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NEW QUESTION: 1
You have an Azure Machine Learning workspace that contains a CPU-based compute cluster and an Azure Kubernetes Services (AKS) inference cluster. You create a tabular dataset containing data that you plan to use to create a classification model.
You need to use the Azure Machine Learning designer to create a web service through which client applications can consume the classification model by submitting new data and getting an immediate prediction as a response.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Create and start a Compute Instance
To train and deploy models using Azure Machine Learning designer, you need compute on which to run the training process, test the model, and host the model in a deployed service.
There are four kinds of compute resource you can create:
Compute Instances: Development workstations that data scientists can use to work with data and models.
Compute Clusters: Scalable clusters of virtual machines for on-demand processing of experiment code.
Inference Clusters: Deployment targets for predictive services that use your trained models.
Attached Compute: Links to existing Azure compute resources, such as Virtual Machines or Azure Databricks clusters.
Step 2: Create and run a training pipeline..
After you've used data transformations to prepare the data, you can use it to train a machine learning model. Create and run a training pipeline Step 3: Create and run a real-time inference pipeline After creating and running a pipeline to train the model, you need a second pipeline that performs the same data transformations for new data, and then uses the trained model to inference (in other words, predict) label values based on its features. This pipeline will form the basis for a predictive service that you can publish for applications to use.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/

NEW QUESTION: 2
Eine wichtige Funktion einer Firewall besteht darin, als:
A. Spezieller Router, der das Internet mit einem LAN verbindet.
B. Proxyserver zur Erhöhung der Zugriffsgeschwindigkeit für autorisierte Benutzer.
C. Server, über den autorisierte Benutzer mit vertrauenswürdigen privaten Netzwerkressourcen verbunden werden.
D. Gerät, um zu verhindern, dass autorisierte Benutzer auf das LAN zugreifen.
Answer: D
Explanation:
Erläuterung:
Eine Firewall ist eine Reihe verwandter Programme, die sich auf einem Netzwerk-Gateway-Server befinden und die Ressourcen eines privaten Netzwerks vor Benutzern anderer Netzwerke schützen. Ein Unternehmen mit einem Intranet, das seinen Mitarbeitern den Zugriff auf das weitere Internet ermöglicht, installiert eine Firewall, um zu verhindern, dass Außenstehende auf ihre eigenen privaten Datenressourcen zugreifen, und um die externen Ressourcen zu steuern, auf die die eigenen Benutzer Zugriff haben. Grundsätzlich filtert eine Firewall, die eng mit einem Router-Programm zusammenarbeitet, alle Netzwerkpakete, um festzustellen, ob sie an ihr Ziel weitergeleitet werden sollen oder nicht. Eine Firewall enthält einen Proxyserver oder arbeitet mit diesem zusammen, der Netzwerkanforderungen für Workstationbenutzer ausführt. Eine Firewall wird häufig auf einem speziell dafür vorgesehenen Computer installiert, der vom Rest des Netzwerks getrennt ist, sodass keine eingehende Anfrage an private Netzwerkressourcen weitergeleitet werden kann.

NEW QUESTION: 3
仮想マシンがロードされるまでお待ちください。ロードしたら、ラボセクションに進むことができます。これには数分かかる場合があり、待機時間はテスト全体の時間から差し引かれません。
[次へ]ボタンが利用可能な場合は、それをクリックして最後のセクションにアクセスします。このセクションでは、ライブ環境で一連のタスクを実行します。ほとんどの機能はライブ環境と同じように使用できますが、一部の機能（コピーと貼り付け、外部のWebサイトに移動する機能など）は、設計上可能ではありません。
スコアリングは、ラボで述べられたタスクの実行結果に基づいています。つまり、タスクをどのように達成するかは関係ありません。タスクを正常に実行すると、そのタスクのクレジットを獲得できます。
ラボは個別に時間を計られておらず、この試験には、完了する必要のある複数のラボがある場合があります。各ラボを完了するのに必要なだけ時間を使用できます。ただし、時間を適切に管理して、指定された時間内にラボおよび試験の他のすべてのセクションを完了することができるようにする必要があります。
ラボ内の[次へ]ボタンをクリックして作品を送信すると、ラボに戻ることができなくなりますのでご注意ください。
次に、[次へ]をクリックしてラボに進みます。







WebApp8という名前の新しいWebアプリを作成する予定です。
WebApp8のすべてのリソースが米国西部の場所で実行されるようにする必要があります。
最初に何をすべきですか？
注：この質問に回答するには、Azureポータルにサインインして、Azureリソースグループを調べます。
A. Azure Traffic Managerをデプロイする
B. ホームページのAzure App Serviceプランを変更します
C. ホームページを変更する11234827 Azure App Service
D. 新しいAzure App Serviceプランを作成します
Answer: D
Explanation:
Explanation
In App Service, an app runs in an App Service plan. An App Service plan defines a set of compute resources for a web app to run.
When you create an App Service plan in a certain region (for example, West Europe), a set of compute resources is created for that plan in that region.