CCBA Vorbereitungsfragen & CCBA Exam Fragen - CCBA Fragenkatalog - Stihbiak

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NEW QUESTION: 1
Refer to the exhibit.

Which IP address becomes the active next hop for 192.168.102 0/24 when 192.168.101.2 fails?
A. 192.168.101.10
B. 192.168.101.6
C. 192.168.101.18
D. 192.168.101.14
Answer: C

NEW QUESTION: 2
You have an Azure IoT solution that includes multiple Azure IoT hubs in different geographic locations and a single Device Provision Service instance.
You need to configure device enrollment to assign devices to the appropriate IoT hub based on the following requirements:
The registration ID of the device
The geographic location of the device
The load between the IoT hubs in the same geographic location must be balanced.
What should you use to assign the devices to the IoT hubs?
A. Custom (Use Azure Function)
B. Lowest latency
C. Static configuration (via enrollment list only)
D. Evenly weighted distribution
Answer: C
Explanation:
Set the Device Provisioning Service allocation policy
The allocation policy is a Device Provisioning Service setting that determines how devices are assigned to an IoT hub. There are three supported allocation policies:
Lowest latency: Devices are provisioned to an IoT hub based on the hub with the lowest latency to the device.
Evenly weighted distribution (default): Linked IoT hubs are equally likely to have devices provisioned to them. This is the default setting. If you are provisioning devices to only one IoT hub, you can keep this setting.
Static configuration via the enrollment list: Specification of the desired IoT hub in the enrollment list takes priority over the Device Provisioning Service-level allocation policy.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-dps/tutorial-provision-multiple-hubs

NEW QUESTION: 3
You train a model and register it in your Azure Machine Learning workspace. You are ready to deploy the model as a real-time web service.
You deploy the model to an Azure Kubernetes Service (AKS) inference cluster, but the deployment fails because an error occurs when the service runs the entry script that is associated with the model deployment.
You need to debug the error by iteratively modifying the code and reloading the service, without requiring a re-deployment of the service for each code update.
What should you do?
A. Register a new version of the model and update the entry script to load the new version of the model from its registered path.
B. Create a local web service deployment configuration and deploy the model to a local Docker container.
C. Create an Azure Container Instances (ACI) web service deployment configuration and deploy the model on ACI.
D. Add a breakpoint to the first line of the entry script and redeploy the service to AKS.
E. Modify the AKS service deployment configuration to enable application insights and re-deploy to AKS.
Answer: C
Explanation:
Explanation
How to work around or solve common Docker deployment errors with Azure Container Instances (ACI) and Azure Kubernetes Service (AKS) using Azure Machine Learning.
The recommended and the most up to date approach for model deployment is via the Model.deploy() API using an Environment object as an input parameter. In this case our service will create a base docker image for you during deployment stage and mount the required models all in one call. The basic deployment tasks are:
1. Register the model in the workspace model registry.
2. Define Inference Configuration:
a. Create an Environment object based on the dependencies you specify in the environment yaml file or use one of our procured environments.
b. Create an inference configuration (InferenceConfig object) based on the environment and the scoring script.
3. Deploy the model to Azure Container Instance (ACI) service or to Azure Kubernetes Service (AKS).