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NEW QUESTION: 1
You manage an on-premises Microsoft SQL server that has a database named DB1.
An application named App1 retrieves customer information for DB1.
Users report that App1 takes an unacceptably long time to retrieve customer records.
You need to find queries that take longer than 400 ms to run.
Which statement should you execute?
A. Option

B. Option

C. Option

D. Option

Answer: C
Explanation:
Total_worker_time: Total amount of CPU time, reported in microseconds (but only accurate to milliseconds), that was consumed by executions of this plan since it was compiled.
Incorrect Answers:
A: Qs.max_worker_time: Maximum CPU time, reported in microseconds (but only accurate to milliseconds), that this plan has ever consumed during a single execution.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-dynamic-management-views/sys-dm-exec-query-stats-transact-sql

NEW QUESTION: 2
솔루션 아키텍트는 VPC의 Amazon EC2 인스턴스에서 Amazon DynamoDB에 대한 API 호출이 인터넷을 통과하지 않도록 해야 합니다.
이를 위해 솔루션 아키텍트는 무엇을 해야 합니까? (2 개 선택)
A. VPC의 각 서브넷에서 엔드 포인트에 대한 ENI 생성
B. 엔드 포인트에 대한 라우팅 테이블 항목 생성
C. 엔드 포인트를 사용하는 새 DynamoDB 테이블 생성
D. 기본 보안 그룹에 보안 그룹 항목을 생성하여 액세스를 제공합니다.
E. DynamoDB 용 게이트웨이 엔드 포인트 생성
Answer: B,E
Explanation:
Amazon DynamoDB and Amazon S3 support gateway endpoints, not interface endpoints. With a gateway endpoint you create the endpoint in the VPC, attach a policy allowing access to the service, and then specify the route table to create a route table entry in.

CORRECT: "Create a route table entry for the endpoint" is a correct answer.
CORRECT: "Create a gateway endpoint for DynamoDB" is also a correct answer.
INCORRECT: "Create a new DynamoDB table that uses the endpoint" is incorrect as it is not necessary to create a new DynamoDB table.
INCORRECT: "Create an ENI for the endpoint in each of the subnets of the VPC" is incorrect as an ENI is used by an interface endpoint, not a gateway endpoint.
INCORRECT: "Create a VPC peering connection between the VPC and DynamoDB" is incorrect as you cannot create a VPC peering connection between a VPC and a public AWS service as public services are outside of VPCs.
References:
https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpce-gateway.html

NEW QUESTION: 3
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Data Lake Gen1ストレージを使用するHDInsight / Hadoopクラスターソリューションを設計しています。
ソリューションにはPOSIX権限が必要であり、監査の診断ログを有効にします。
ストレージを最適化するソリューションを推奨する必要があります。
提案されたソリューション：圧縮ジョブを実装して、小さなファイルを大きなファイルに結合します。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation:
Explanation
Depending on what services and workloads are using the data, a good size to consider for files is 256 MB or greater. If the file sizes cannot be batched when landing in Data Lake Storage Gen1, you can have a separate compaction job that combines these files into larger ones.
Note: POSIX permissions and auditing in Data Lake Storage Gen1 comes with an overhead that becomes apparent when working with numerous small files. As a best practice, you must batch your data into larger files versus writing thousands or millions of small files to Data Lake Storage Gen1. Avoiding small file sizes can have multiple benefits, such as:
Lowering the authentication checks across multiple files
Reduced open file connections
Faster copying/replication
Fewer files to process when updating Data Lake Storage Gen1 POSIX permissions References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-lake-store/data-lake-store-best-practices