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Hast du Hunger, Kind?

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ソリューションアーキテクトは、ユーザーのために何百もの機械学習モデルをホストする必要がある企業のクラウドアーキテクチャを設計しています。起動時に、モデルはAmazonS3からメモリに最大10GBのデータをロードする必要がありますが、ディスクアクセスは必要ありません。ほとんどのモデルは散発的に使用されますが、ユーザーはすべてのモデルが高可用性であり、低遅延でアクセスできることを期待しています。
どのソリューションが要件を満たし、最も費用効果が高いですか？
A. 各モデルのAmazon APIGatewayの背後にあるAWSLambda関数としてモデルをデプロイします。
B. モデルをAmazon Elastic Container Service（Amazon ECS）サービスとして単一のApplication Load Balancerの背後にデプロイし、パスベースのルーティングを使用します。1つのパスが各モデルに対応します。
C. モデルを各モデルのApplication LoadBalancerの背後にあるAmazonElastic Container Service（Amazon ECS）サービスとしてデプロイします。
D. パスベースのルーティングを使用して単一のAmazon APIGatewayの背後にAWSLambda関数としてモデルをデプロイします。1つのパスが各モデルに対応します。
Answer: D

NEW QUESTION: 2
DRAG DROP
You need to recommend a solution to meet the compliance requirements for the research department and the statutory holidays.
What should you recommend configuring?
To answer, drag the appropriate object to the correct location in the answer area. Each object may be used once, more than once, or not at all. Additionally, you may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
Select and Place:

Answer:
Explanation:


NEW QUESTION: 3
You are tuning a hyperparameter for an algorithm. The following table shows a data set with different hyperparameter, training error, and validation errors.

Use the drop-down menus to select the answer choice that answers each question based on the information presented in the graphic.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: 4
Choose the one which has lower training and validation error and also the closest match.
Minimize variance (difference between validation error and train error).
Box 2: 5
Minimize variance (difference between validation error and train error).
Reference:
https://medium.com/comet-ml/organizing-machine-learning-projects-project-management-guidelines-2d2b85651

NEW QUESTION: 4
회사가 클라우드로 마이그레이션하고 있습니다. 기존 데이터 센터 환경에서 가상 머신의 구성을 평가하여 새로운 Amazon EC2 인스턴스의 크기를 정확하게 조정할 수 있기를 원합니다. 회사는 CPU, 메모리 및 디스크 사용률과 같은 메트릭을 수집하려고 하며 각 인스턴스에서 실행중인 프로세스의 인벤토리를 필요로 합니다. 또한 서버 간 통신을 매핑하기 위해 네트워크 연결을 모니터링하려고 합니다.
이 데이터를 가장 효과적으로 수집 할 수 있는 방법은 무엇입니까?
A. AWS Management Console에서 AWS Application Discovery Service를 활성화하고 VPN을 통한 스캔을 허용하도록 회사 방화벽을 구성하십시오.
B. AWS Application Discovery Service를 사용하고 기존 가상화 환경에서 에이전트 없는 감지를 활성화하십시오.
C. 로컬 환경 내의 모든 서버에서 Amazon CloudWatch 에이전트를 구성하고 지표를 Amazon CloudWatch Logs에 게시합니다.
D. AWS Application Discovery Service를 사용하고 데이터 수집 에이전트를 데이터 센터의 각 가상 머신에 배포하십시오.
Answer: D