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NEW QUESTION: 1
Case Study: 1 - Flowlogistic
Company Overview
Flowlogistic is a leading logistics and supply chain provider. They help businesses throughout the world manage their resources and transport them to their final destination. The company has grown rapidly, expanding their offerings to include rail, truck, aircraft, and oceanic shipping.
Company Background
The company started as a regional trucking company, and then expanded into other logistics market.
Because they have not updated their infrastructure, managing and tracking orders and shipments has become a bottleneck. To improve operations, Flowlogistic developed proprietary technology for tracking shipments in real time at the parcel level. However, they are unable to deploy it because their technology stack, based on Apache Kafka, cannot support the processing volume. In addition, Flowlogistic wants to further analyze their orders and shipments to determine how best to deploy their resources.
Solution Concept
Flowlogistic wants to implement two concepts using the cloud:
Use their proprietary technology in a real-time inventory-tracking system that indicates the location of their loads Perform analytics on all their orders and shipment logs, which contain both structured and unstructured data, to determine how best to deploy resources, which markets to expand info. They also want to use predictive analytics to learn earlier when a shipment will be delayed.
Existing Technical Environment
Flowlogistic architecture resides in a single data center:
Databases
8 physical servers in 2 clusters
SQL Server - user data, inventory, static data
3 physical servers
Cassandra - metadata, tracking messages
10 Kafka servers - tracking message aggregation and batch insert
Application servers - customer front end, middleware for order/customs 60 virtual machines across 20 physical servers Tomcat - Java services Nginx - static content Batch servers Storage appliances iSCSI for virtual machine (VM) hosts Fibre Channel storage area network (FC SAN) ?SQL server storage Network-attached storage (NAS) image storage, logs, backups Apache Hadoop /Spark servers Core Data Lake Data analysis workloads
20 miscellaneous servers
Jenkins, monitoring, bastion hosts,
Business Requirements
Build a reliable and reproducible environment with scaled panty of production. Aggregate data in a centralized Data Lake for analysis Use historical data to perform predictive analytics on future shipments Accurately track every shipment worldwide using proprietary technology Improve business agility and speed of innovation through rapid provisioning of new resources Analyze and optimize architecture for performance in the cloud Migrate fully to the cloud if all other requirements are met Technical Requirements Handle both streaming and batch data Migrate existing Hadoop workloads Ensure architecture is scalable and elastic to meet the changing demands of the company.
Use managed services whenever possible
Encrypt data flight and at rest
Connect a VPN between the production data center and cloud environment SEO Statement We have grown so quickly that our inability to upgrade our infrastructure is really hampering further growth and efficiency. We are efficient at moving shipments around the world, but we are inefficient at moving data around.
We need to organize our information so we can more easily understand where our customers are and what they are shipping.
CTO Statement
IT has never been a priority for us, so as our data has grown, we have not invested enough in our technology. I have a good staff to manage IT, but they are so busy managing our infrastructure that I cannot get them to do the things that really matter, such as organizing our data, building the analytics, and figuring out how to implement the CFO' s tracking technology.
CFO Statement
Part of our competitive advantage is that we penalize ourselves for late shipments and deliveries. Knowing where out shipments are at all times has a direct correlation to our bottom line and profitability.
Additionally, I don't want to commit capital to building out a server environment.
is rolling out their real-time inventory tracking system. The tracking devices will all send package-tracking messages, which will now go to a single Google Cloud Pub/Sub topic instead of the Apache Kafka cluster.
A subscriber application will then process the messages for real-time reporting and store them in Google BigQuery for historical analysis. You want to ensure the package data can be analyzed over time.
Which approach should you take?
A. Use the automatically generated timestamp from Cloud Pub/Sub to order the data.
B. Use the NOW () function in BigQuery to record the event's time.
C. Attach the timestamp and Package ID on the outbound message from each publisher device as they are sent to Clod Pub/Sub.
D. Attach the timestamp on each message in the Cloud Pub/Sub subscriber application as they are received.
Answer: C

NEW QUESTION: 2
企業は、すべてのモバイルデバイスに影響を与えるデータ侵害を経験しました。次のどれがユーザーのモバイルデバイスへのアクセスを最も安全に保護しますか？ （2つ選択）。
A. OSセキュリティアップデート
B. デバイスプロファイルの更新
C. SSO認証
D. 完全なデバイス暗号化
E. リモートバックアップアプリケーション
F. 生体認証
Answer: A,F

NEW QUESTION: 3
Ein Unternehmen benötigt eine sichere Möglichkeit, einem Konstruktionspartner häufig Baupläne zur Verfügung zu stellen. Der Chief Information Officer (CIO) gibt an, dass für die Übertragung ein sicheres Protokoll verwendet werden muss und der Partner eine sichere Verbindung zum Router des Unternehmens herstellen muss. Welche der folgenden Optionen würde BEST die Anforderungen erfüllen? (Wähle zwei.)
A. RDP
B. Site-to-Site-VPN
C. Client-zu-Standort-VPN
D. SFTP
E. SSH
F. Captive-Portal
Answer: C,D

NEW QUESTION: 4
지난 몇 년 동안 Wilder Company는 다음과 같은 평균 정전 횟수를 경험했습니다.

정전 시마다 800 달러의 본인 부담 비용이 발생합니다. 월 US $ 1,000의 경우 Wilder는 정전시 전원을 공급하기 위해 발전기를 임대할 수 있습니다. Wilder가 내년에 발전기를 임대 할 경우 해당 연도의 예상 절감액 (또는 추가 비용)은
A. US $(1,267)
B. US$7,200
C. US $(15,200)
D. US$3,200
Answer: D
Explanation:
Each outage costs US $800, but this expense can be avoided by paying US $1,000 per month (US $12,000 for the year). The expected-value approach uses the probability distribution derived from past experience to determine the average expected outages per month.