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COBIT-2019 Prüfungen - ISACA COBIT-2019 Fragen Beantworten, COBIT-2019 Deutsch Prüfung - Martinorellano

Exam Code: ISACA COBIT-2019
Exam Name: COBIT 2019 Foundation
Certification: Isaca Certification
Total Questions: 62 Q&As
Product Format: PDF + Engine

PDF + Testing Engine

Testing Engine

PDF Only

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NEW QUESTION: 1
You are a functional consultant for a company named Contoso Entertainment System USA (USMF).
You plan to manage safety stock level.
You need to configure a minimum stock level of 1,500 units for an item named StandardSpeakerUpSel in warehouse number 13.
To complete this task, sign in to Dynamics 365 portal.
Answer:
Explanation:
Select Product information management > Products > Released products and then select the product (StandardSpeakerUpSel), and then on the Action Pane, in the Plan tab, in the Coverage group, select Item coverage to open the Item coverage page.
Select Min/Max in for the Coverage code and enter the value 1,500 for the Minimum value.

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/configure-use-master-planning-dyn365-supply-chain-mgmt/02-setup

NEW QUESTION: 2
Which of the following results in a denial-of-service attack?
A. Leapfrog attack
B. Negative acknowledgement (NAK) attack
C. Brute force attack
D. Ping of death
Answer: D
Explanation:
The use of Ping with a packet size higher than 65 KB and no fragmentation flag on will cause a denial of service. A brute force attack is typically a text attack that exhausts all possible key combinations. A leapfrog attack, the act of telneting through one or more hosts to preclude a trace, makes use of user ID and password information obtained illicitly from one host to compromise another host. A negative acknowledgement attack is a penetration technique that capitalizes on a potential weakness in an operating system that does not handle asynchronous interrupts properly, leaving the system in an unprotected state during such interrupts.

NEW QUESTION: 3
迷惑メールを識別するための新しいアルゴリズムがPythonで作成されました。このアルゴリズムは、Amazon S3に保存されている100万件の電子メールのサンプルセットに含まれるフリーテキストを分析します。アルゴリズムは5 PBの本番データセットにまたがって拡張する必要があります。これもAmazon S3ストレージにあります。
このユースケースに最適なAWSサービス戦略はどれですか。
A. Amazon EMRを使用して、ストリーミングプログラムステップを使用してクラスター全体でテキスト分析タスクを並列化します。
B. データをAmazon ElastiCacheにコピーしてインメモリデータのテキスト分析を実行し、モデルの結果をAmazon Machine Learningにエクスポートします。
C. AWS Data PipelineからPythonジョブを開始して、Amazon S3テキストファイルに対して直接実行します。
D. Amazon Elasticsearch Serviceを使用してテキストを保存してから、Python Elasticsearch Clientを使用してテキストインデックスに対して分析を実行します。
Answer: D
Explanation:
https://aws.amazon.com/blogs/database/indexing-metadata-in-amazon-elasticsearch-service- using-aws-lambda-and-python/