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NEW QUESTION: 1
ある金融会社が、ビジネスに不可欠なアプリケーションを現在の世代のLinux EC2インスタンスで実行しています。アプリケーションには、重いI / O操作を実行する自己管理MySQLデータベースが含まれています。アプリケーションは、その月に適度な量のトラフィックを処理するために正常に機能しています。ただし、企業が需要の増加に対応するためにインフラストラクチャ内でElastic Load BalancerとAuto Scalingを使用している場合でも、月末レポートのため、毎月最後の3日間は速度が低下します。
次のアクションのうち、パフォーマンスに最も影響を与えずにデータベースが月末の負荷を処理できるのはどれですか？
A. より大きなインスタンスタイプを使用して、すべてのAmazon EBSボリュームをGP2ボリュームに変更する、予熱Elastic Load Balancer。
B. データベースクラスターのAmazon RDSへの1回限りの移行を実行し、複数の追加リードレプリカを作成して、月末に負荷を処理します。
C. 既存のすべてのAmazon EBSボリュームを、月末までにスナップショットを取得し、その後元に戻すことにより、使用可能な最大ストレージサイズと1秒あたりのI / Oを持つ新しいPIOPSボリュームに置き換えます。
D. AWS LambdaでAmazon CloudWatchを使用して、特定のCloudWatchメトリックスに基づいてクラスター内のAmazon EBSボリュームのタイプ、サイズ、またはIOPSを変更します。
Answer: B
NEW QUESTION: 2
開発者がS3バケットs3：// mycoolappを作成し、s3：// mycoolapp / logsフォルダーを指すロギング全体でサーバーを有効にしました。開発者は、100 KBのカスケードスタイルシート（CSS）ドキュメントをフォルダーs3：// mycoolapp / cssに移動し、作業を停止しました。数日後に開発者が戻ってきたとき、バケットは50 GBでした。
この状況の最も可能性の高い原因は何ですか？
A. CSSファイルは圧縮されず、S3バージョン管理が有効になりました。
B. バケットでS3レプリケーションが有効化されました。
C. S3ライフサイクルポリシーにより、CSSファイル全体がS3 Infrequent Accessに移動されました。
D. 同じバケットにログインすると、ログが急激に増加しました。
Answer: D
Explanation:
Explanation
Refer AWS documentation - S3 Server logs
To turn on log delivery, you provide the following logging configuration information:
* The name of the target bucket where you want Amazon S3 to save the access logs as objects. You can
* have logs delivered to any bucket that you own that is in the same Region as the source bucket, including the source bucket itself.We recommend that you save access logs in a different bucket so that you can easily manage the logs. If you choose to save access logs in the source bucket, we recommend that you specify a prefix for all log object keys so that the object names begin with a common string and the log objects are easier to identify.When your source bucket and target bucket are the same bucket, additional logs are created for the logs that are written to the bucket. This behavior might not be ideal for your use case because it could result in a small increase in your storage billing. In addition, the extra logs about logs might make it harder to find the log that you're looking for.
NEW QUESTION: 3
A. Yes
B. No
Answer: A
Explanation:
Explanation
References:
https://technet.microsoft.com/en-us/library/dn798297(v=ws.11).aspx
NEW QUESTION: 4
Pythonで機械学習モデルを作成しています。 提供されたデータセットには、いくつかの数値列と1つのテキスト列が含まれています。 テキスト列は、製品のカテゴリを表します。 製品カテゴリは常に次のいずれかになります。
*自転車
* 車
* バン
*ボート
scikit-learn Pythonパッケージを使用して回帰モデルを構築しています。
scikit-learn Pythonパッケージと互換性があるようにテキストデータを変換する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: pandas as df
Pandas takes data (like a CSV or TSV file, or a SQL database) and creates a Python object with rows and columns called data frame that looks very similar to table in a statistical software (think Excel or SPSS for example.
Box 2: transpose[ProductCategoryMapping]
Reshape the data from the pandas Series to columns.
Reference:
https://datascienceplus.com/linear-regression-in-python/