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NEW QUESTION: 1
Kent Hold is tendering for a future client. He informs the client that he is an expert portfolio manager and has averaged a 30% annual return for his clients over the past two years. However Kent does not inform his client is that in this time period he only managed two accounts. In addition a large part of the return that he achieved was as a result of a large delisting. Without this delisting the return would have only been 12% average per annum.
Has Kent violated the Standards of Professional Conduct?
A. Yes, because he did not consider the clients investment preferences when stating his performance.
B. No, because the 30% return is in fact a true record of Kent's performance.
C. Yes, because his statements do not fairly and accurately reflect his track record.
Answer: C
Explanation:
A misrepresentation is any untrue statement of a fact or any statement that is otherwise false or misleading. Although Kent's statement is factually correct they are misleading since his statements do not fairly and accurately reflect his track record.

NEW QUESTION: 2
TCPパフォーマンスの低下を防ぐQoSメカニズムはどれですか？
A. 均等化キューイング
B. LLQ
C. レート制限
D. ポリサー
E. WRED
F. シェイパー
Answer: E
Explanation:
Explanation
Weighted Random Early Detection (WRED) is just a congestion avoidance mechanism. WRED drops packets selectively based on IP precedence. Edge routers assign IP precedences to packets as they enter the network. When a packet arrives, the following events occur:
The average queue size is calculated.
2. If the average is less than the minimum queue threshold, the arriving packet is queued.
3. If the average is between the minimum queue threshold for that type of traffic and the maximum threshold for the interface, the packet is either dropped or queued, depending on the packet drop probability for that type of traffic.
4. If the average queue size is greater than the maximum threshold, the packet is dropped.
WRED reduces the chances of tail drop (when the queue is full, the packet is dropped) by selectively dropping packets when the output interface begins to show signs of congestion (thus it can mitigate congestion by preventing the queue from filling up). By dropping some packets early rather than waiting until the queue is full, WRED avoids dropping large numbers of packets at once and minimizes the chances of global synchronization. Thus, WRED allows the transmission line to be used fully at all times.
WRED generally drops packets selectively based on IP precedence. Packets with a higher IP precedence are less likely to be dropped than packets with a lower precedence. Thus, the higher the priority of a packet, the higher the probability that the packet will be delivered.
Reference:
mt/qos-conavd-15-mt-book/qos-conavd-cfg-wred.html
WRED is only useful when the bulk of the traffic is TCP/IP traffic. With TCP, dropped packets indicate congestion, so the packet source will reduce its transmission rate. With other protocols, packet sources may not respond or may resend dropped packets at the same rate. Thus, dropping packets does not decrease congestion.
16/qos-conavd-xe-16-book/qos-conavd-oview.html
Note: Global synchronization occurs when multiple TCP hosts reduce their transmission rates in response to congestion. But when congestion is reduced, TCP hosts try to increase their transmission rates again simultaneously (known as slow-start algorithm), which causes another congestion. Global synchronization produces this graph:

NEW QUESTION: 3
You have a server named Server1 that runs Windows Server 2012 R2.
Server1 has 2 dual-core processors and 16 GB of RAM.
You install the Hyper-V server role in Server1.
You plan to create two virtual machines on Server1.
You need to ensure that both virtual machines can use up to 8 GB of memory.
The solution must ensure that both virtual machines can be started simultaneously.
What should you configure on each virtual machine?
A. Ressource Control
B. NUMA topology
C. Dynamic Memory
D. Memory weight
Answer: C

NEW QUESTION: 4
회사에는 카탈로그의 각 항목에 대한 메타 데이터가 포함 된 미디어 카탈로그가 있습니다. AWS Lambda에서 실행되는 애플리케이션에 의해 미디어 항목에서 다양한 유형의 메타 데이터가 추출됩니다. 메타 데이터는 Redis 용 Amazon ElastiCache 클러스터에 출력이 저장된 여러 규칙에 따라 추출됩니다. 추출 프로세스는 일괄 적으로 수행되며 완료하는 데 약 40 분이 걸립니다.
메타 데이터 추출 규칙이 변경 될 때마다 업데이트 프로세스가 수동으로 트리거됩니다.
이 회사는 미디어 카탈로그에서 메타 데이터를 추출하는 데 걸리는 시간을 줄이려고 합니다. 이를 위해 솔루션 아키텍트는 단일 메타 데이터 추출 Lambda 함수를 각 유형의 메타 데이터에 대한 Lambda 함수로 분할했습니다.
솔루션 설계자가 요구 사항을 충족시키기 위해 어떤 추가 단계를 수행해야 합니까?
A. 각 Lambda 함수에 대한 AWS Batch 컴퓨팅 환경을 생성하십시오. 컴퓨팅 환경을위한 AWS Batch 작업 대기열 구성 미디어 항목 목록을 검색하고 각 항목을 작업 대기열에 쓰는 Lambda 함수 생성
B. 미디어 항목 목록을 검색하고 각 항목을 Amazon SQS 대기열에 기록하는 Lambda 함수 생성 메타 데이터 추출 Lambda 기능을 배치 크기가 큰 SQS 대기열에 구독
C. Lambda 함수를 병렬로 실행하는 AWS Step Functions 워크 플로 생성 미디어 항목 목록을 검색하고 각 항목에 대한 메타 데이터 추출 워크 플로를 실행하는 다른 Step Functions 워크 플로를 생성합니다.
D. Lambda 함수를 병렬로 실행하는 AWS Step Functions 워크 플로를 생성하십시오. 미디어 항목 목록을 검색하고 각 항목을 Amazon SQS 대기열에 쓰는 Lambda 함수를 생성합니다. 단계 기능 워크 플로우에 대한 입력으로 SQS 큐 구성
Answer: D