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NEW QUESTION: 1
Identify the transition mechanism to deploy IPv6 on the IPv4 network from the following diagram.

A. Tunneling
B. Dual Stacks
C. Translation
D. Encapsulation
Answer: D

NEW QUESTION: 2
デフォルト・フラッシュバック・データ・アーカイブFLA1を作成し、HRスキーマのEMPLOYEES表のためにそれを有効にします。
数日後に、次のコマンドを実行してEMPLOYEES表を変更したいです:
SQL> ALTER TABLEEMPLOYEES ADD PHONE NUMBER(12);
どのステートメントはコマンドの実行について真ですか。
A. 正常に実行しますが、フラッシュバック・データ・アーカイブはEMPLOYEES表に無効になっています。
B. 正常に実行し、EMPLOYEES表に関連するメタデータを格納し続けます。
C. 正常に実行し、テーブル定義を変更する前に、EMPLOYEES表に関連するすべてのメタデータがフラッシュバック・データ・アーカイブからパージされます。
D. DDL文がフラッシュバック・データ・アーカイブが有効になっているテーブル上で実行することができないため、エラーになります。
Answer: B
Explanation:
Explanation
Flashback data archives retain historical data across data definition language (DDL) changes to the database as long as the DDL change does not affect the structure of the table. The one exception to this rule is that flashback data archives do retain historical data when a column is added to the table.
References:
https://docs.oracle.com/cd/B28359_01/server.111/b28286/statements_5009.htm

NEW QUESTION: 3
You are designing a social media site and are considering how to mitigate distributed denial-of-service (DDoS) attacks.
Which of the below are viable mitigation techniques? (Choose 3)
A. Create processes and capabilities to quickly add and remove rules to the instance OS firewall.
B. Use an Amazon CloudFront distribution for both static and dynamic content.
C. Add multiple elastic network interfaces (ENIs) to each EC2 instance to increase the network bandwidth.
D. Use dedicated instances to ensure that each instance has the maximum performance possible.
E. Add alert Amazon CloudWatch to look for high Network in and CPU utilization.
F. Use an Elastic Load Balancer with auto scaling groups at the web. App and Amazon Relational Database Service (RDS) tiers
Answer: B,E,F

NEW QUESTION: 4
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、指定された目標を満たす可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
IT部門は、次のAzureリソースグループとリソースを作成します。

IT部門は、Azure Machine Learningワークスペースにaks-clusterという名前のAzure Kubernetes Service（AKS）ベースの推論コンピューティングターゲットを作成します。
GPUを搭載したMicrosoft Surface Bookコンピュータを使用しています。 Python 3.6とVisual Studio Codeがインストールされています。
ディープニューラルネットワーク（DNN）モデルをトレーニングし、損失と精度のメトリックをログに記録するスクリプトを実行する必要があります。
解決策：Azure Machine Learningワークスペースで、mlvm仮想マシンをコンピューティングターゲットとして接続します。
Azure ML SDKをSurface Bookにインストールし、Pythonコードを実行してワークスペースに接続します。 mlvmリモートコンピューティングリソースで実験としてトレーニングスクリプトを実行します。
A. いいえ
B. はい
Answer: B