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NEW QUESTION: 1
Your network contains one Active Directory forest named contoso.com that has two sites named Site1 and Site2.
The contoso.com domain contains two servers named Server1 and Server2 that run Windows Server 2012 R2. The Microsoft Deployment Toolkit (MDT) is installed on both of the servers. Server1 is located in Site1 and Server2 is located in Site2.
You perform the following actions on Server1:
Import an operating system.
Import drivers.
Create a task sequence.
You copy the deployment share from Server1 to Server2 and you open the share on
Server2 as MDTShare2.
You discover that clients that connect to MDTShare2 are deployed from Server1.
You need to ensure that the clients that connect to MDTShare2 are deployed from Server2.
What should you modify on Server2?
A. The Rules properties of MDTShare2
B. Customsettings.ini
C. the General properties of MDTShare2
D. Bootstrap.ini
Answer: D
Explanation:
References: http://www.toddlamothe.com/deployment/customizing-bootstrap-mdt.htm
NEW QUESTION: 2
MJTelcoケーススタディ
会社概要
MJTelcoは、世界中の急速に成長し、サービスの行き届いていない市場でネットワークを構築することを計画している新興企業です。
同社は革新的な光通信ハードウェアの特許を取得しています。これらの特許に基づいて、安価なハードウェアで多くの信頼性の高い高速バックボーンリンクを作成できます。
会社背景
経験豊富な通信幹部によって設立されたMJTelcoは、宇宙での通信の課題を克服するために元々開発されたテクノロジーを使用しています。運用の基本として、リアルタイム分析を推進し、機械学習を組み込んでトポロジを継続的に最適化する分散データインフラストラクチャを作成する必要があります。彼らのハードウェアは安価であるため、ネットワークを過剰に展開して、動的な地域政治が場所の可用性とコストに与える影響を考慮できるようにすることを計画しています。
彼らの管理および運用チームは世界中に配置されており、データコンシューマー間で多対多の関係を構築し、システムで提供しています。慎重に検討した結果、彼らはパブリッククラウドが彼らのニーズをサポートするのに最適な環境であると判断しました。
ソリューションコンセプト
MJTelcoは、ラボで成功した概念実証（PoC）プロジェクトを実行しています。彼らには2つの主要なニーズがあります：
* PoCをスケーリングおよび強化して、50,000を超えるインストールに増加したときに生成される大幅に多くのデータフローをサポートします。
*機械学習サイクルを改善して、トポロジ定義の制御に使用する動的モデルを検証および改善します。
MJTelcoは、開発/テスト、ステージング、本番の3つの個別の動作環境も使用して、実験の実行、新機能の展開、本番の顧客へのサービス提供のニーズに対応します。
ビジネス要件
*最小限のコストで本番環境をスケールアップし、予測不可能な分散型通信ユーザーコミュニティで必要なときに必要な場所でリソースをインスタンス化します。
*独自のデータのセキュリティを確保して、最先端の機械学習と分析を保護します。
*分散した研究者からの分析のためのデータへの信頼できるタイムリーなアクセスを提供します
*顧客に影響を与えることなく、機械学習モデルの迅速な反復をサポートする分離された環境を維持します。
技術要件
テレメトリデータの安全で効率的な転送と保存を保証します
インスタンスを迅速にスケーリングして、それぞれ複数のフローを持つ10,000〜100,000のデータプロバイダーをサポートします。
約1億レコード/日を保存する最大2年間のデータを追跡するデータテーブルに対する分析とプレゼンテーションを可能にします。テレメトリフローと本番学習サイクルの両方でのデータパイプラインの問題の認識に焦点を当てた監視インフラストラクチャの迅速な反復をサポートします。
CEOの声明
私たちのビジネスモデルは、特許、分析、動的な機械学習に依存しています。当社の安価なハードウェアは信頼性が高くなるように構成されているため、コスト面で有利です。信頼性と容量のコミットメントを満たすには、大規模な分散データパイプラインを迅速に安定させる必要があります。
CTOステートメント
当社のパブリッククラウドサービスは、宣伝どおりに動作する必要があります。データを拡張して安全に保つリソースが必要です。
また、データサイエンティストがモデルを注意深く研究し、迅速に適応できる環境も必要です。
データの処理は自動化に依存しているため、反復しながら機能する開発環境とテスト環境も必要です。
CFOステートメント
プロジェクトが大きすぎて、データと分析に必要なハードウェアとソフトウェアを維持できません。また、運用チームにこれほど多くのデータフィードを監視する余裕がないため、自動化とインフラストラクチャに依存します。 Google Cloudの機械学習により、定量的研究者は、データパイプラインの問題ではなく、価値の高い問題に取り組むことができます。
次の要件を持つ運用チームの視覚化を作成する必要があります。
*テレメトリには、直近の6週間の50,000のインストールすべてからのデータを含める必要があります（1分ごとにサンプリング）
*レポートはライブデータから3時間以上遅れてはなりません。
*実用的なレポートには、次善のリンクのみを表示する必要があります。
*ほとんどの次善のリンクは一番上にソートする必要があります。
*次善のリンクは、地域の地理によってグループ化およびフィルタリングできます。
*レポートをロードするためのユーザー応答時間は5秒未満である必要があります。
過去6週間のデータを保存するデータソースを作成し、視聴者が複数の日付範囲、異なる地理的地域、および固有のインストールタイプを表示できるようにする視覚化を作成します。ビジュアライゼーションを変更せずに、常に最新のデータを表示します。毎月新しいビジュアライゼーションを作成および更新することは避けたいと考えています。あなたは何をするべきか？
A. データをスプレッドシートにエクスポートし、基準の可能な組み合わせごとに1つずつ、一連のグラフと表を作成し、それらを複数のタブに分散します。
B. 現在のデータを調べて、基準の可能な組み合わせごとに1つずつ、一連のグラフと表を作成します。
C. 現在のデータを調べて、値の選択を可能にする基準フィルターにバインドされた一般化されたチャートとテーブルの小さなセットを作成します。
D. データをリレーショナルデータベーステーブルに読み込み、すべての行をクエリするGoogle App Engineアプリケーションを作成し、各基準でデータを要約してから、GoogleChartsと視覚化APIを使用して結果をレンダリングします。
Answer: C
NEW QUESTION: 3
You need to implement the purchase requirement.
What should you do?
A. Use the Direct Line REST API to send the user's voice and the Speech Service API to recognize intents.
B. Use the Speech Service API to send the user's voice and the Direct Line REST API to recognize intents.
C. Use the Bot Framework REST API attachment operations to send the user's voice and the Speech Service API to recognize intents.
D. Use the Speech Service API to send the user's voice and the Bot Framework REST API conversation operations to recognize intents.
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
Scenario: Enable users to place an order for delivery or pickup by using their voice.
You must develop a chatbot by using the Bot Builder SDK and Language Understanding Intelligence Service (LUIS). The chatbot must allow users to order food for pickup or delivery.
The Bot Framework REST APIs enable you to build bots that exchange messages with channels configured in the Bot Framework Portal, store and retrieve state data, and connect your own client applications to your bots. All Bot Framework services use industry-standard REST and JSON over HTTPS.
The Speech Service API is used to recognize intents.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/rest-api/bot-framework-rest-connector-concepts?
view=azure-bot-service-4.0
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/speech-service/how-to-recognize-intents-from- speech-cpp
NEW QUESTION: 4
In which two ways can micro-segmentation save money for the enterprise? (Choose two.)
A. fewer operating expenses because less public cloud capacity needs to be rented
B. fewer capital expenses because the same number of physical servers can be kept in a smaller space
C. fewer operating expenses because a smaller data center is operated
D. fewer capital expenses because fewer physical servers need to be bought
Answer: A,D