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NEW QUESTION: 1
最近、VPCでWebおよびデータベース層をセットアップし、アプリケーションをホストしました。アプリをテストするとき、アプリのホームページにアクセスできません。セキュリティグループを確認しました。問題の診断に役立つもの。
選んでください：
A. VPC Flowログを使用してトラフィックを診断します
B. AWS Guard Dutyを使用してトラフィックを分析します
C. AWS Trusted Advisorを使用して、何ができるかを確認します。
D. AWS WAFを使用してトラフィックを分析します
Answer: A
Explanation:
説明
これはアカウントのセキュリティ問題を確認するために使用できるため、オプションAは無効ですが、アプリケーションのホームページにアクセスできない理由については確認できません。オプションCは、アプリケーションレイヤー攻撃からアプリを保護するために使用されるため無効ですアプリケーションのホームページにアクセスできない理由を検証しないオプションDは、インスタンスを攻撃から保護するために使用されるため無効ですが、アプリケーションのホームページにアクセスできない理由を検証しないAWSドキュメントでは、次のVPCについて言及していますフローログは、VPC、サブネット、またはネットワークインターフェイスのネットワークフロー情報をキャプチャし、Amazon CloudWatch Logsに保存します。フローログデータは、ネットワークの問題のトラブルシューティングに役立ちます。たとえば、特定のトラフィックがインスタンスに到達しない理由を診断するには、セキュリティグループルールが過度に制限されている可能性があります。お客様は、フローログをセキュリティツールとして使用して、インスタンスに到達するトラフィックを監視したり、ネットワークトラフィックのプロファイルを作成したり、異常なトラフィック動作を探したりすることもできます。
AWSセキュリティの詳細については、次のURLにアクセスしてください。
https://aws.amazon.com/answers/networking/vpc-security-capabilities>
正解は次のとおりです。VPCFlowログを使用してトラフィックを診断しますフィードバック/クエリをエキスパートに送信する

NEW QUESTION: 2
ユーザーがPutMetricData APIを使用してカスタムメトリックスをCloudWatchに送信しようとしています。 CloudWatchにデータを送信する際に、ユーザーが注意する必要があるのは次のどの点ですか？
A. リクエストのサイズは、HTTP GETリクエストでは8KB、HTTP POSTリクエストでは40KBに制限されています
B. リクエストのサイズは、HTTP GETリクエストでは128KB、HTTP POSTリクエストでは64KBに制限されています
C. リクエストのサイズは、HTTP GETリクエストでは16 KB、HTTP POSTリクエストでは80 KBに制限されています
D. リクエストのサイズは、HTTP GETリクエストでは40 KB、HTTP POSTリクエストでは8 KBに制限されています
Answer: A
Explanation:
説明
AWS CloudWatchを使用すると、ユーザーは同じタイムスタンプだけでなく、同じ名前空間とディメンションを共有するメトリックのデータポイントを公開できます。 CloudWatchは、同じPutMetricData呼び出しで同じタイムスタンプを持つ複数のデータポイントを受け入れることができます。ユーザーが注意する必要があるのは、PutMetricDataリクエストのサイズがHTTP GETリクエストでは8KB、HTTP POSTリクエストでは40KBに制限されていることだけです。

NEW QUESTION: 3
Azure Kubernetes Service（AKS）ダスターとAzure ContainerRegistryを作成します。
レジストリでイメージが更新されるとすぐに、コンテナ化されたアプリケーションのAKSクラスターへの継続的なデプロイメントを実行する必要があります。
展開を実行するには何を使用する必要がありますか？
A. AzurePipelinesリリースパイプライン
B. Azure ResourceManagerテンプレート
C. CRONジョブからのkubectlスクリプト
D. AzureAutomationのRunbook
Answer: A
Explanation:
You can implement a Continuous Deployment pipeline.
Example:

What the pipeline accomplishes :
Stage 1: The code gets pushed in the Github. The Jenkins job gets triggered automatically. The Dockerfile is checked out from Github.
Stage 2: Docker builds an image from the Dockerfile and then the image is tagged with the build number. Additionally, the latest tag is also attached to the image for the containers to use.
Stage 3: We have default deployment and service YAML files stored on the Jenkins server. Jenkins makes a copy of the default YAML files, make the necessary changes according to the build and put them in a separate folder.
Stage 4: kubectl was initially configured at the time of setting up AKS on the Jenkins server. The YAML files are fed to the kubectl util which in turn creates pods and services.
Reference:
https://medium.com/velotio-perspectives/continuous-deployment-with-azure-kubernetes-service-azure-container-registry-jenkins-ca337940151b