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Auf dem Platz vor dem Tor wimmelte es von Menschen, Grund dazu hatte er genug.

NEW QUESTION: 1
顧客がすべてのワークロードをパブリッククラウドに移行することに消極的である主な理由は何ですか？
A. パブリッククラウドはセキュリティ上のリスクをもたらし、そこにいくつかのワークロードを配置すると規制の遵守を妨げる可能性があります。
B. Cレベルの経営幹部はITの決定をITに任せたい傾向があり、クラウドは彼らに多大な意思決定の負担をかけます。
C. パブリッククラウドサービスは、ほとんどの顧客の要求に対して十分な速さの拡張性を提供しません。
D. 開発者は主にクラウドへの移行に抵抗しており、ビジネスは彼らの要求に駆り立てられています。
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Which is the most flexible SAP S/4HANA Cloud solution for customers?
A. Community option
B. Private option
C. Public option
D. Hybrid option
Answer: B
Explanation:
The private cloud solution gives the customer full control over the infrastructure and software, which
enables the most flexibility among the available cloud solutions.

NEW QUESTION: 3
A company's data center is connected to the AWS Cloud over a minimally used 10-Gbps AWS Direct Connect connection with a private virtual interface to its virtual private cloud {VPC) The company internet connection is 200 Mbps and the company has a 150-TB dataset that is created each Friday The data must be transferred and available in Amazon S3 on Monday morning Which is the LEAST expensive way to meet the requirements while allowing for data transfer growth?
A. Order two 80-GB AWS Snowball appliances Offload the data to the appliances and ship them to AWS AWS will copy the data from the Snowball appliances to Amazon S3
B. Create a public virtual interface on a Direct Connect connection and copy the data to Amazon S3 over the connection
C. Create a VPC endpoint for Amazon S3 Set up a reverse proxy farm behind a Classic Load Balancer in the VPC Copy the data to Amazon S3 using the proxy
D. Create a VPC endpoint for Amazon S3 Copy the data to Amazon S3 by using the VPC endpoint forcing the transfer to use the Direct Connect connection
Answer: B

NEW QUESTION: 4
IoTデバイスを使用して会議出席者からデータを収集し、データを分析するAIソリューションを設計しています。 IoTデバイスはAzure IoTハブに接続します。
データをIoTハブに送信する前に、個人を特定できる情報が含まれていないことを確認する必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Note:
ASA Edge jobs run in containers deployed to Azure IoT Edge devices. They are composed of two parts:
A cloud part that is responsible for job definition: users define inputs, output, query, and other settings (out of order events, etc.) in the cloud.
A module running on your IoT devices. It contains the ASA engine and receives the job definition from the cloud.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-edge