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NEW QUESTION: 1
You need to recommend a design that meets the technical requirements for communication between
Fabrikam and A. Datum.
Which three actions should you perform in fabrikam.com? (Each correct answer presents part of the solution. Choose three.)
A. From a Mailbox server, create a Send connector that has an address space for adatum.com.
B. From EDGE1, create a Send connector that has an address space for adatum.com
C. Exchange certificates with the administrators of adatum.com.
D. Create a remote domain for adatum.com.
E. Run the Set-TransportConfigcmdlet.
F. Run the Set-TransportServercmdlet.
Answer: A,C,E

NEW QUESTION: 2
Scenario: A customer has attempted to integrate XenMobile with XenApp and XenDesktop. Users connect to the Worx Store and can see MDX applications but CANNOT see published applications or desktops.
A Citrix Engineer determines a possible cause of this issue is that either port __________ or __________ between the XenMobile Server and StoreFront is NOT open. (Choose the two correct options to complete the sentence.)
A. 0
B. 1
C. 2
D. 3
E. 4
Answer: C,E

NEW QUESTION: 3
グローバルな靴屋には、自分で管理したり、他のディスカウントストアでブローカーを通じて販売したり、オンラインで販売したりする1000を超える小売店があります。これらのチャンネルは完全に独立しています。 COOが包括的な洞察を得ることを可能にするためにこれらのデータセットをマージするシステムはありません。あなたは、そのチャネルの全社的な全体像を提供し、必要に応じてアドホック分析を実行できるようにする必要があります。これをどのように設定できますか？ 2つ選んでください。
2正しい答えを選んでください。
A. まず、さまざまなソースからすべてのデータをAmazon S3に渡します。次に、Amazon EMRを使用して、データをソース形式から宛先形式および目的の形式に変換して消去します。
B. Amazon Redshiftを使用してデータをそのテーブルにロード、ソート、分散、および圧縮して、分析クエリが効率的かつ並行して実行できるようにします。最後に、分析を視覚化するために、Amazon QuickSight、またはAmazon RedshiftへのOBDC / JDBC接続を介した多数のパートナー視覚化プラットフォームの1つを使用できます。
C. まず、さまざまなソースからすべてのデータをAmazon DynamoDBに取得します。次に、Amazon Redshiftを使用して、データを変換元の形式から変換先および形式に変換します。
D. Amazon EMRを使用して、分析クエリが効率的かつ並列に実行できるように、データをテーブルにロード、ソート、分散、および圧縮します。最後に、分析を視覚化するために、Amazon QuickSight、またはAmazon EMRへのOBDC / JDBC接続を介した多数のパートナー視覚化プラットフォームの1つを使用できます。
Answer: A,B
Explanation:
An enterprise data warehouse is a terrific way to solve this problem. The data warehouse needs to collect data from each of the three channels'various systems and from public records for weather and economic data. Each data source sends data daily for consumption by the data warehouse. Because each data source may be structured differently, an extract, transform, and load (ETL) process is performed to reformat the data into a common structure. Then, analytics can be performed across data from all sources simultaneously Reference:
https://d0.awsstatic.com/whitepapers/Big_Data_Analytics_Options_on_AWS.pdf