NS0-901 문제 16
해당 회사는 "어드바이저 어시스턴트"에 새로운 배치 처리 기능을 추가하려고 합니다. 시스템은 매일 밤 50가지의 서로 다른 위험 모델을 기반으로 모든 고객 포트폴리오를 분석하고 규정 준수 보고서를 생성해야 합니다. 이는 고도의 병렬 처리가 필요한 읽기 작업 부하입니다. 아키텍트는 효율적이면서도 기존 챗봇 운영 환경에 영향을 미치지 않는 데이터 워크플로우를 설계해야 합니다. 어떤 일련의 조치와 기술이 가장 효과적인 솔루션을 제공할까요?
NS0-901 문제 17
경험이 부족한 관리자가 운영 볼륨에서 사용하지 않는 오래된 스냅샷 복사본을 삭제하여 공간을 확보하려고 시도했지만 오류가 발생했습니다. 관리자는 올바른 명령어를 사용하고 있으며 적절한 'vsadmin' 역할을 보유하고 있다고 확신합니다.
명령어와 오류는 아래와 같습니다.
cluster-1::> volume snapshot delete -vserver svm_prod -volume app_data -snapshot nightly.2025-06-15_0015 오류: 명령이 실패했습니다. 이 작업은 허용되지 않습니다. 스냅샷 복사본 "nightly.2025-" 삭제
V서버 "svm_prod"의 볼륨 "app_data"에 있는 "06-15_0015"는 승인이 필요합니다.
보류 중인 승인을 보려면 "security multi-admin-verify approval show" 명령을 사용하십시오.
관리자가 스냅샷을 삭제할 수 없는 가장 유력한 이유는 무엇입니까?
명령어와 오류는 아래와 같습니다.
cluster-1::> volume snapshot delete -vserver svm_prod -volume app_data -snapshot nightly.2025-06-15_0015 오류: 명령이 실패했습니다. 이 작업은 허용되지 않습니다. 스냅샷 복사본 "nightly.2025-" 삭제
V서버 "svm_prod"의 볼륨 "app_data"에 있는 "06-15_0015"는 승인이 필요합니다.
보류 중인 승인을 보려면 "security multi-admin-verify approval show" 명령을 사용하십시오.
관리자가 스냅샷을 삭제할 수 없는 가장 유력한 이유는 무엇입니까?
NS0-901 문제 18
한 건축가가 자율주행차용 인공지능을 개발하는 회사를 위해 글로벌 인프라를 설계하고 있습니다.
설계는 서로 다른 세 가지 위치와 기능을 수용해야 합니다.
1. 엣지(테스트 트랙): 테스트 차량들이 하루에 수백 테라바이트의 센서 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 고성능으로 로컬에 수집되어야 합니다.
2. 코어(주 데이터 센터): 모든 엣지 사이트의 원시 데이터는 이곳에 통합되어야 합니다. 이 위치에는 주요 데이터 레이크와 대규모 모델 학습을 위한 메인 GPU 클러스터가 있습니다.
3. 클라우드(퍼블릭 클라우드 제공업체): 데이터 과학자들은 실험 데이터 처리 및 모델 개발을 위해 클라우드 네이티브 도구를 사용하고자 합니다. 또한 원시 데이터를 장기간 보관할 수 있는 비용 효율적인 저장소가 필요합니다.
어떤 배포 위치와 NetApp 기술 조합이 가장 논리적이고 효율적인 엔드투엔드 솔루션을 구성합니까?
설계는 서로 다른 세 가지 위치와 기능을 수용해야 합니다.
1. 엣지(테스트 트랙): 테스트 차량들이 하루에 수백 테라바이트의 센서 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 고성능으로 로컬에 수집되어야 합니다.
2. 코어(주 데이터 센터): 모든 엣지 사이트의 원시 데이터는 이곳에 통합되어야 합니다. 이 위치에는 주요 데이터 레이크와 대규모 모델 학습을 위한 메인 GPU 클러스터가 있습니다.
3. 클라우드(퍼블릭 클라우드 제공업체): 데이터 과학자들은 실험 데이터 처리 및 모델 개발을 위해 클라우드 네이티브 도구를 사용하고자 합니다. 또한 원시 데이터를 장기간 보관할 수 있는 비용 효율적인 저장소가 필요합니다.
어떤 배포 위치와 NetApp 기술 조합이 가장 논리적이고 효율적인 엔드투엔드 솔루션을 구성합니까?
NS0-901 문제 19
AI 아키텍트가 새로운 데이터 레이크 설계안을 검토하고 있습니다. 주요 요구사항은 페타바이트 규모의 비정형 데이터(이미지, 비디오, 센서 로그)를 내구성이 뛰어나고 확장성이 우수하며 비용 효율적인 방식으로 저장하는 것입니다. 이 데이터는 다양한 데이터 처리 및 분석 애플리케이션에서 S3 API를 통해 접근할 수 있습니다.
초기 설계에서는 다수의 디스크를 사용하는 기존 NAS(Network Attached Storage) 파일러를 제안합니다. 설계자는 해당 제안을 검토합니다.
제안 시스템: 기존 NAS 파일러
프로토콜: NFSv4
확장성 모델: 스케일업
메타데이터 처리: 파일러 헤드에 중앙 집중화됨
GB당 비용: 보통
이 제안된 시스템이 페타바이트 규모의 데이터 레이크에 적합하지 않은 이유는 무엇입니까?
초기 설계에서는 다수의 디스크를 사용하는 기존 NAS(Network Attached Storage) 파일러를 제안합니다. 설계자는 해당 제안을 검토합니다.
제안 시스템: 기존 NAS 파일러
프로토콜: NFSv4
확장성 모델: 스케일업
메타데이터 처리: 파일러 헤드에 중앙 집중화됨
GB당 비용: 보통
이 제안된 시스템이 페타바이트 규모의 데이터 레이크에 적합하지 않은 이유는 무엇입니까?
NS0-901 문제 20
한 건축가가 유럽의 한 병원 체인을 위해 환자 진단 영상 분석을 위한 인공지능 솔루션을 설계하고 있습니다. 이 프로젝트는 엄격한 GDPR 규정을 준수해야 하며, 환자 데이터는 주권 국가 영토 밖으로 반출될 수 없습니다. 또한, 병원에서 영상을 검토하는 의사에게 거의 즉각적인 결과를 제공해야 합니다.
어떤 배포 모델이 이러한 보안 및 성능 요구 사항을 가장 잘 충족합니까?
어떤 배포 모델이 이러한 보안 및 성능 요구 사항을 가장 잘 충족합니까?