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ハイパスレートのC1000-173試験問題集一回合格-実際的なC1000-173トレーニング資料

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IBM C1000-173 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

• 分析サービス設計：このドメインはデータ分析アーキテクトを対象とし、Cloud Pak for Dataの分析コンポーネントを使用したソリューションの設計に重点を置いています。DataStageを使用した設計には、データ統合とETLパイプラインの作成が含まれます。Data Refineryアーキテクチャーは、分析用にデータを準備およびクレンジングします。Db2 Big SQLソリューションは、大規模な分散データセットに対するSQLクエリーに対応し、多様なデータソースにわたる分析を容易にします。

トピック 2

• Architect with AIシリーズ：このセクションでは、AIソリューション・アーキテクトのスキルを評価し、様々なIBM Watson AIサービスを活用したソリューションのアーキテクチャー設計を行います。Architecting with Watson Assistantでは、会話型AIインターフェースの構築を行います。Watson Discoveryソリューションは、コグニティブ検索およびコンテンツ分析アプリケーションの構築に重点を置いています。Watson Pipelinesソリューションは、データサイエンス・ワークフローのオーケストレーションを行います。Watson OpenScaleアーキテクチャーは、AIモデルの監視とガバナンスを可能にします。Architecting with Match 360は、マルチチャネルの顧客インサイトを統合することで、パーソナライズされたエンゲージメントをサポートします。

トピック 3

• データソースサービスを用いた設計：このドメインは、データ統合アーキテクトの専門知識を評価するもので、システム間でデータを同期するためのデータ複製テクノロジーを用いたソリューションの設計が含まれます。IBM Data Virtualizationアーキテクチャーは、データを移動することなく、異なるデータソースへのアクセスとクエリー実行を可能にします。watsonx.dataを用いた設計は、インテリジェントなデータレイクとクエリーエンジンの構築に重点を置いています。Db2関連サービスを用いた設計には、IBMのDb2プラットフォームを用いたスケーラブルなデータ管理および処理アーキテクチャーの設計が含まれます。

トピック 4

• データガバナンスサービスを備えたアーキテクト：このセクションでは、データガバナンススペシャリストのスキルを評価し、データの検出と管理を可能にするナレッジカタログのアーキテクチャについて学びます。データプライバシーアーキテクチャは、データ保護に関する規制要件へのコンプライアンスを確保します。ナレッジアクセラレータは、事前定義されたポリシーとテンプレートを通じてデータガバナンスプロセスを迅速化するソリューションの設計を伴います。

トピック 5

• セキュリティ要件：このドメインはセキュリティアーキテクトを対象とし、Cloud Pak for Data の導入におけるセキュリティ計画に焦点を当てています。通信を保護する証明書、ID管理システム、アクセス制御および承認制御の管理など、ユーザーとサービスのやり取りを安全かつコンプライアンスに準拠したものにするための管理が含まれます。監査機能とエンタープライズ監査システムとの統合は、トレーサビリティとアカウンタビリティを確保する上で不可欠です。資産交換セキュリティには、サービス間のデータ移動の保護が含まれます。

 

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IBM Cloud Pak for Data v4.7 Architect 認定 C1000-173 試験問題 (Q51-Q56):

質問 # 51
What is a key factor in ensuring security consistency across multiple cloud environments?

• A. Adopting a cloud-agnostic security posture
• B. Focusing solely on perimeter security
• C. Prioritizing physical security measures
• D. Using different security tools for each cloud provider

正解：A

 

質問 # 52
Which Cloud Pak for Data service is used to cleanse and shape tabular data?

• A. Data Refinery
• B. Data Wrangler
• C. Data Manager
• D. Watson Data

正解：A

解説：
Data Refinery is the dedicated data preparation service in IBM Cloud Pak for Data. It enables users to cleanse, shape, filter, and enrich tabular datasets through a graphical interface. Users can create data preparation flows that integrate seamlessly with Watson Studio and other services. Data Manager and Data Wrangler are not services available in CP4D, and Watson Data is not a recognized component. Data Refinery is the officially supported tool for this purpose.

 

質問 # 53
Which option is supported for backing up and restoring Cloud Pak for Data on a FIPS-enabled cluster?

• A. Online backup and restore to the same cluster
• B. Watson Backup Assistant
• C. Online backup and restore to a different cluster
• D. Snap and Restore Tool

正解：A

解説：
For Cloud Pak for Data deployed on a FIPS-enabled cluster, the supported method for backup and restore is the online backup and restore to the same cluster. This method ensures that the data and configuration remain compliant with FIPS encryption standards. Offline and cross-cluster restore methods are not supported under FIPS constraints due to strict requirements around key handling and encryption. The Snap and Restore Tool and Watson Backup Assistant are not applicable to this context.

 

質問 # 54
What happens when the maximum number of new service instances is reached in Watson Discovery?

• A. The oldest service instance is deleted to maintain the maximum number.
• B. There is no option to create more.
• C. The user is warned that all service instances will stop.
• D. A reset command is required.

正解：B

 

質問 # 55
How does Watson Discovery support effective knowledge management in an enterprise?

• A. By limiting access to structured data only
• B. By enabling intuitive data archiving
• C. By facilitating deep insights extraction from complex documents
• D. By prioritizing data deletion

正解：C

 

質問 # 56
......

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