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NEW QUESTION: 1

New-MailboxSearch -Name "Hold-ProjectX" -SourceMailboxes "User1".

A. Option A
B. Option B
Answer: B

NEW QUESTION: 2
Sie haben eine Azure-Webanwendung mit dem Namen WebApp1.
Sie müssen Entwicklern eine Kopie von WebApp1 zur Verfügung stellen, die sie ändern können, ohne die Produktions-WebApp1 zu beeinträchtigen. Wenn die Entwickler ihre Änderungen getestet haben, müssen Sie in der Lage sein, die aktuelle Version von WebApp1 auf die neue Version umzustellen.
Welchen Befehl sollten Sie ausführen, um die Umgebung vorzubereiten? Wählen Sie zum Beantworten die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: New-AzureRmWebAppSlot
The New-AzureRmWebAppSlot cmdlet creates an Azure Web App Slot in a given a resource group that uses the specified App Service plan and data center.
Box 2: -SourceWebApp
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/powershell/module/azurerm.websites/new-azurermwebappslot

NEW QUESTION: 3
Which of the following options is not a commonly used algorithm for keyword extraction? (Single choice)
A. TextRank
B. TF-IDF
C. SSA
D. LDA
Answer: C

NEW QUESTION: 4
For this question refer to the TerramEarth case study
Operational parameters such as oil pressure are adjustable on each of TerramEarth's vehicles to increase their efficiency, depending on their environmental conditions. Your primary goal is to increase the operating efficiency of all 20 million cellular and unconnected vehicles in the field How can you accomplish this goal?
A. Implement a Google Cloud Dataflow streaming job with a sliding window, and use Google Cloud Messaging (GCM) to make operational adjustments automatically.
B. Capture all operating data, train machine learning models that identify ideal operations, and host in Google Cloud Machine Learning (ML) Platform to make operational adjustments automatically.
C. Have your engineers inspect the data for patterns, and then create an algorithm with rules that make operational adjustments automatically.
D. Capture all operating data, train machine learning models that identify ideal operations, and run locally to make operational adjustments automatically.
Answer: D
Explanation:
Topic 2, JencoMart Case Study
Company Overview
JencoMart is a global retailer with over 10,000 stores in 16 countries. The stores carry a range of goods, such as groceries, tires, and jewelry. One of the company's core values is excellent customer service. In addition, they recently introduced an environmental policy to reduce their carbon output by 50% over the next 5 years.
Company Background
JencoMart started as a general store in 1931, and has grown into one of the world's leading brands known for great value and customer service. Over time, the company transitioned from only physical stores to a stores and online hybrid model, with 25% of sales online. Currently, JencoMart has little presence in Asia, but considers that market key for future growth.
Solution Concept
JencoMart wants to migrate several critical applications to the cloud but has not completed a technical review to determine their suitability for the cloud and the engineering required for migration. They currently host all of these applications on infrastructure that is at its end of life and is no longer supported.
Existing Technical Environment
JencoMart hosts all of its applications in 4 data centers: 3 in North American and 1 in Europe, most applications are dual-homed.
JencoMart understands the dependencies and resource usage metrics of their on-premises architecture.
Application Customer loyalty portal
LAMP (Linux, Apache, MySQL and PHP) application served from the two JencoMart-owned U.S. data centers.
Database
* Oracle Database stores user profiles
* 20 TB
* Complex table structure
* Well maintained, clean data
* Strong backup strategy
* PostgreSQL database stores user credentials
* Single-homed in US West
No redundancy
Backed up every 12 hours
* 100% uptime service level agreement (SLA)
* Authenticates all users
Compute
* 30 machines in US West Coast, each machine has:
Twin, dual core CPUs
32GB of RAM
* Twin 250 GB HDD (RAID 1)
* 20 machines in US East Coast, each machine has:
Single dual-core CPU
24 GB of RAM
* Twin 250 GB HDD (RAID 1)
Storage
* Access to shared 100 TB SAN in each location
* Tape backup every week
Business Requirements
* Optimize for capacity during peak periods and value during off-peak periods
* Guarantee service availably and support
* Reduce on-premises footprint and associated financial and environmental impact.
* Move to outsourcing model to avoid large upfront costs associated with infrastructure purchase
* Expand services into Asia.
Technical Requirements
* Assess key application for cloud suitability.
* Modify application for the cloud.
* Move applications to a new infrastructure.
* Leverage managed services wherever feasible
* Sunset 20% of capacity in existing data centers
* Decrease latency in Asia
CEO Statement
JencoMart will continue to develop personal relationships with our customers as more people access the web.
The future of our retail business is in the global market and the connection between online and in-store experiences. As a large global company, we also have a responsibility to the environment through 'green' initiatives and polices.
CTO Statement
The challenges of operating data centers prevents focus on key technologies critical to our long-term success.
Migrating our data services to a public cloud infrastructure will allow us to focus on big data and machine learning to improve our service customers.
CFO Statement
Since its founding JencoMart has invested heavily in our data services infrastructure. However, because of changing market trends, we need to outsource our infrastructure to ensure our long-term success. This model will allow us to respond to increasing customer demand during peak and reduce costs.