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Ein hellroter Seidenmantel flatterte um seine Schultern, und sein NS0-304 Zertifikatsdemo Wams war mit Reihen übereinanderliegender Kupferscheiben verstärkt, die wie tausend frisch geprägte Geldstücke glitzerten.
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Der König schüttelte den Kopf, Hier muß jemand sein wie ich, NS0-304 Demotesten der sie aufrüttelt und in Atem erhält, Mehr als nur einer dieser Leute in der Mitte kann den Kampf gewinnen!
Er vergibt den Sündern, Könnte es die Trauer um einen verlorenen Traum sein?
NEW QUESTION: 1
HOTSPOT
You need to build a Swagger specification for creating the GamerData managed API.
What should you do? To answer, select the appropriate options in the answer area.
Answer:
Explanation:
NEW QUESTION: 2
Which tool can be used to re-create all functions, stored procedures, views, and triggers simultaneously for a company database?
A. SQL Maintenance window
B. Microsoft Dynamics GP Utilities
C. Database Maintenance Utility
D. Professional Services Tools Library
Answer: C
NEW QUESTION: 3
You need to write code that will allow the sales force to retrieve data for their reports with the least amount of effort.
Which code should you use?
A. Option C
B. Option A
C. Option B
D. Option D
Answer: B
Explanation:
* Scenario: / During your investigation, you discover that the sales force reports are causing significant contention. / Sales force data access Sales people at both the headquarters office and the satellite office must generate reports that read from the Product and SalesOrderDetail tables. No updates or inserts are ever made by sales people. These reports are run at random times and there can be no reporting downtime to refresh the data set except during the monthly maintenance window. The reports that run from the satellite office are process intensive queries with large data sets. Regardless of which office runs a sales force report, the SalesOrderDetail table should only return valid, committed order data; any orders not yet committed should be ignored.
NEW QUESTION: 4
Case Study: 6 - TerramEarth
Company Overview
TerramEarth manufactures heavy equipment for the mining and agricultural industries. About
80% of their business is from mining and 20% from agriculture. They currently have over 500 dealers and service centers in 100 countries. Their mission is to build products that make their customers more productive.
Solution Concept
There are 20 million TerramEarth vehicles in operation that collect 120 fields of data per second.
Data is stored locally on the vehicle and can be accessed for analysis when a vehicle is serviced.
The data is downloaded via a maintenance port. This same port can be used to adjust operational parameters, allowing the vehicles to be upgraded in the field with new computing modules.
Approximately 200,000 vehicles are connected to a cellular network, allowing TerramEarth to collect data directly. At a rate of 120 fields of data per second with 22 hours of operation per day, TerramEarth collects a total of about 9 TB/day from these connected vehicles.
Existing Technical Environment
TerramEarth's existing architecture is composed of Linux and Windows-based systems that reside in a single U.S. west coast based data center. These systems gzip CSV files from the field and upload via FTP, and place the data in their data warehouse. Because this process takes time, aggregated reports are based on data that is 3 weeks old.
With this data, TerramEarth has been able to preemptively stock replacement parts and reduce unplanned downtime of their vehicles by 60%. However, because the data is stale, some customers are without their vehicles for up to 4 weeks while they wait for replacement parts.
Business Requirements
Decrease unplanned vehicle downtime to less than 1 week.
* Support the dealer network with more data on how their customers use their equipment to better
* position new products and services
Have the ability to partner with different companies - especially with seed and fertilizer suppliers
* in the fast-growing agricultural business - to create compelling joint offerings for their customers.
Technical Requirements
Expand beyond a single datacenter to decrease latency to the American Midwest and east
* coast.
Create a backup strategy.
* Increase security of data transfer from equipment to the datacenter.
* Improve data in the data warehouse.
* Use customer and equipment data to anticipate customer needs.
* Application 1: Data ingest
A custom Python application reads uploaded datafiles from a single server, writes to the data warehouse.
Compute:
Windows Server 2008 R2
* - 16 CPUs
- 128 GB of RAM
- 10 TB local HDD storage
Application 2: Reporting
An off the shelf application that business analysts use to run a daily report to see what equipment needs repair. Only 2 analysts of a team of 10 (5 west coast, 5 east coast) can connect to the reporting application at a time.
Compute:
Off the shelf application. License tied to number of physical CPUs
* - Windows Server 2008 R2
- 16 CPUs
- 32 GB of RAM
- 500 GB HDD
Data warehouse:
A single PostgreSQL server
* - RedHat Linux
- 64 CPUs
- 128 GB of RAM
- 4x 6TB HDD in RAID 0
Executive Statement
Our competitive advantage has always been in the manufacturing process, with our ability to build better vehicles for lower cost than our competitors. However, new products with different approaches are constantly being developed, and I'm concerned that we lack the skills to undergo the next wave of transformations in our industry. My goals are to build our skills while addressing immediate market needs through incremental innovations.
For this question, refer to the TerramEarth case study. You need to implement a reliable, scalable GCP solution for the data warehouse for your company, TerramEarth. Considering the TerramEarth business and technical requirements, what should you do?
A. Replace the existing data warehouse with BigQuery. Use federated data sources.
B. Replace the existing data warehouse with BigQuery. Use table partitioning.
C. Replace the existing data warehouse with a Compute Engine instance with 96 CPUs. Add an additional Compute Engine pre-emptible instance with 32 CPUs.
D. Replace the existing data warehouse with a Compute Engine instance with 96 CPUs.
Answer: A