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NEW QUESTION: 1
チームデータサイエンス環境の構築を計画しています。機械学習パイプラインのトレーニングモデルのデータのサイズは20 GBを超えます。
次の要件があります。
*モデルはCaffe2またはChainerフレームワークを使用して構築する必要があります。
*データサイエンティストは、接続されたネットワーク環境と切断されたネットワーク環境の両方で、データサイエンス環境を使用して機械学習パイプラインを構築し、個人用デバイスでモデルをトレーニングできなければなりません。
*個人用デバイスは、ネットワークに接続するときに機械学習パイプラインの更新をサポートする必要があります。
データサイエンス環境を選択する必要があります。
どの環境を使用する必要がありますか？
A. Azure Databricks
B. Azure Machine Learning Service
C. Azure Machine Learning Studio
D. Azure Kubernetes Service（AKS）
Answer: B
Explanation:
The Data Science Virtual Machine (DSVM) is a customized VM image on Microsoft's Azure cloud built specifically for doing data science. Caffe2 and Chainer are supported by DSVM.
DSVM integrates with Azure Machine Learning.
Incorrect Answers:
B: Use Machine Learning Studio when you want to experiment with machine learning models quickly and easily, and the built-in machine learning algorithms are sufficient for your solutions.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/overview

NEW QUESTION: 2
App Engine用の新しいアプリケーションを開発し、本番環境にデプロイする準備が整いました。 Google CloudPlatformでアプリケーションを実行するコストをできるだけ正確に見積もる必要があります。あなたは何をするべきか？
A. 予想される使用法でYAMLファイルを作成します。このファイルを「gcloudappestimate」コマンドに渡して、正確な見積もりを取得します。
B. App Engineの料金計算ツールを使用して、予想料金を正確に見積もります。
C. Google Cloud Billing Supportでチケットを作成して、正確な見積もりを取得します。
D. アプリケーションの開発中のコストに、予想されるユーザー数を掛けて、正確な見積もりを取得します。
Answer: B
Explanation:
A is not correct because that command will generate an error and not give you an estimation on workloads.
B is not correct because this does not result in an accurate estimation.
C is correct because this is the proper way to estimate charges.
D is not correct because billing support is available to help you set up billing and understand invoices, not to make estimations.

NEW QUESTION: 3
You are designing a real-time processing solution for maintenance work requests that are received via email.
The solution will perform the following actions:
* Store all email messages in an archive.
* Access weather forecast data by using the Python SDK for Azure Open Datasets.
* Identify high priority requests that will be affected by poor weather conditions and store the requests in an Azure SQL database.
The solution must minimize costs.
How should you complete the solution? To answer, drag the appropriate services to the correct locations. Each service may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Azure Storage
Azure Event Hubs enables you to automatically capture the streaming data in Event Hubs in an Azure Blob storage or Azure Data Lake Storage Gen 1 or Gen 2 account of your choice, with the added flexibility of specifying a time or size interval. Setting up Capture is fast, there are no administrative costs to run it, and it scales automatically with Event Hubs throughput units. Event Hubs Capture is the easiest way to load streaming data into Azure, and enables you to focus on data processing rather than on data capture.
Box 2: Azure Logic Apps
You can monitor and manage events sent to Azure Event Hubs from inside a logic app with the Azure Event Hubs connector. That way, you can create logic apps that automate tasks and workflows for checking, sending, and receiving events from your Event Hub.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-hubs/event-hubs-capture-overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/connectors/connectors-create-api-azure-event-hubs