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NEW QUESTION: 1
開発チームは、社内でサーバーレスアプリケーションとして新しいAPIを展開しています。チームは現在、AWS Management Consoleを使用してAmazon API Gateway、AWS Lambda、およびAmazon DynamoDBリソースをプロビジョニングしています。ソリューションアーキテクトには、これらのサーバーレスAPIの今後の展開を自動化するという任務があります。
どうすればこれを達成できますか?
A. AWS CloudFormationを使用して、サーバーレスアプリケーションを定義します。 Lambda関数にバージョン管理を実装し、バージョンを指すエイリアスを作成します。展開するときに、トラフィックを最新バージョンに移行するように重みを構成し、トラフィックが移動するにつれて重みを徐々に更新します。
B. AWS CloudFormationとLambda-backedカスタムリソースを使用してAPI Gatewayをプロビジョニングします。 AWS :: DynamoDB :: TableおよびAWS :: Lambda :: Functionリソースを使用して、Amazon DynamoDBテーブルとLambda関数を作成します。 CloudFormationテンプレートの展開を自動化するスクリプトを作成します。
C. AWSサーバーレスアプリケーションモデルを使用してリソースを定義します。 YAMLテンプレートとアプリケーションファイルをコードリポジトリにアップロードします。 AWS CodePipelineを使用してコードリポジトリに接続し、AWS CodeBuildを使用してビルドするアクションを作成します。 CodePipelineのAWS CloudFormationデプロイプロバイダーを使用して、ソリューションをデプロイします。
D. アプリケーションコードをAWS CodeCommitコードリポジトリにコミットします。 AWS CodePipelineを使用して、CodeCommitコードリポジトリに接続します。 AWS CodeBuildを使用して、AWS CodeDeployを使用してLambda関数をビルドおよびデプロイします。 CodeDeployで展開設定タイプを指定して、トラフィックを新しいバージョンに徐々に移行します。
Answer: C
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https://aws.amazon.com/quickstart/architecture/serverless-cicd-for-enterprise/

NEW QUESTION: 2
Users are reporting that they are NOT able to print both sides of a page in a session with a printer capable of double-side printing.
How can a Citrix Administrator resolve this issue?
A. Restart the Print Spooler service on all XenApp servers.
B. Change the "printer properties retention" policy to save changes to the user profile.
C. Enable routing of print jobs to the printer.
D. Install the native drivers of the printer on all XenApp servers.
Answer: B

NEW QUESTION: 3
DRAG DROP
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
You have a Microsoft SQL Server data warehouse instance that supports several client applications.
The data warehouse includes the following tables: Dimension.SalesTerritory, Dimension.Customer, Dimension.Date, Fact.Ticket, and Fact.Order. The Dimension.SalesTerritory and Dimension.Customer tables are frequently updated. The Fact.Order table is optimized for weekly reporting, but the company wants to change it daily. The Fact.Order table is loaded by using an ETL process. Indexes have been added to the table over time, but the presence of these indexes slows data loading.
All data in the data warehouse is stored on a shared SAN. All tables are in a database named DB1. You have a second database named DB2 that contains copies of production data for a development environment. The data warehouse has grown and the cost of storage has increased. Data older than one year is accessed infrequently and is considered historical.
You have the following requirements:
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Implement table partitioning to improve the manageability of the data warehouse and to avoid the need to repopulate all transactional data each night. Use a partitioning strategy that is as granular as possible.
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- Partition the Fact.Order table and retain a total of seven years of data.
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- Partition the Fact.Ticket table and retain seven years of data. At the end of each month, the partition structure must apply a sliding window strategy to ensure that a new partition is available for the upcoming month, and that the oldest month of data is archived and removed.
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- Optimize data loading for the Dimension.SalesTerritory, Dimension.Customer, and Dimension.Date tables.
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- Incrementally load all tables in the database and ensure that all incremental changes are processed.
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- Maximize the performance during the data loading process for the Fact.Order partition.
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- Ensure that historical data remains online and available for querying.
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- Reduce ongoing storage costs while maintaining query performance for current data.
You are not permitted to make changes to the client applications.
You need to configure the Fact.Order table.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

Answer:
Explanation:

Explanation:

From scenario: Partition the Fact.Order table and retain a total of seven years of data.
Maximize the performance during the data loading process for the Fact.Order partition.
Step 1: Create a partition function.
Using CREATE PARTITION FUNCTION is the first step in creating a partitioned table or index.
Step 2: Create a partition scheme based on the partition function.
To migrate SQL Server partition definitions to SQL Data Warehouse simply:
Step 3: Execute an ALTER TABLE command to specify the partition function.
References: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-partition

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