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NEW QUESTION: 1
Which Azure Data Factory components should you recommend using together to import the daily inventory data from SQL to Data Lake Storage? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Self-hosted integration runtime
A self-hosted IR is capable of nunning copy activity between a cloud data stores and a data store in private network.
Scenario: Daily inventory data comes from a Microsoft SQL server located on a private network.
Box 2: Schedule trigger
Daily schedule
Box 3: Copy activity
Scenario:
Stage inventory data in Azure Data Lake Storage Gen2 before loading the data into the analytical data store.
Litware wants to remove transient data from Data Lake Storage once the data is no longer in use. Files that have a modified date that is older than 14 days must be removed.

NEW QUESTION: 2

A. Option A
B. Option C
C. Option D
D. Option B
Answer: C

NEW QUESTION: 3
オンライン登録システムは現在、ユーザーのデータを格納するためにブロックボリュームが接続された1つの大きなOracle Cloud Infrastructure（OCT）ベアメタルコンピューティングインスタンスでホストされています。登録システムは、ユーザーからの情報を受け入れ、ドキュメントや写真を含め、自動検証と処理を実行して、ユーザーが登録の対象であることを確認します。
登録システムは、システムを使用するユーザーの急増があると、調整時に使用できなくなります。既存のアーキテクチャは、システムが処理を完了するのに長い時間がかかり、添付されたブロックボリュームが、アップロードされたデータを使用するのに十分な大きさではないため、改善が必要です。ユーザー。
非常にスケーラブルなソリューションを実現するための最も効果的なオプションはどれですか。
A. ベアメタルサーバーのプールを使用するようにアーキテクチャをアップグレードし、データアクセスを高速化するためにローカルSSDを使用するように構成するOracle Streaming Service（OSS）を設定して、Auto Scalingを使用してベアメタルインスタンスのプールにタスクを分散し、動的に増加させるまたは、ストリーミングキューの長さに応じて、コンピューティングインスタンスのプールを減らします。
B. アーキテクチャをアップグレードして、データボリュームの増加に応じてより多くのブロックボリュームを使用する。単一のベアメタルインスタンスをAuto Scalingを備えたコンピューティングインスタンスのグループに置き換えて、トラフィックに応じてコンピューティングインスタンスプールを動的に増減します。
C. データボリュームの増加に応じてより多くのブロックボリュームをアタッチし、Oracle Notification Service（ONS）を使用して、並列に動作する計算インスタンスのプールにタスクを分散し、Auto Scalingから受信した通知の数に応じてインスタンスのプールのサイズを動的に調整します通知サービス。 Resource Managerスタックを使用して、アーキテクチャを別のリージョンに複製します。
D. OCI Object Storage標準階層バケットを使用するようにアーキテクチャを変更し、単一のベアメタルインスタンスをOracle Streaming Service（OSS）に置き換えて、着信リクエストを取り込み、Auto Scalingを使用してコンピューティングインスタンスのグループにタスクを分散する
Answer: B