NS0-901 문제 31
한 조직은 대규모 AI 학습 클러스터를 갖춘 핵심 데이터 센터와 데이터 수집 및 로컬 추론을 위한 여러 원격 엣지 로케이션을 보유하고 있습니다. 엣지 로케이션은 핵심 데이터 센터에서 학습된 최신 모델에 자주 접근해야 하지만, WAN 대역폭이 제한적이고 불안정할 수 있습니다.
엣지 환경의 사용자들이 모델 로딩 속도가 느리다고 보고하고 있습니다.
아키텍트가 엣지 사이트의 데이터 액세스 로그를 검토합니다.
타임스탬프: 2025년 7월 11일 오후 3시 30분 00초 (UTC)
이벤트: 모델 로드 요청
모델 경로: nfs://core-filer.example.com/vol/models/latest_model.pkl
소스 IP: 192.168.100.15 (엣지 서버)
목적지 IP: 10.1.1.50 (코어 파일러)
상태: 성공
재생 시간: 3600초 (60분)
엣지 환경에서 모델 로딩 시간이 느린 가장 유력한 원인은 무엇일까요?
엣지 환경의 사용자들이 모델 로딩 속도가 느리다고 보고하고 있습니다.
아키텍트가 엣지 사이트의 데이터 액세스 로그를 검토합니다.
타임스탬프: 2025년 7월 11일 오후 3시 30분 00초 (UTC)
이벤트: 모델 로드 요청
모델 경로: nfs://core-filer.example.com/vol/models/latest_model.pkl
소스 IP: 192.168.100.15 (엣지 서버)
목적지 IP: 10.1.1.50 (코어 파일러)
상태: 성공
재생 시간: 3600초 (60분)
엣지 환경에서 모델 로딩 시간이 느린 가장 유력한 원인은 무엇일까요?
NS0-901 문제 32
건축가가 새로운 데이터 엔지니어링 팀에게 다양한 데이터 저장 패러다임을 설명하고 있습니다. 팀은 AI 프로젝트에 필요한 다양한 유형의 데이터를 어디에 저장해야 하는지 이해해야 합니다. 다음 중 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점을 정확하게 설명하는 문장은 무엇입니까?
NS0-901 문제 33
Kubernetes에서 Pod로 실행되는 "Advisor Assistant" 애플리케이션이 갑자기 AFF A-Series의 데이터에 접근할 수 없게 되었습니다. 애플리케이션 로그에는 "연결 시간 초과" 오류가 표시됩니다. 네트워크 팀은 애플리케이션 Pod와 스토리지 시스템의 NFS 데이터 LIF 간의 트래픽에 대한 방화벽 로그 일부를 제공했습니다.
시간 | SRC_IP | DST_IP | 프로토콜 | DST_PORT | 동작
-|--||-|-|-
2025-07-11T16:01:10Z | 10.20.5.101 (Pod) | 10.20.10.55 (LIF) | TCP | 111 | 차단됨 2025-07-
11T16:01:12Z | 10.20.5.101 (Pod) | 10.20.10.55 (LIF) | TCP | 2049 | 차단됨 연결 실패의 가장 유력한 원인은 무엇입니까?
시간 | SRC_IP | DST_IP | 프로토콜 | DST_PORT | 동작
-|--||-|-|-
2025-07-11T16:01:10Z | 10.20.5.101 (Pod) | 10.20.10.55 (LIF) | TCP | 111 | 차단됨 2025-07-
11T16:01:12Z | 10.20.5.101 (Pod) | 10.20.10.55 (LIF) | TCP | 2049 | 차단됨 연결 실패의 가장 유력한 원인은 무엇입니까?
NS0-901 문제 34
건축가가 기초 모델 학습 전용의 새로운 대규모 AI 클러스터를 위한 스토리지 및 네트워크 인프라를 설계하고 있습니다. 주요 설계 목표는 최대한 높은 데이터 처리량과 최소한의 지연 시간을 달성하여 수백만 달러에 달하는 GPU 리소스가 유휴 상태가 되지 않도록 하는 것입니다. 이 목표를 달성하기 위해 설계에 반드시 포함해야 하는 두 가지 기술은 무엇입니까?
(두 개를 선택하세요.)
(두 개를 선택하세요.)
NS0-901 문제 35
물리 기반 시뮬레이션과 AI 기반 분석을 공유 데이터 기반에서 결합하려는 회사의 목표를 고려할 때, 이 프로젝트는 어떤 산업 트렌드를 가장 잘 나타내는가?