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Okay sagte sie und ging mit gerunzelter Stirn weiter H31-661_V1.0 Deutsch Prüfung auf und ab, Die meisten Städter sind doch wirklich rohe Barbaren, im Grunde genommen.
NEW QUESTION: 1
A tester has captured a NetNTLMv2 hash using Responder Which of the following commands will allow the tester to crack the hash using a mask attack?
A. hashcat -m 5600 -o reaulta.txt hash.txt wordliat.txt
B. hashcax -m 5000 hash.txt
C. hashcat -m 5600 -r rulea/beat64.rule hash.txt wordliat.txt
D. hashc&t -m 5600 -a 3 haah.txt ?a?a?a?a?a?a?a?a
Answer: D
NEW QUESTION: 2
ロードバランサーの背後にあるAmazon EC2インスタンスで実行されるステートレスWebサーバー層で構成されるアプリケーションがあり、リードレプリカでAmazon RDSを使用しています。自己修復と費用効果の高いアーキテクチャを実装するには、次のどの方法を使用する必要がありますか？以下のオプションから2つの回答を選択してください
A. Amazon RDS DB CPU使用率Cloud Watchメトリックスを使用してインスタンスをスケーリングするAuto Scalingポリシーとともに、Webサーバー層のAuto Scalinggroupをセットアップします。
B. Amazon RDSリードレプリカのラグCloudWatchメトリックスを使用してAmazon RDSリードレプリカをスケールアウトするAuto Scalingポリシーとともに、データベース層のAuto Scalinggroupをセットアップします。
C. 各Amazon EC2インスタンスにスクリプトを設定して、ICMP pingをロードバランサーに頻繁に送信し、異常なインスタンスを特定して置き換える。
D. Webサーバー層にはより大きなAmazon EC2インスタンスタイプを、データストレージレイヤーにはより大きなDBインスタンスタイプを使用して、それらが異常にならないようにします。
E. カスタムのCloud Watchメトリックスを発行して異常なAmazon EC2インスタンスの終了をトリガーするために、Amazon EC2インスタンスのクラスターでサードパーティのモニタリングソリューションをセットアップします。
F. Amazon RDSマルチAZデプロイメントを使用します。
G. Amazon EC2 CPU使用率CloudWatchメトリックスを使用してインスタンスをスケーリングするAuto Scalingポリシーとともに、Webサーバー層のAuto Scalinggroupをセットアップします。
Answer: F,G
Explanation:
Explanation
The scaling of CC2 Instances in the Autoscaling group is normally done with the metric of the CPU utilization of the current instances in the Autoscaling group For more information on scaling in your Autoscaling Group, please refer to the below link:
* http://docs.aws.a
mazon.com/autoscaling/latest/userguide/as-scaling-si mple-step.html
Amazon RDS Multi-AZ deployments provide enhanced availability and durability for Database (DB) Instances, making them a natural fit for production database workloads. When you provision a Multi-AZ DB Instance, Amazon RDS automatically creates a primary DB Instance and synchronously replicates the data to a standby instance in a different Availability Zone (AZ). Cach AZ runs on its own physically distinct, independent infrastructure, and is engineered to be highly reliable. In case of an infrastructure failure, Amazon RDS performs an automatic failover to the standby for to a read replica in the case of Amazon Aurora), so that you can resume database operations as soon as the failover is complete. For more information on RDS Multi-AZ please refer to the below link:
* https://aws.amazon.com/rds/details/multi-az/
Option A is invalid because if you already have in-built metrics from Cloudwatch, why would you want to spend more in using a a third-party monitoring solution.
Option B is invalid because health checks are already a feature of AWS CLB Option C is invalid because the database CPU usage should not be used to scale the web tier.
Option C is invalid because increasing the instance size does not always guarantee that the solution will not become unhealthy.
Option F is invalid because increasing Read-Replica's will not suffice for write operations if the primary DB fails.
NEW QUESTION: 3
You create a new Azure subscription. No resources are provisioned in the subscription.
You need to create an Azure Machine Learning workspace.
What are three possible ways to achieve this goal? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Run Python code that uses the Azure ML SDK library and calls the Workspace.get method with name, subscriptionjd, and resource.group parameters.
B. Run Python code that uses the Azure ML SDK library and calls the Workspacesreate method with name, subscriptionjd, resource_group, and location parameters.
C. Use an Azure Resource Management template that includes a
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces resource and its dependencies.
D. Use the Azure Command Line Interface (CLI) with the Azure Machine Learning extension to call the az group create function with -name and -location parameters, and then the az ml workspace create function, specifying -w and -g parameters for the workspace name and resource group.
E. Navigate to Azure Machine Learning studio and create a workspace.
Answer: A,B,E