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NEW QUESTION: 1
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、指定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がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、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。
VM1という名前のAzure仮想マシンがあります。 VM1は、ARM1.jsonという名前のカスタムAzure Resource Managerテンプレートを使用してデプロイされました。
VM1がメンテナンスの影響を受けるという通知を受け取ります。
VM1を別のホストにすぐに移動する必要があります。
解決策：更新管理ブレードで、[有効にする]をクリックします。
これは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: B
Explanation:
You would need to Redeploy the VM.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/windows/redeploy-to-new-node

NEW QUESTION: 2
Inventory levels must be calculated by subtracting the current day's sales from the previous day's final inventory.
Which two options provide Litware with the ability to quickly calculate the current inventory levels by store and product? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Output Event Hubs Avro files to Azure Blob storage. Trigger an Azure Data Factory copy activity to run every 10 minutes to load the data into Azure SQL Data Warehouse. Use Transact-SQL to aggregate the data by store and product.
B. Output Event Hubs Avro files to Azure Blob storage. Use Transact-SQL to calculate the inventory levels by using PolyBase in Azure SQL Data Warehouse.
C. Consume the output of the event hub by using Azure Stream Analytics and aggregate the data by store and product. Output the resulting data into Databricks. Calculate the inventory levels in Databricks and output the data to Azure Blob storage.
D. Consume the output of the event hub by using Azure Stream Analytics and aggregate the data by store and product. Output the resulting data directly to Azure SQL Data Warehouse. Use Transact-SQL to calculate the inventory levels.
E. Consume the output of the event hub by using Databricks. Use Databricks to calculate the inventory levels and output the data to Azure SQL Data Warehouse.
Answer: A,D
Explanation:
A: Azure Stream Analytics is a fully managed service providing low-latency, highly available, scalable complex event processing over streaming data in the cloud. You can use your Azure SQL Data Warehouse database as an output sink for your Stream Analytics jobs.
E: Event Hubs Capture is the easiest way to get data into Azure. Using Azure Data Lake, Azure Data Factory, and Azure HDInsight, you can perform batch processing and other analytics using familiar tools and platforms of your choosing, at any scale you need.
Note: Event Hubs Capture creates files in Avro format.
Captured data is written in Apache Avro format: a compact, fast, binary format that provides rich data structures with inline schema. This format is widely used in the Hadoop ecosystem, Stream Analytics, and Azure Data Factory.
Scenario: The application development team will create an Azure event hub to receive real-time sales data, including store number, date, time, product ID, customer loyalty number, price, and discount amount, from the point of sale (POS) system and output the data to data storage in Azure.
Reference:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-integrate-azure-stream-analytics
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-hubs/event-hubs-capture-overview

NEW QUESTION: 3
What application scenarios does NVMe SSD support? (Multiple Choice)
A. Big Data
B. ServerSAN
C. Database
D. Public Cloud
E. VDI application
Answer: A,B,C,D,E

NEW QUESTION: 4
The Clientele Effect theory implies that investors in the low tax brackets will prefer:
A. high capital gains.
B. high dividend payouts.
C. low dividend payouts.
D. none of these answers.
Answer: B
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
The Clientele Effect is based on the presumption that different groups of investors will prefer different dividend policies based on their tax status and their need for current versus future income requirements.
Hence, investors who face high taxes on current income will tend to avoid stocks with high pay-out ratios.
This lowering of demand for such stocks will tend to depress their prices and to take advantage of this; investors in low tax brackets would gravitate toward them. To this, add the fact that usually, investors in low tax brackets with sufficient capital to invest tend to be either people who are old and retired or institutions like pension funds. Both these groups have a higher need for current income but are sensitive to liquidation of capital. They therefore prefer their income from stocks to be in the form of dividends rather than from the sale of their stock holdings.