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NEW QUESTION: 1
As shown in the figure, four STAs (STA1 to STA4) are associated with API and STA5 is associated with AP2.
The start threshold for load balancing is set to 5. API and AP2 each allow a maximum of 10 STAs and the load difference threshold is set to 10%. When STA6 sends an association request to API for the first time, which of the following statements is TRUE?

A. API preferentially uses the load difference threshold algorithm for calculation and rejects the association request from STA6.
B. API preferentially uses the load difference threshold algorithm for calculation and allows the association request from STA6.
C. API preferentially uses the load balancing algorithm for calculation and rejects the association request from STA6.
D. API preferentially uses the load balancing algorithm for calculation and allows the association request from STA6.
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Sie müssen die geeigneten Größen für die virtuellen Azure-Maschinen ermitteln.
Welche fünf Aktionen sollten Sie nacheinander ausführen? Verschieben Sie zum Beantworten die entsprechenden Aktionen aus der Liste der Aktionen in den Antwortbereich und ordnen Sie sie in der richtigen Reihenfolge an.

Answer:
Explanation:

Explanation:
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/migrate/tutorial-assessment-vmware

NEW QUESTION: 3
You plan to design a solution for an Al implementation that uses data from loT devices.
You need to recommend a data storage solution for the loT devices that meets the following requirements:
*Allow data to be queried in real-time as it streams into the solution.
*Provide the lowest amount of latency for loading data into the solution.
What should you include in the recommendation?
A. a Microsoft Azure Table Storage solution
B. a Microsoft Azure HDInsight R Server cluster
C. a Microsoft Azure SQL database that has In-Memory OLTP enabled
D. a Microsoft Azure HDInsight Hadoop cluster
Answer: D
Explanation:
Explanation
You can use HDInsight to process streaming data that's received in real time from a variety of devices.
Internet of Things (IoT)
You can use HDInsight to build applications that extract critical insights from data. You can also use Azure Machine Learning on top of that to predict future trends for your business.
By combining enterprise-scale R analytics software with the power of Apache Hadoop and Apache Spark, Microsoft R Server for HDInsight gives you the scale and performance you need. Multi-threaded math libraries and transparent parallelization in R Server handle up to 1000x more data and up to 50x faster speeds than open-source R, which helps you to train more accurate models for better predictions.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hadoop/apache-hadoop-introduction