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NEW QUESTION: 1
次の表に示すAzureリソースを含むAzureの注文処理システムを設計しています。
注文処理システムには、次のトランザクションフローがあります。
*お客様はApp1を使用して注文します。
*注文を受け取ると、App1はベンダー1とベンダー2での製品の入手可能性を確認するメッセージを生成します。
*統合コンポーネントはメッセージを処理し、注文のタイプに応じてFunction1またはFunction2のいずれかをトリガーします。
*ベンダーが製品の入手可能性を確認すると、App1のステータスメッセージがFunction1またはFunction2によって生成されます。
*トランザクションのすべてのステップがstorage1に記録されます。
統合コンポーネントにはどのタイプのリソースを推奨する必要がありますか?
A. an Azure Service Bus queue
B. an Azure Event Hubs capture
C. an Azure Event Grid domain
D. an Azure Data Factory pipeline
Answer: D
Explanation:
A data factory can have one or more pipelines. A pipeline is a logical grouping of activities that together perform a task.
The activities in a pipeline define actions to perform on your data.
Data Factory has three groupings of activities: data movement activities, data transformation activities, and control activities.
Azure Functions is now integrated with Azure Data Factory, allowing you to run an Azure function as a step in your data factory pipelines.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-pipelines-activities
NEW QUESTION: 2
You are deploying a new storage system for your mobile application, which is a media streaming service.
You decide the best fit is Google Cloud Datastore. You have entities with multiple properties, some of which can take on multiple values. For example, in the entity `Movie' the property `actors' and the property
`tags' have multiple values but the property `date released' does not. A typical query would ask for all movies with actor=<actorname> ordered by date_released or all movies with tag=Comedy ordered by date_released. How should you avoid a combinatorial explosion in the number of indexes?
A. Option C
B. Option B.
C. Option D
D. Option A
Answer: D
NEW QUESTION: 3
Which two statements are true about NSR? (Choose two.)
A. NSR requires redundant REs.
B. NSR requires only one RE.
C. NSR requires GRES to function properly.
D. NSR requires graceful restart to function properly
Answer: A,C
NEW QUESTION: 4
Azure MachineLearningのリモートコンピューティングでトレーニング実験を実行しています。
実験は、mlflowおよびazureml-contrib-runパッケージを含むconda環境を使用するように構成されています。
実験で生成されたメトリックを追跡するためのロギングパッケージとしてMLflowを使用する必要があります。
実験用のスクリプトを完了する必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか?回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注:正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: import mlflow
Import the mlflow and Workspace classes to access MLflow's tracking URI and configure your workspace.
Box 2: mlflow.start_run()
Set the MLflow experiment name with set_experiment() and start your training run with start_run().
Box 3: mlflow.log_metric(' ..')
Use log_metric() to activate the MLflow logging API and begin logging your training run metrics.
Box 4: mlflow.end_run()
Close the run:
run.endRun()
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-mlflow