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NEW QUESTION: 1
What is NTP?
A. A simple tunneling protocol for computers behind firewalls.
B. A routing aid for finding next hops on a network.
C. A protocol for synchronizing time on computers.
D. A more secure protocol replacement for FTP.
Answer: C
Explanation:
Explanation
Section: Essential System Services

NEW QUESTION: 2
You create an Azure web app named WebApp1. WebApp1 has the autoscale settings shown in the following exhibit.


The scale out and scale in rules are configured to have a duration of 10 minutes and a cool down time of five minutes.
Use the drop-down menus to select the answer choice that completes each statement based on the information presented in the graphic.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Box 1: one instance
Refer to scaling condition provided in the question, August 8, 2018 is outside the schedule of the scale condition 1, and Default instance count is 1.
Box 2: two instances
The default instance count is important because autoscale scales your service to that count when metrics are not available. Therefore, select a default instance count that's safe for your workloads.
The Default instance count of scale condition 1 is 4, and the Scale in rule decreases the count with 1.
So initial instance count before scale in condition met = 4
CPU utilization was at 15% for 60 mins so after first 10 mins ( The scale out and scale in rules are configured to have a duration of 10 minutes )instance count reduces by 1 hence after first 10 mins instance count is 4-1=3 Now cool down period is 5 mins , after first 15 mins instance count is 3 .
After next 15 mins , instance count will be 3-1=2.
After next 15 mins , instance count will be =2 because minimum instance count must be 2 , it can't get reduced beyond 2.
So after 60 mins instance count will be at 2.

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/platform/autoscale-best-practices

NEW QUESTION: 3
概要
アプリケーション概要
Contoso、Ltd.は、エンタープライズリソースプランニング（ERP）アプリケーションの開発者です。
ContosoはERPアプリケーションの新しいバージョンを設計しています。以前のバージョンのERPアプリケーションはSQL Server 2008 R2を使用していました。
新しいバージョンはSQL Server 2014を使用します。
ERPアプリケーションは、サプライヤデータをロードするためのインポートプロセスに依存しています。インポートプロセスは、何千もの行を同時に更新し、データベースへの排他的アクセスを必要とし、毎日実行されます。
ERPアプリケーションの予期しない動作を報告するサポートコールがいくつかあります。呼び出しを分析した後、ユーザーはデータベース内のテーブルに直接変更を加えたと結論付けました。
テーブル
現在のデータベーススキーマには、OrderDetailsという名前のテーブルが含まれています。
OrderDetailsテーブルには、各注文書に対して販売された商品に関する情報が含まれています。 OrderDetailsは、購買発注の各製品に適用される製品ID、数量、および割引を格納します。
製品の価格はProductsという名前のテーブルに格納されています。 Productsテーブルは、SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS照合順序を使用して定義されました。
ProductNameという列が、varcharデータ型を使用して作成されました。データベースにはOrdersという名前のテーブルが含まれています。
注文には、過去12か月間のすべての注文書が含まれています。 12か月以上前の注文書はOrdersOldという名前のテーブルに格納されています。
以前のバージョンのERPアプリケーションは、テーブルレベルのセキュリティに依存していました。
ストアドプロシージャ
データベースの現在のバージョンには、2つのテーブルを変更するストアドプロシージャが含まれています。以下に、2つのストアドプロシージャの関連部分を示します。

顧客の問題
インストールの問題

現在のバージョンのERPアプリケーションでは、いくつかのSQL Serverログインが正しく機能するように設定されている必要があります。ほとんどの顧客はERPアプリケーションを複数の場所に設定しており、ログインを複数回作成する必要があります。
インデックスの断片化の問題
顧客は、クラスタ化インデックスが断片化していることが多いことを発見しました。この問題を解決するために、顧客はより頻繁にインデックスを最適化します。断片化の影響を受けるすべてのテーブルには、クラスタ化インデックスキーとして使用される次の列があります。
バックアップの問題
大量の過去の注文書データを持っている顧客は、バックアップ時間が許容できないと報告しています。
検索の問題
ユーザーは、製品名を検索すると、検索文字列にアクセントが含まれていない限り、検索結果にアクセントを含む製品名が除外されると報告しています。
欠落データの問題
顧客は、商品テーブルで価格を変更すると、以前の注文で商品が販売された価格を取得できないと報告しています。
クエリパフォーマンスの問題
顧客は、クエリのパフォーマンスが急速に低下すると報告しています。さらに、顧客は、SQL Serverがメンテナンスタスクを実行するときにユーザーがクエリを実行できないと報告しています。インポートの問題データベース管理者は、毎月のインポート処理中に、サプライヤデータにアクセスできないと報告したユーザーから多くのサポート要請を受けます。データベース管理者は、データのインポートに必要な時間を短縮したいと考えています。
設計要件
ファイルストレージ要件
ERPデータベースには、2 MBを超えるスキャン文書が保存されています。これらのファイルはERPアプリケーションを介してのみアクセスする必要があります。ファイルアクセスは、可能な限り最高の読み書きパフォーマンスを持つ必要があります。
データ復旧の要件
インポートプロセスが失敗した場合は、データベースをすぐに以前の状態に戻す必要があります。
セキュリティ要件
基礎となるテーブルに直接アクセスすることなく、ERPアプリケーション内で機能を実行する機能をユーザに提供する必要があります。
同時実行要件
Sales.ProdとSales.Proc2の実行時にデッドロックが発生する可能性を減らす必要があります。
あなたは、インデックスの断片化とインデックス幅の問題に対処する解決策を推奨する必要があります。あなたは推薦に何を含めるべきですか？ （それぞれの正解が解決策の一部を表しています。該当するものをすべて選択してください。）
A. クラスタ化インデックスからID列を削除します。
B. クラスタ化インデックスからlastModified列を削除します。
C. modifiedBy列のデータ型をtinyintに変更します。
D. id列のデータ型をbigintに変更します。
E. lastModified列のデータ型をsmalldatetimeに変更してください。
F. クラスタ化インデックスからmodifiedBy列を削除します。
Answer: B,F
Explanation:
Explanation
Scenario: Index Fragmentation Issues Customers discover that clustered indexes often are fragmented. To resolve this issue, the customers defragment the indexes more frequently. All of the tables affected by fragmentation have the following columns that are used as the clustered index key: