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NEW QUESTION: 1
다음 중 국가에 수출하는 데 가장 제한적인 장벽을 만드는 방법은 무엇입니까?
A. 교환 컨트롤.
B. 할당량.
C. 금수 조치.
D. 관세
Answer: C
Explanation:
An embargo is a total ban on some kinds of imports. It is an extreme form of the import quota. Embargoes have the effect of totally excluding the exporting entity from selling in that country and are the most restrictive type of import/export law.

NEW QUESTION: 2
ケーススタディ：6-TerramEarth
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業産業用の重機を製造しています。約
彼らのビジネスの80％は鉱業からであり、20％は農業からです。現在、100か国に500を超える販売店とサービスセンターがあります。彼らの使命は、顧客の生産性を高める製品を構築することです。
ソリューションのコンセプト
2000万台のTerramEarth車両が稼働しており、毎秒120フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
データはメンテナンスポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して操作パラメーターを調整することができ、新しいコンピューティングモジュールを使用してフィールドで車両をアップグレードできます。
約200,000台の車両がセルラーネットワークに接続されているため、TerramEarthはデータを直接収集できます。 TerramEarthは、1秒あたり120時間の操作で1秒あたり120フィールドのデータの割合で、これらの接続された車両から合計約9 TB /日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、単一の米国西海岸ベースのデータセンターに存在するLinuxおよびWindowsベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzipしてFTP経由でアップロードし、データをデータウェアハウスに配置します。このプロセスには時間がかかるため、集計レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に在庫に入れ、車両の計画外のダウンタイムを60％削減できました。ただし、データが古くなっているため、一部のお客様は、部品の交換を待つ間、最長4週間車両を所有していません。
ビジネス要件
計画外の車両のダウンタイムを1週間未満に減らします。

顧客が設備をどのように使用するかについてのより多くのデータでディーラーネットワークをサポートする

新しい製品とサービスの位置づけ
さまざまな企業、特に種子や肥料のサプライヤーと提携する能力を持っている

急成長している農業ビジネスで-顧客のための説得力のある共同提供を作成する。
技術要件
単一のデータセンターを超えて拡大し、アメリカ中西部および東部への待ち時間を短縮

海岸。
バックアップ戦略を作成します。

機器からデータセンターへのデータ転送のセキュリティを強化します。

データウェアハウスのデータを改善します。

顧客と機器のデータを使用して、顧客のニーズを予測します。

アプリケーション1：データの取り込み
カスタムPythonアプリケーションは、アップロードされたデータファイルを単一のサーバーから読み取り、データウェアハウスに書き込みます。
計算：
Windows Server 2008 R2

-16 CPU
-128 GBのRAM
-10 TBのローカルHDDストレージ
アプリケーション2：レポート
ビジネスアナリストが日次レポートを実行して、修理が必要な機器を確認するための既製のアプリケーション。 10人のチーム（西海岸5つ、東海岸5つ）のアナリストは、一度に2人しかレポートアプリケーションに接続できません。
計算：
既製のアプリケーション。物理CPUの数に関連付けられたライセンス

-Windows Server 2008 R2
-16 CPU
-32 GBのRAM
-500 GB HDD
データウェアハウス：
単一のPostgreSQLサーバー

-RedHat Linux
-64 CPU
-128 GBのRAM
-RAID 0の4x 6TB HDD
エグゼクティブステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより優れた車両を製造する能力を備えています。しかし、さまざまなアプローチの新製品が絶えず開発されており、私たちの業界で次の変革の波を経験するスキルが不足していることを懸念しています。私の目標は、漸進的な革新を通じて差し迫った市場のニーズに対応しながらスキルを構築することです。
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください。すべての受信データをBigQueryに書き込む新しいアーキテクチャが導入されました。データが汚いことに気付き、コストを管理しながら、自動化された毎日のデータ品質を確保したいと考えています。
あなたは何をするべきか？
A. 取り込みCloud Dataflowジョブをセットアップし、取り込みプロセスでデータを受信します。 Cloud Dataflowパイプラインのデータをクリーンアップします。
B. BigQueryのデータにSQLステートメントを作成し、ビューとして保存します。ビューを毎日実行し、結果を新しいテーブルに保存します。
C. Cloud Dataprepを使用して、BigQueryテーブルをソースとして構成します。データをクリーンアップするために毎日のジョブをスケジュールします。
D. BigQueryからデータを読み取ってクリーンアップするCloud Functionを作成します。トリガーします。 Compute EngineインスタンスからCloud Functionをトリガーします。
Answer: C

NEW QUESTION: 3
An IBM i customer needs 3 additional test environments to run IBM i, AIX and Linux. They currently have only one IBM i environment.
Which of the following is the minimum needed to add the 3 new environments?
A. PowerVM Standard Edition IBM i, Linux and AIX licenses
B. PowerVM Standard Edition Linux and AIX licenses
C. PowerVM Express Edition Linux and AIX licenses
D. PowerVM Enterprise Edition Linux and AIX licenses
Answer: B