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NEW QUESTION: 1
John works in an office and he assigned with the task of typing a document. He wants to include some images in the document. What he should do so that the text automatically adjusts around the image?
A. Use SmartArt.
B. Use word wrap.
C. Use text wrapping.
D. Use text alignment.
Answer: C
Explanation:
Text wrapping is a feature
in which the text automatically adjusts itself around the pictures, shapes, and tables with any position or style a user wants. Answer option A is incorrect. Word wrap is a feature in which the text automatically goes to the next line when it encounters the margin of the page.Answer option D is incorrect. Text alignment is the arrangement of text along the margin of a document. Answer option B is incorrect. SmartArt is a set of pre-formatted and editable diagrams that a user can use in a document to increase its quality. SmartArt includes templates for a list, process, cycle, hierarchy, relationship, matrix, and pyramid. When a SmartArt object is inserted, a Text Pane appears next to it to help the user to enter the text in the hierarchical levels.

NEW QUESTION: 2
注：この質問は、同じシナリオを使用する一連の質問の一部です。あなたの便宜のために、シナリオは各質問で繰り返されます。各質問はそれぞれ異なる目標と答えの選択を提示しますが、シナリオの本文はこのシリーズの各質問でまったく同じです。
繰り返しシナリオの開始
Microsoft Windows 2012 R2を実行するサーバーが5つあります。各サーバーはMicrosoft SQL Serverインスタンスをホストします。環境のトポロジーを以下の図に示します。

AG1という名前でAlways On Availabilityグループがあります。 AG1の詳細を以下の表に示します。

インスタンス1では、読み書きトラフィックが多く発生します。このインスタンスは、サイズが4テラバイト（TB）のOperationsMainという名前のデータベースをホストします。データベースには複数のデータファイルとファイルグループがあります。ファイルグループの1つはread_onlyであり、データベースの合計サイズの半分です。
Instance4とInstance5はAG1の一部ではありません。インスタンス4は、読み取り/書き込みが多いI / Oを行っています。
Instance5はStagedExternalという名前のデータベースをホストします。夜間のBULK INSERTプロセスは、行ストアのクラスタ化インデックスと2つの非クラスタ化の行ストアインデックスを持つ空のテーブルにデータをロードします。
BULK INSERT操作中のStagedExternalデータベースログファイルの増加を最小限に抑え、BULK INSERTトランザクションの後にポイントインタイムリカバリを実行する必要があります。加えられた変更は、ログバックアップチェーンを中断してはいけません。
Site1とSite2から地理的に離れたデータセンターにInstance6という名前の新しいインスタンスを追加する予定です。 AG1のノード間の待ち時間を最小限に抑える必要があります。
すべてのデータベースは完全復旧モデルを使用しています。すべてのバックアップはネットワークの場所\\ SQLBackup \に書き込まれます。別のプロセスがバックアップをオフサイトの場所にコピーします。データベースの復元に必要な時間とバックアップの保存に必要なスペースの両方を最小限に抑える必要があります。各インスタンスの目標復旧時点（RPO）を次の表に示します。

OperationsMainのフルバックアップを完了するには6時間以上かかります。すべてのSQL ServerバックアップはキーワードCOMPRESSIONを使用します。
以下のソリューションを環境に展開することを計画しています。ソリューションは、AG1の一部であるDB1という名前のデータベースにアクセスします。
* 報告システム：このソリューションは、db_datareaderロールのメンバーであるデータベース・ユーザーにマップされているログインを使用して、DB2内のデータにアクセスします。ユーザーはデータベースに対するEXECUTE権限を持っています。クエリはデータに変更を加えません。クエリは、変数の読み取り専用レプリカに対して負荷分散される必要があります。
* オペレーションシステム：このソリューションは、db_datareaderロールおよびdb_datawriterロールのメンバーであるデータベースユーザーにマップされているログインで、DB1内のデータにアクセスします。ユーザーはデータベースに対するEXECUTE権限を持っています。オペレーションシステムからのクエリは、DDLオペレーションとDMLオペレーションの両方を実行します。
次の表に、インスタンスの待機統計監視要件を示します。

繰り返しのシナリオが終了しました。
Instance4のバックアップ計画を作成する必要があります。
どのバックアップ計画を作成する必要がありますか？
A. 60分ごとにフルバックアップ、30分ごとにトランザクションログをバックアップします。
B. 毎週のフルバックアップ、毎晩の差分バックアップ、30分ごとのトランザクションログバックアップ。
C. 毎週のフルバックアップ、毎晩の差分。トランザクションログのバックアップは必要ありません。
D. 毎週のフルバックアップ、毎晩の差分バックアップ、12時間ごとのトランザクションログバックアップ。
Answer: B
Explanation:
Explanation
Scenario: Instance4 is engaged in heavy read-write I/O. The Recovery Point Objective of Instance4 is 60 minutes.

NEW QUESTION: 3

A. DisplayPort
B. BNC
C. Coaxial
D. DVI-D
E. HDMI
F. Component
Answer: A,E

NEW QUESTION: 4
Which data deduplication method increases the chance of identifying duplicate data even when there is only a minor difference between two documents?
A. File level
B. Fixed-block
C. Single-instance
D. Variable-length segment
Answer: D
Explanation:
Data Deduplication Methods File-level deduplication (also called single-instance storage) detects and removes redundant copies of identical files. It enables storing only one copy of the file; the subsequent copies are replaced with a pointer that points to the original file. File-level deduplication is simple and fast but does not address the problem of duplicate content inside the files. For example, two 10-MB PowerPoint presentations with a difference in just the title page are not considered as duplicate files, and each file will be stored separately.
Subfile deduplication breaks the file into smaller chunks and then uses specialized algorithm to detect redundant data within and across the file. As a result, subfile deduplication eliminates duplicate data across files. There are two forms of subfile deduplication: fixedlength block and variable-length segment. The fixed-length block deduplication divides the files into fixed-length blocks and uses a hash algorithm to find the duplicate data. Although simple in design, fixed-length blocks might miss many opportunities to discover redundant data because the block boundary of similar data might be different. Consider the addition of a person's name to a document's title page. This shifts the whole document, and all the blocks appear to have changed, causing the failure of the deduplication method to detect equivalencies. In variable-length segment deduplication, if there is a change in the segment, the boundary for only that segment is adjusted, leaving the remaining segments unchanged.
This method vastly improves the ability to find duplicate data segments compared to fixed-block.
EMC E10-001 Student Resource Guide. Module 10: Backup and Archive

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