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  • Exam Code: AZ-400
  • Exam Name: Microsoft Azure DevOps Solutions
  • Version: V12.75     Q & A: 69 Questions and Answers

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NEW QUESTION: 1
SIMULATION
Überblick
Der folgende Teil der Prüfung ist ein Labor. In diesem Abschnitt führen Sie eine Reihe von Aufgaben in einer Live-Umgebung aus. Während Ihnen die meisten Funktionen wie in einer Live-Umgebung zur Verfügung stehen, sind einige Funktionen (z. B. Kopieren und Einfügen, Navigieren zu externen Websites) konstruktionsbedingt nicht möglich.
Die Bewertung basiert auf dem Ergebnis der Ausführung der im Labor angegebenen Aufgaben. Mit anderen Worten, es spielt keine Rolle, wie Sie die Aufgabe ausführen. Wenn Sie sie erfolgreich ausführen, erhalten Sie für diese Aufgabe eine Gutschrift.
Die Laborzeiten sind nicht separat festgelegt. In dieser Prüfung müssen Sie möglicherweise mehr als ein Labor absolvieren. Sie können so viel Zeit verwenden, wie Sie für jedes Labor benötigen. Sie sollten Ihre Zeit jedoch angemessen verwalten, um sicherzustellen, dass Sie die Labors und alle anderen Abschnitte der Prüfung in der angegebenen Zeit absolvieren können.
Bitte beachten Sie, dass Sie nach dem Absenden Ihrer Arbeit durch Klicken auf die Schaltfläche Weiter innerhalb eines Labors NICHT mehr in das Labor zurückkehren können.
Um das Labor zu starten
Sie können das Labor starten, indem Sie auf die Schaltfläche Weiter klicken.
Sie planen, Verbindungen zwischen den virtuellen Netzwerken VNET01-USEA2 und VNET01-USWE2 zuzulassen.
Sie müssen sicherstellen, dass virtuelle Maschinen mithilfe ihrer privaten IP-Adresse über beide virtuellen Netzwerke kommunizieren können. Die Lösung darf KEINE virtuellen Netzwerk-Gateways erfordern.
Was sollten Sie über das Azure-Portal tun?
A. Mithilfe des virtuellen Netzwerk-Peerings können Sie nahtlos zwei virtuelle Azure-Netzwerke verbinden. Nach dem Peering werden die virtuellen Netzwerke zu Konnektivitätszwecken als ein Netzwerk angezeigt.
Virtuelle Peer-Netzwerke
Schritt 1. Beginnen Sie im Suchfeld oben im Azure-Portal mit der Eingabe von VNET01-USEA2. Wenn VNET01-USEA2 in den Suchergebnissen angezeigt wird, wählen Sie es aus.
Schritt 2. Wählen Sie unter EINSTELLUNGEN Peerings aus und wählen Sie dann + Hinzufügen aus, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:

Schritt 3. Geben Sie die folgenden Informationen ein oder wählen Sie sie aus, übernehmen Sie die Standardeinstellungen für die übrigen Einstellungen und wählen Sie dann OK aus.
Name: myVirtualNetwork1-myVirtualNetwork2 (zum Beispiel)
Abo: Wählen Sie Ihr Abo.
Virtuelles Netzwerk: VNET01-USWE2 - Um das virtuelle Netzwerk VNET01-USWE2 auszuwählen, wählen Sie Virtuelles Netzwerk und anschließend VNET01-USWE2. Sie können ein virtuelles Netzwerk in derselben Region oder in einer anderen Region auswählen.
Jetzt müssen wir die Schritte 1-3 für das andere Netzwerk VNET01-USWE2 wiederholen:
Schritt 4. Beginnen Sie im Suchfeld oben im Azure-Portal mit der Eingabe von VNET01-USEA2. Wenn VNET01-USEA2 in den Suchergebnissen angezeigt wird, wählen Sie es aus.
Schritt 5. Wählen Sie Peerings unter EINSTELLUNGEN aus und wählen Sie dann + Hinzufügen aus.
B. Mithilfe des virtuellen Netzwerk-Peerings können Sie nahtlos zwei virtuelle Azure-Netzwerke verbinden. Nach dem Peering werden die virtuellen Netzwerke zu Konnektivitätszwecken als ein Netzwerk angezeigt.
Virtuelle Peer-Netzwerke
Schritt 1. Beginnen Sie im Suchfeld oben im Azure-Portal mit der Eingabe von VNET01-USEA2. Wenn VNET01-USEA2 in den Suchergebnissen angezeigt wird, wählen Sie es aus.
Schritt 2. Wählen Sie unter EINSTELLUNGEN Peerings aus und wählen Sie dann + Hinzufügen aus, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:

Schritt 3. Geben Sie die folgenden Informationen ein oder wählen Sie sie aus, übernehmen Sie die Standardeinstellungen für die übrigen Einstellungen und wählen Sie dann OK aus.
Name: myVirtualNetwork1-myVirtualNetwork2 (zum Beispiel)
Abo: Wählen Sie Ihr Abo.
Virtuelles Netzwerk: VNET01-USWE2 - Um das virtuelle Netzwerk VNET01-USWE2 auszuwählen, wählen Sie Virtuelles Netzwerk und anschließend VNET01-USWE2. Sie können ein virtuelles Netzwerk in derselben Region oder in einer anderen Region auswählen.
Jetzt müssen wir die Schritte 1-3 für das andere Netzwerk VNET01-USWE2 wiederholen:
Schritt 4. Beginnen Sie im Suchfeld oben im Azure-Portal mit der Eingabe von VNET01-USEA2. Wenn VNET01-USEA2 in den Suchergebnissen angezeigt wird, wählen Sie es aus.
Schritt 5. Wählen Sie Peerings unter EINSTELLUNGEN aus und wählen Sie dann + Hinzufügen aus.
Answer: B
Explanation:
Erläuterung:
Verweise:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-network/tutorial-connect-virtual-networks-portal

NEW QUESTION: 2
Many approaches to Knowledge Discovery in Databases (KDD) are used to identify valid and useful patterns in data. This is an evolving field of study that includes a variety of automated analysis solutions such as Data Mining. Which of the following is not an approach used by KDD?
A. Classification
B. Probabilistic
C. Oriented
D. Deviation
Answer: C
Explanation:
The Oriented approach does not correctly describe a KDD approach.
The main approaches of KDD according to CBK are:
* Probabilistic approach: uses graphical representation models to compare different knowledge representations. The models are based on probabilities and data independencies. The probabilistic models are useful for applications involving uncertainty, such as those used in planning and control systems.
* Statistical approach: uses rule discovery and is based on data relationships. Learning algorithm can automatically select useful data relationship paths and attributes. These paths and attributes are then used to construct rules for discovering meaningful information. This approach is used to generalize patterns in the data and to construct rules from the noted patterns. An example of the statistical approach is OLAP.
* Classification approach: groups data according to similarities. One example is a pattern discovery and data-cleaning model that reduces a large database to only a few specific records. By eliminating redundant and non-important data, the discovery of patterns in the data is simplified.
* Deviation and trend analysis: uses filtering techniques to detect patterns. An example is an intrusion detection system that filters a large volume of data so that only the pertinent data is analyzed.
* Neural networks: methods used to develop classification, regression, association, and segmentation models. A neural net method organizes data into nodes that are arranged in layers, and links between the nodes have specific weighting classifications. The neural net is helpful in detecting the associations among the input patterns or relationships. It is also considered a learning system because new information is utomatically incorporated into the system. However, the value and relevance of the decisions made by the neural network are only as good as the experience it is given. The greater the experience, the better the decision. Note that neural nets have a specific problem in terms of an individual's ability to substantiate processing in that they are subject to superstitious knowledge, which is a tendency to identify relations when no relations actually exist. More sophisticated neural nets are less subject to this problem.
* Expert system approach: uses a knowledge base (a collection of all the data, or knowledge, on a particular matter) and a set of algorithms and/or rules that infer new facts from knowledge and incoming data. The knowledge base could be the human experience that is available in an organization. Because the system reacts to a set of rules, if the rules are faulty, the response will also be faulty. Also, because human decision is removed from the point of action, if an error were to occur, the reaction time from a human would be longer.
* Hybrid approach: a combination of more than one approach that provides a more powerful and useful system.
The following answers are incorrect:
The other options describes some of the KDD possible approaches but were not the right choice.
The following reference(s) were/was used to create this question:
OFFICIAL (ISC)2 GUIDE TO THE CISSP EXAM - First Edition, page 309.
and
https://en.wikipedia.org/wiki/Data_mining

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