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Dann denke ich: Du wärst der 1Z0-1151-25 Antworten Letzte, dem ich mich vertraue, Mein Schatten ruft mich?

NEW QUESTION: 1
A company is using AWS CodeDeploy to automate software deployment. The deployment must meet these requirements: *A number of instances must be available to serve traffic during the deployment. Traffic must be balanced across those instances, and the instances must automatically heal in the event of failure. *A new fleet of instances must be launched for deploying a new revision automatically, with no manual provisioning. *Traffic must be rerouted to the new environment to half of the new instances at a time. The deployment should succeed if traffic is rerouted to at least half of the instances; otherwise, it should fail. *Before routing traffic to the new fleet of instances, the temporary files generated during the deployment process must be deleted. *At the end of a successful deployment, the original instances in the deployment group must be deleted immediately to reduce costs. How can a DevOps Engineer meet these requirements?
A. Use an Application Load Balancer and an in-place deployment. Associate the Auto Scaling group with the deployment group. Use the Automatically copy option, and use CodeDeployDefault.OneAtAtime as the deployment configuration. Instruct AWS CodeDeploy to terminate the original Auto Scaling group instances in the deployment group, and use the AllowTraffic hook within appspec.yml to delete the temporary files.
B. Use an Application Load Balancer and a blue/green deployment. Associate the Auto Scaling group and the Application Load Balancer target group with the deployment group. Use the Automatically copy Auto Scaling group option, create a custom deployment configuration with minimum healthy hosts defined as 50%, and assign the configuration to the deployment group. Instruct AWS CodeDeploy to terminate the original instances in the deployment group, and use the BeforeBlock Traffic hook within appsec.yml to delete the temporary files.
C. Use an Application Load Balancer and an in-place deployment. Associate the Auto Scaling group and Application Load Balancer target group with the deployment group. Use the Automatically copy Auto Scaling group option, and use CodeDeployDefault AllatOnce as a deployment configuration. Instruct AWS CodeDeploy to terminate the original instances in the deployment group, and use the BlockTraffic hook within appsec.yml to delete the temporary files.
D. Use an Application Load Balancer and a blue/green deployment. Associate the Auto Scaling group and the Application Load Balancer target group with the deployment group. Use the Automatically copy Auto Scaling group option, and use CodeDeployDefault HalfAtAtime as the deployment configuration. Instruct AWS CodeDeploy to terminate the original isntances in the deployment group, and use the BeforeAllowTraffic hook within appspec.yml to delete the temporary files.
Answer: D
Explanation:
https://docs.aws.amazon.com/codedeploy/latest/userguide/deployment-configurations.html
https://docs.aws.amazon.com/codedeploy/latest/APIReference/API_BlueGreenDeploymentConfiguration.html

NEW QUESTION: 2
Which statement about local database device authentication is true?
A. It can be used as a fallback authentication method when the connection to the remote network access
server fails.
B. It is most appropriate for authentication on a large network with many end users.
C. It supports the full functionality of the AAA accounting feature.
D. It is primarily used for authentication without usernames.
Answer: A

NEW QUESTION: 3
You have the following process:
* A CSV file is ingested by Microsoft Azure Stream Analytics.
* Scoring is performed by Azure Machine Learning.
* Stream Analytics returns sentiment scoring through a web service endpoint.
* Stream Analytics creates an output blob.
You need to view the output of the scoring operation and to evaluate the throughput to the Machine Learning models.
Which monitoring data should you evaluate from the Azure portal?
A. the event count of Machine Learning
B. the request count of Machine Learning
C. the request count of Stream Analytics
D. the event count of Stream Analytics
Answer: D

NEW QUESTION: 4
Subscription1という名前のAzureサブスクリプションがあります。
VM1という名前のLinux仮想マシンをSubscription1にデプロイします。
VM1のメトリックとログを監視する必要があります。
何を使うべきですか？
A. Linux Diagnostic Extension（LAD）3.0
B. Azure HDInsight
C. AzurePerformanceDiagnostics拡張機能
D. Azure Analysis Services
Answer: A
Explanation:
Explanation
You can use extensions to configure diagnostics on your VMs to collect additional metric data.
The basic host metrics are available, but to see more granular and VM-specific metrics, you need to install the Azure diagnostics extension on the VM. The Azure diagnostics extension allows additional monitoring and diagnostics data to be retrieved from the VM.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/linux/tutorial-monitor