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NEW QUESTION: 1

A. Option A
B. Option D
C. Option B
D. Option C
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Welche Risikotechnik wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit und den Einfluss von Risiken auf die Projektziele zu quantifizieren?
A. Risikoreaktionsplanung
B. Risikoregister
C. Expertenurteil
D. Interviewen
Answer: D

NEW QUESTION: 3
You have an Azure Machine Learning model that is deployed to a web service.
You plan to publish the web service by using the name ml.contoso.com.
You need to recommend a solution to ensure that access to the web service is encrypted.
Which three actions should you recommend? Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Obtain an SSL certificate
B. Update the web service
C. Create an Azure Key Vault
D. Generate a shared access signature (SAS)
E. Update DNS
F. Add a deployment slot
Answer: A,B,E
Explanation:
Explanation/Reference:
The process of securing a new web service or an existing one is as follows:
1. Get a domain name.
2. Get a digital certificate.
3. Deploy or update the web service with the SSL setting enabled.
4. Update your DNS to point to the web service.
Note: To deploy (or re-deploy) the service with SSL enabled, set the ssl_enabled parameter to True, wherever applicable. Set the ssl_certificate parameter to the value of the certificate file and the ssl_key to the value of the key file.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-secure-web-service

NEW QUESTION: 4
You are implementing Azure Stream Analytics functions.
Which windowing function should you use for each requirement? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Tumbling
Tumbling window functions are used to segment a data stream into distinct time segments and perform a function against them, such as the example below. The key differentiators of a Tumbling window are that they repeat, do not overlap, and an event cannot belong to more than one tumbling window.

Box 2: Hoppping
Hopping window functions hop forward in time by a fixed period. It may be easy to think of them as Tumbling windows that can overlap, so events can belong to more than one Hopping window result set. To make a Hopping window the same as a Tumbling window, specify the hop size to be the same as the window size.

Box 3: Sliding
Sliding window functions, unlike Tumbling or Hopping windows, produce an output only when an event occurs. Every window will have at least one event and the window continuously moves forward by an € (epsilon). Like hopping windows, events can belong to more than one sliding window.

References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions