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NEW QUESTION: 1
According to ITIL@ v3 framework, which set of tools is best suited to provide interrogation and recovery of information relating to devices within the service provider network infrastructure?
A. discovery or automated audit tools
B. business service management tools
C. workflow or process engine tools
D. configuration management system tools
Answer: A
NEW QUESTION: 2
どの2つのステートメントがデータベースコンフィギュレーションアシスタント（DBCA）について真実であるか？ （2つを選択してください）
A. 既存のOracleデータベースを新しいホストにコピーし、新しいホストに必要なパッチを適用するために使用できます。
B. これを使用して、既存のデータベースからデータベーステンプレートを作成できます。
C. SQLデータベース作成スクリプトを生成できます。
D. これを使用して新しい表領域を追加できます。
E. 自動ストレージ管理（ASM）ディスク・グループを構成できます。
Answer: B,C
Explanation:
References: https://docs.oracle.com/cd/E17559_01/em.111/e16599/appdx_creating_db_templates.htm#CJACEDCD
NEW QUESTION: 3
バイナリ分類モデルを作成して、人が病気にかかっているかどうかを予測します。
分類エラーの可能性を検出する必要があります。
説明ごとにどのエラータイプを選択する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: True Positive
A true positive is an outcome where the model correctly predicts the positive class Box 2: True Negative A true negative is an outcome where the model correctly predicts the negative class.
Box 3: False Positive
A false positive is an outcome where the model incorrectly predicts the positive class.
Box 4: False Negative
A false negative is an outcome where the model incorrectly predicts the negative class.
Note: Let's make the following definitions:
"Wolf" is a positive class.
"No wolf" is a negative class.
We can summarize our "wolf-prediction" model using a 2x2 confusion matrix that depicts all four possible outcomes:
Reference:
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/true-false-positive-negative
NEW QUESTION: 4
開発チームが分散したグローバル企業が、Amazon ECSで実行されているマイクロサービスアーキテクチャを使用してウェブアプリケーションを構築しました。各アプリケーションサービスは独立しており、ECSクラスター内のサービスとして実行されます。コンテナのビルドファイルとソースコードは、プライベートのGitHubソースコードリポジトリにあります。
開発、テスト、および運用環境用に個別のECSクラスターが存在します。
開発者は、GitHubリポジトリのブランチに機能をプッシュし、変更を環境固有のブランチ（開発、テスト、または本番）にマージする必要があります。このマージでは、自動パイプラインをトリガーして、適切なECSクラスターへのビルドと展開を実行する必要があります。
これらの要件に対する自動化ソリューションとして、DevOpsエンジニアは何を推奨すべきですか？
A. 環境ごとにAWS CodePipelineで個別のパイプラインを作成します。 GitHubの対応する環境ブランチへのコミットに基づいて、各パイプラインをトリガーします。ビルドステージを追加してAWS CodeBuildを起動し、ビルドファイルからコンテナーイメージを作成し、Amazon ECRにプッシュします。次に、別のステージを追加して、その環境に適したクラスターのAmazon ECSタスクとサービス定義を更新します。
B. ECSクラスターおよびAWS CodePipelineサービス用のAWS CloudFormationスタックを作成します。コンテナビルドファイルをAmazon S3バケットに保存します。コミット後フックを使用して、ECSクラスターをデプロイするCloudFormationスタック更新をトリガーします。 S3のコンテナビルドファイルに基づいて、イメージをビルドしてAmazon ECRにプッシュするタスクをECSクラスターに追加します。
C. AWS CodeCommitで新しいリポジトリを作成します。 AWS CodeBuildでスケジュールされたプロジェクトを設定して、GitHubリポジトリを新しいCodeCommitリポジトリに同期します。 CodeCommitリポジトリへの変更によってトリガーされる環境ごとに個別のパイプラインを作成します。 AWS Lambdaを使用してコンテナイメージを構築し、Amazon ECRにプッシュするステージを追加します。次に、別のステージを追加して、その環境に適したクラスターのECSタスクとサービス定義を更新します。
D. AWS CodePipelineでパイプラインを作成します。 GitHubのmasterブランチへのコミットによってトリガーされるように構成します。 Gitコミットメッセージを使用してコミットを適用する環境を決定するステージを追加し、create-image Amazon ECRコマンドを呼び出してイメージをビルドし、コンテナービルドファイルに渡します。次に、その環境に適したクラスター内のECSタスクとサービス定義を更新するステージを追加します。
Answer: A
Explanation:
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ecs-cd-pipeline.html
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