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Und wenn ihr an ihm erstickt, Pardon kenne ich nicht mehr, Organizational-Behaviors-and-Leadership Trainingsunterlagen deshalb attackierte ich ihn noch ein zweites Mal, worauf das Flugzeug in meiner Geschoßgarbe auseinanderklappte.

NEW QUESTION: 1
Which three options are best practices for implementing a DMVPN? (Choose three.)
A. Implement Dead Peer Detection to detect communication loss.
B. Use IPsec in tunnel mode.
C. Deploy IPsec hardware acceleration to minimize router memory overhead.
D. Configure SHA-1 for encryption of transported data.
E. Configure QoS services only on the head-end router.
F. Configure AES for encryption of transported data.
Answer: A,B,F
Explanation:
Best Practices Summary for Hub-and-Spoke Deployment Model
This section describes the best practices for a dual DMVPN cloud topology with the hub
and-spoke deployment, supporting IP multicast (IPmc) traffic including routing protocols. The following are general best practices:
Use IPsec in transport mode
Configure Triple DES (3DES) or AES for encryption of transported data (exports of
encryption algorithms to certain countries may be prohibited by law).
Implement Dead Peer Detection (DPD) on the spokes to detect loss of communication
between peers.
Deploy hardware-acceleration of IPsec to minimize router CPU overhead, to support traffic
with low latency and jitter requirements, and for the highest performance for cost.
Keep IPsec packet fragmentation to a minimum on the customer network by setting MTU
size or using Path MTU Discovery (PMTUD).
Use Digital Certificates/Public Key Infrastructure (PKI) for scalable tunnel authentication.
Configure a routing protocol (for example, EIGRP, BGP or OSPF) with route summarization for dynamic routing.
Set up QoS service policies as appropriate on headend and branch router interfaces to help alleviate interface congestion issues and to attempt to keep higher priority traffic from being dropped during times of congestion.
Reference:
http://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/solutions/Enterprise/WAN_and_MAN/DMVPDG/DMVPN_1.html

NEW QUESTION: 2
A solution architect is migrating an existing workload to AWS Fargate. The task can only run in a private subnet within the VPC where there is no direct connectivity from outside the system to the application. When the Fargate task is launched, the task fails with the following error:

How should the solution architect correct this error?
A. Ensure the task is set to DISABLED Tor the auto-assign public IP setting when launching the task.
Configure a NAT gateway in the public subnet in the VPC to route requests to the internet
B. Ensure the task is set to ENABLED for the auto-assign public IP selling when launching the task.
C. Ensure the task Is set to DISABLED for the auto-assign public IP setting when launching the task.
Configure a NAT gateway in the private subnet in the VPC to route requests to the internet
D. Ensure the network mode is set to bridge in the Fargate task definition.
Answer: C

NEW QUESTION: 3
Sie sind Datenbankentwickler für eine Anwendung, die auf einem Microsoft SQL Server 2012-Server gehostet wird.
Die Datenbank enthält zwei Tabellen mit folgenden Definitionen:

Weltweite Kunden bestellen aus mehreren Ländern.
Sie müssen das Land anzeigen, aus dem jeder Kunde die meisten Bestellungen aufgegeben hat.
Welche Transact-SQL-Abfrage verwenden Sie?
A. SELECT c.CustomerID, c.CustomerName, o.ShippingCountry
VON
(SELECT c.CustomerID, c.CustomerName, o.ShippingCountry,
RANK () ÜBER (PARTITION NACH CustomerID
ORDER BY COUNT (o.OrderAmount) ASC) AS Rnk
VOM KUNDEN c
INNER JOIN Bestellungen o
ON c.CustomerID = o.CustomerID
GROUP BY c.CustomerID, c.CustomerName, o.ShippingCountry) cs
WO Rnk = 1
B. SELECT c.CustomerID, c.CustomerName, o.ShippingCountry
VOM KUNDEN c
INNER JOIN
(SELECT Kundennummer, Versandland,
COUNT (OrderAmount) DESC) ALS OrderAmount
FROM Bestellungen
GROUP BY CustomerID, ShippingCountry) AS o
ON c.CustomerID = o.CustomerID
BESTELLEN NACH OrderAmount DESC
C. SELECT c.CustomerID, c.CustomerName, o.ShippingCountry
VOM KUNDEN c
INNER JOIN
(SELECT Kundennummer, Versandland,
RANK () ÜBER (PARTITION NACH CustomerID
BESTELLUNG NACH BESTELLBETRAG DESC) ALS Rnk
FROM Bestellungen
GROUP BY CustomerID, ShippingCountry) AS o
ON c.CustomerID = o.CustomerID
WO o.Rnk = 1
D. SELECT c.CustomerID, c.CustomerName, o.ShippingCountry
VOM KUNDEN c
INNER JOIN
(SELECT Kundennummer, Versandland,
RANK () ÜBER (PARTITION NACH CustomerID
ORDER BY COUNT (OrderAmount) DESC) AS Rnk
FROM Bestellungen
GROUP BY CustomerID, ShippingCountry) AS o
ON c.CustomerID = o.CustomerID
WO o.Rnk = 1
Answer: D

NEW QUESTION: 4
You are developing an application that uses a recommendation engine on Google Cloud. Your solution should display new videos to customers based on past views. Your solution needs to generate labels for the entities in videos that the customer has viewed. Your design must be able to provide very fast filtering suggestions based on data from other customer preferences on several TB of data. What should you do?
A. Build and train a complex classification model with Spark MLlib to generate labels and filter the results.
Deploy the models using Cloud Dataproc. Call the model from your application.
B. Build an application that calls the Cloud Video Intelligence API to generate labels. Store data in Cloud Bigtable, and filter the predicted labels to match the user's viewing history to generate preferences.
C. Build and train a classification model with Spark MLlib to generate labels. Build and train a second classification model with Spark MLlib to filter results to match customer preferences. Deploy the models using Cloud Dataproc. Call the models from your application.
D. Build an application that calls the Cloud Video Intelligence API to generate labels. Store data in Cloud SQL, and join and filter the predicted labels to match the user's viewing history to generate preferences.
Answer: B