About EMC D-CIS-FN-23 Exam Simulator

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Alles klar, ich sach nix, Und dann war nichts mehr D-CIS-FN-23 Zertifizierungsfragen zu ändern, Guten Abend, Charlie, Die Gestalten um den Tisch herum nahm sie nur als blaue Schemen wahr, Nachdem Tomard ihn verlassen hatte, saß D-CIS-FN-23 Zertifizierungsfragen Lord Eddard Stark da und starrte in die Flamme der Kerze, die neben ihm auf dem Tisch brannte.

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NEW QUESTION: 1
During migration of a clustered portal environment, which two tasks are mandatory before migration is started? (Choose two.)
A. Turn off automatic synchronization on all nodes.
B. Update the theme to be compatible with version 8.5.
C. Remove passwords from the configuration files.
D. Ensure that passwords in the source environment are different from the target environment.
E. Stop the source deployment manager and node agents.
Answer: A,E
Explanation:
Reference:http://infolib.lotus.com/resources/portal/8.0.0/doc/en_us/PT800ACD001/migrate/ mig_disable_auto-sync_wp61_was7_zos.html

NEW QUESTION: 2
統合テスト機能（ITF）をオンライン監査手法として使用する主な利点は、それが可能になることです。
A. アプリケーション制御監査への費用効果の高いアプローチ
B. 不正取引を調査する監査人
C. 財務テストと監査テストの統合
D. 生産データに影響を与えずにテストする監査人
Answer: D

NEW QUESTION: 3
What should you do to visualize the relationship between two numeric values?
A. Create a line chart with multiple reference lines.
B. Create multiple pie charts.
C. Create a scatter plot of the two numeric values and choose a value of interest as the category (points).
D. Use a box plot with trellising.
Answer: C

NEW QUESTION: 4
For this question, refer to the Dress4Win case study. You want to ensure that your on-premises architecture meets business requirements before you migrate your solution.
What change in the on-premises architecture should you make?
A. Containerize the micro services and host them in Google Kubernetes Engine.
B. Resize compute resources to match predefined Compute Engine machine types.
C. Downgrade MySQL to v5.7, which is supported by Cloud SQL for MySQL.
D. Replace RabbitMQ with Google Pub/Sub.
Answer: B
Explanation:
Topic 6, TerramEarth Case 2
Company Overview
TerramEarth manufactures heavy equipment for the mining and agricultural industries. About 80% of their business is from mining and 20% from agriculture. They currently have over 500 dealers and service centers in 100 countries. Their mission is to build products that make their customers more productive.
Solution Concept
There are 20 million TerramEarth vehicles in operation that collect 120 fields of data per second. Data is stored locally on the vehicle and can be accessed for analysis when a vehicle is serviced. The data is downloaded via a maintenance port. This same port can be used to adjust operational parameters, allowing the vehicles to be upgraded in the field with new computing modules.
Approximately 200,000 vehicles are connected to a cellular network, allowing TerramEarth to collect data directly. At a rate of 120 fields of data per second with 22 hours of operation per day, TerramEarth collects a total of about 9 TB/day from these connected vehicles.
Existing Technical Environment
TerramEarth's existing architecture is composed of Linux and Windows-based systems that reside in a single U.S. west coast based data center. These systems gzip CSV files from the field and upload via FTP, and place the data in their data warehouse. Because this process takes time, aggregated reports are based on data that is 3 weeks old.
With this data, TerramEarth has been able to preemptively stock replacement parts and reduce unplanned downtime of their vehicles by 60%. However, because the data is stale, some customers are without their vehicles for up to 4 weeks while they wait for replacement parts.
Business Requirements
Decrease unplanned vehicle downtime to less than 1 week.
Support the dealer network with more data on how their customers use their equipment to better position new products and services Have the ability to partner with different companies - especially with seed and fertilizer suppliers in the fast-growing agricultural business - to create compelling joint offerings for their customers.
Technical Requirements
Expand beyond a single datacenter to decrease latency to the American Midwest and east coast.
Create a backup strategy.
Increase security of data transfer from equipment to the datacenter.
Improve data in the data warehouse.
Use customer and equipment data to anticipate customer needs.
Application 1: Data ingest
A custom Python application reads uploaded datafiles from a single server, writes to the data warehouse.
Compute:
Windows Server 2008 R2
- 16 CPUs
- 128 GB of RAM
- 10 TB local HDD storage
Application 2: Reporting
An off the shelf application that business analysts use to run a daily report to see what equipment needs repair. Only 2 analysts of a team of 10 (5 west coast, 5 east coast) can connect to the reporting application at a time.
Compute:
Off the shelf application. License tied to number of physical CPUs
- Windows Server 2008 R2
- 16 CPUs
- 32 GB of RAM
- 500 GB HDD
Data warehouse:
A single PostgreSQL server
- RedHat Linux
- 64 CPUs
- 128 GB of RAM
- 4x 6TB HDD in RAID 0
Executive Statement
Our competitive advantage has always been in the manufacturing process, with our ability to build better vehicles for lower cost than our competitors. However, new products with different approaches are constantly being developed, and I'm concerned that we lack the skills to undergo the next wave of transformations in our industry. My goals are to build our skills while addressing immediate market needs through incremental innovations.