. Windows Server 2008 R2
D. Windows Server 2012 R2
Answer: B,C
Explanation:
Explanation/Reference:
Reference: https://pubs.vmware.com/view-50/index.jsp?topic=%2Fcom.vmware.view.installation.doc%
2FGUID-30AA88CF-8CDF-42E5-97D4-D75B2171434B.html

NEW QUESTION: 2
Which three are necessary to make aWebCenter Sites deliveryenvironment highly available?
A. running WebCenter Sites in a cluster
B. restriction to three levels of parent hierarchy in an asset model
C. a load balancer
D. a highly available asset model
E. a shared file system
Answer: A,D,E

NEW QUESTION: 3
ケーススタディ:6-TerramEarth
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業産業用の重機を製造しています。約
彼らのビジネスの80%は鉱業からであり、20%は農業からです。現在、100か国に500を超える販売店とサービスセンターがあります。彼らの使命は、顧客の生産性を高める製品を構築することです。
ソリューションのコンセプト
2000万台のTerramEarth車両が稼働しており、毎秒120フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
データはメンテナンスポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して操作パラメーターを調整することができ、新しいコンピューティングモジュールを使用してフィールドで車両をアップグレードできます。
約200,000台の車両がセルラーネットワークに接続されているため、TerramEarthはデータを直接収集できます。 TerramEarthは、1秒あたり120時間の操作で1秒あたり120フィールドのデータの割合で、これらの接続された車両から合計約9 TB /日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、単一の米国西海岸ベースのデータセンターに存在するLinuxおよびWindowsベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzipしてFTP経由でアップロードし、データをデータウェアハウスに配置します。このプロセスには時間がかかるため、集計レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に在庫に入れ、車両の計画外のダウンタイムを60%削減できました。ただし、データが古くなっているため、一部のお客様は、部品の交換を待つ間、最長4週間車両を所有していません。
ビジネス要件
計画外の車両のダウンタイムを1週間未満に減らします。

顧客が設備をどのように使用するかについてのより多くのデータでディーラーネットワークをサポートする

新しい製品とサービスの位置づけ
さまざまな企業、特に種子や肥料のサプライヤーと提携する能力を持っている

急成長している農業ビジネスで-顧客のための説得力のある共同提供を作成する。
技術要件
単一のデータセンターを超えて拡大し、アメリカ中西部および東部への待ち時間を短縮

海岸。
バックアップ戦略を作成します。

機器からデータセンターへのデータ転送のセキュリティを強化します。

データウェアハウスのデータを改善します。

顧客と機器のデータを使用して、顧客のニーズを予測します。

アプリケーション1:データの取り込み
カスタムPythonアプリケーションは、アップロードされたデータファイルを単一のサーバーから読み取り、データウェアハウスに書き込みます。
計算:
Windows Server 2008 R2

-16 CPU
-128 GBのRAM
-10 TBのローカルHDDストレージ
アプリケーション2:レポート
ビジネスアナリストが日次レポートを実行して、修理が必要な機器を確認するための既製のアプリケーション。 10人のチーム(西海岸5つ、東海岸5つ)のアナリストは、一度に2人しかレポートアプリケーションに接続できません。
計算:
既製のアプリケーション。物理CPUの数に関連付けられたライセンス

-Windows Server 2008 R2
-16 CPU
-32 GBのRAM
-500 GB HDD
データウェアハウス:
単一のPostgreSQLサーバー

-RedHat Linux
-64 CPU
-128 GBのRAM
-RAID 0の4x 6TB HDD
エグゼクティブステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより優れた車両を製造する能力を備えています。しかし、さまざまなアプローチの新製品が絶えず開発されており、私たちの業界で次の変革の波を経験するスキルが不足していることを懸念しています。私の目標は、漸進的な革新を通じて差し迫った市場のニーズに対応しながらスキルを構築することです。
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください。会社のデータウェアハウスであるTerramEarthに、信頼性が高くスケーラブルなGCPソリューションを実装する必要があります。 TerramEarthのビジネス要件と技術要件を考慮して、何をすべきですか?
A. 既存のデータウェアハウスを96 CPUのCompute Engineインスタンスに置き換えます。 32 CPUのCompute Engineプリエンプティブルインスタンスを追加します。
B. 既存のデータウェアハウスをBigQueryに置き換えます。テーブルのパーティション分割を使用します。
C. 既存のデータウェアハウスをBigQueryに置き換えます。フェデレーションデータソースを使用します。
D. 既存のデータウェアハウスを96 CPUのCompute Engineインスタンスに置き換えます。
Answer: B
Explanation:
1. BigQuery does not guarantee data consistency for external data sources. Changes to the underlying data while a query is running can result in unexpected behavior.
2. Query performance for external data sources may not be as high as querying data in a native BigQuery table.


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