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NEW QUESTION: 1
신문 조직에는 대중이 자사의 등 카탈로그를 검색하고 Java로 작성된 웹 사이트를 통해 개별 신문 페이지를 검색 할 수 있는 온 프레미스 응용 프로그램이 있습니다. 그들은 오래된 신문을 JPEG (약 17TB)로 스캔하고 OCR (Optical Character Recognition)을 사용하여 상업용 검색 제품을 채 웁니다. 이제 호스팅 플랫폼 및 소프트웨어의 수명이 다해 AWS로 아카이브를 마이그레이션하고 비용 효율적인 아키텍처를 만들고 가용성 및 내구성을 위해 설계하려고 합니다.
가장 적절한 것은 무엇입니까?
A. 표준 중복으로 S3를 사용하여 스캔 한 파일을 저장 및 제공하고, 쿼리 처리에 CloudSearch를 사용하고, Elastic Beanstalk을 사용하여 여러 가용 영역에서 웹 사이트를 호스팅합니다.
B. 단일 AZ RDS MySQL 인스턴스를 사용합니다. 검색 색인을 저장합니다. 33d JPEG 이미지는 EC2 인스턴스를 사용하여 웹 사이트를 제공하고 사용자 쿼리를 SQL로 변환합니다.
C. Redundancy Lo store가있는 S3를 사용하고 스캔 한 파일을 제공하고 EC2 인스턴스에 상업용 검색 응용 프로그램을 설치하고 자동 크기 조정 및 Elastic Load Balancer로 구성합니다.
D. CloudFormation을 사용하여 환경 모델링은 Apache 웹 서버와 오픈 소스 검색 응용 프로그램을 실행하는 EC2 인스턴스를 사용하여 여러 표준 EBS 볼륨을 스트라이프하여 JPEG 및 검색 색인을 저장합니다.
E. CloudFront 다운로드 배포판을 사용하여 JPEG를 최종 사용자에게 제공하고 EC2 인스턴스에 Java Container Tor와 함께 현재 상용 검색 제품을 설치하고 DNS 라운드 로빈과 함께 Route53을 사용합니다.
Answer: A
Explanation:
설명
모든 목표를 모른 채 "가장 적절"한 것과 같은 것은 없습니다. 분명히 시나리오를 섞을 수 있기 때문에 시나리오가 매우 희미합니다. 나는 당신이 레이어로 결정해야 한다고 생각합니다.
로드 밸런서 계층 : ELB 또는 DNS 만 사용하거나 자신 만의 롤업. (DNS + EIP 사용은 ELB보다 약간 저렴하지만 신뢰성은 떨어집니다.) 17TB 이미지 저장 영역 : S3의 완벽한 활용 사례입니다. 모든 웹 요청을 S3의 관련 JPEG로 직접로드 해제하십시오. 귀하의 EC2 상자는 단지 그들에 대한 링크를 생성합니다.
앱이 이미 자신의 이미지 (이미지 링크가 아닌)를 제공하고 있다면 EFS부터 시작할 수 있습니다. 그러나 S3에 대한 모든 JPEG 링크를 쉽게 다시 작성하거나 재지향 할 수 있도록 웹 서버를 설정할 수 있습니다.
S3를 사용하는 경우 양동이에서 직접 게재하지 마세요. 귀하가 관리하는 도메인의 CNAME을 통해 게재하십시오. 그렇게하면 CloudFront에서 쉽게 전환 할 수 있습니다.
EBS는 비용이 많이 들고 2 박스가 필요한 경우 2 배의 드라이브가 필요합니다. 왝.
더 작은 저장 형식을 고려하십시오. 예를 들어, JPEG200 또는 WebP 또는 다른 도구는 작은 이미지를 만들 수 있습니다. DejaVu 형식도 있습니다.
캐시 계층 : S3 앞에서 CloudFront를 추가하면 전 세계의 다른 사람들에게 도움이 됩니다. 전형적인 아카이브는 강압 법을 따른다. 요청의 긴 꼬리는 대부분의 JPEG가 캐시에있을만큼 충분히 요청되지 않는다는 것을 의미합니다. 따라서 가장 인기있는 객체 만 속도를 높입니다. 당신은 당신이 당신의 비용을 더 잘 안다는 것을 알고 난 후에 언제나 기다릴 수 있고 CF로 전환 할 수 있습니다. (경우에 따라 실제로 비용이 절감 될 수 있습니다.) 아카이브 검색 결과가 상당히 정적이어서 CloudFront를 앱 앞에 배치 할 수도 있습니다. 이렇게 하면 CF가 부하의 많은 부분을 올바르게 처리 할 수 ​​있기 때문에 더 작은 인스턴스 유형으로 실행할 수 있습니다.
데이터베이스 계층 : 몇 가지 옵션 :
현재 사용중인 서버가 무엇이든 사용하고 도로 아래 다른 것으로 교체하십시오. 이 방법을 과소 평가하지 마십시오. 때로는 지금 시작하고 나중에 최적화하는 것이 좋습니다.
RDS를 사용하여 MySQL / Postgres 실행
나는 ElasticSearch / Cloudsearch에 익숙하지 않지만, 분명히 Cloudsearch는 유지 관리 + 설정이 적을 것입니다.
앱 레이어 :
처음부터 응용 프로그램 계층을 만들 때 CloudFormation 및 / 또는 OpsWorks를 고려하십시오. 배움의 여분의 재료 다. 그러나 길의 아래에서 도움이된다.
Java + Tomcat이 바로 ElasticBeanstalk의 골목입니다. (기본적으로 EC2 + Autoscale + ELB).
악용 방지 : 공개 S3 버킷에 뭔가를 넣으면 사람들이 웹 페이지에서 핫 링크를합니다. 이를 방지하려면 EC2 상자의 앱이 몇 시간 내에 만료되는 S3에 대한 서명 된 링크를 생성 할 수 있습니다. 이제 모든 사람들이 앱을 통과해야하며, 앱은 속도 제한 등을 적용 할 수 있습니다.
돈을 저축하십시오 : 당신은 가동 중지가 있더라도 상관 없습니다 :
하나의 AZ (DB와 EC2 모두)에서 모든 것을 실행하십시오. 상태가 유지되도록 설계되어있는 한 항상 서버와 AZ를 추가 할 수 있습니다. 사실, 여러 영역을 사용하려면 정말 강력해야 합니다.
S3의 Redundancy Reduction을 사용하여 한 달에 몇 백 달러를 절약하십시오. S3 수리를 위한 오프라인 복사본을 포함하여 누군가가 고장날 때마다 문제를 해결해야 합니다. EC2 상자에서 예약 인스턴스를 구입하여 싼. (RI 시장에서 시작하여 부분적으로 사용 된 제품을 구입하십시오.) 그것은 단지 "이 AZ에서이 유형의 상자를 실행하면 시간당 비용을 절약 할 수 있습니다"라고 말하는 쿠폰 일뿐입니다. 1/2에서 1/3 정도 쉽게 구할 수 있습니다.
적은 메모리와 CPU를 사용하도록 응용 프로그램을 다시 작성하십시오. 이렇게하면 더 작거나 작은 상자에서 실행할 수 있습니다. (투자 가치가 있거나 없을 수도 있습니다.) 앱을 자주 사용하지 않으면 람다를 사용하여 많은 돈을 절약 할 수 있습니다. Java 응용 프로그램을 실행하려고 하면 속도가 매우 느려지겠습니다.
로드, 잠깐 기대하는 검색, 인덱싱 속도, 검색 인덱스의 크기 등과 같은 정보는 누락되었습니다. 그러나 우리가 주신 내용으로 S3를 파일 저장소 (S3 바위)로 사용할 것입니다. 정말로, 정말로 굉장하다). 상용 검색 응용 프로그램을 사용하는 경우 자동 확장 기능이있는 EC2 인스턴스와 ELB가 필요합니다. 대체 검색 엔진이 허용되면 Elasticsearch가 가장 좋은 방법 일 것입니다. IMHO와 같이 AWS Elasticsearch 서비스 대신 EC2에서 실행합니다. 아직 준비가되지 않았습니다. Elasticsearch를 자동으로 자동 조절하지 마십시오. 모든 종류의 문제가 발생할 것입니다. CloudSearch에 대한 경험이 없으므로 Cloud에 대한 의견이 없습니다. 모든 옵션에 관계없이 CloudFormation을 사용합니다.

NEW QUESTION: 2
General LedgerCloudに予算データを入力します。サポートされていない方法はどれですか？
A. アプリケーション開発フレームワークデスクトップ統合（ADFdi）
B. SmartViewの財務諸表からの直接的な予算残高の更新
C. ファイルベースのデータインポート
D. 予算ジャーナルの入力
Answer: D

NEW QUESTION: 3



A. Option D
B. Option C
C. Option B
D. Option A
Answer: D

NEW QUESTION: 4
How should you calculate the monthly uptime percentage? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
"Maximum Available Minutes" is the total accumulated minutes during a billing month .
"Downtime" is the total accumulated minutes that are part of Maximum Available Minutes where a system is unavailable.
"Monthly Uptime Percentage" for a service is calculated as Maximum Available Minutes less Downtime divided by Maximum Available Minutes x 100.
Monthly Uptime Percentage is represented by the following formula:
Monthly Uptime % = (Maximum Available Minutes-Downtime) / Maximum Available Minutes x 100.
References:
https://azure.microsoft.com/en-au/support/legal/sla/cloud-services/v1_0/