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HP HPE0-J82日本語 Exam Syllabus Topics:

HPE Storage Architect (HPE0-J82日本語版) Sample Questions:

Question 1

ある顧客は、HPE GreenLake for File Storageを使用した大規模なAI分析プラットフォームを計画している。
要件：
18PBのデータレイク
Linuxベースの計算クラスタ
POSIXファイルアクセス
ノードあたり数ギガバイト/秒のスループット
アプリケーションの変更は最小限にとどめる。
提案されたアーキテクチャを正確に裏付ける記述を3つ選択してください。

A. 10PBを超えるAI環境ではファイバーチャネルが必須です
B. RDMA 上の NFS は、アプリケーションが POSIX セマンティクスを維持しながら、TCP/IP スタックのオーバーヘッドを削減することを可能にします。
C. RDMA対応ネットワークは、ホストCPU使用率を低減しながらスループット効率を向上させることができます。
D. SMBはLinux HPCおよびAIワークロードに対して優れたスループットを提供します
E. 既存のアプリケーションは、S3 APIの書き換えを必要とせずに、従来のファイルシステムインターフェースを引き続き利用できます。

Question 2

ストレージ管理者は、以下のQoS構成を提案します。
アレイの持続的パフォーマンス：180,000 IOPS
設定された最小保証値:
Oracle RAC: 75,000
SAP HANA: 60,000
SQLプロダクション：55,000
VDI: 30,000
妥当な結論はどれですか？(3つ選択してください。)

A. 設定された最小保証は、持続可能なプラットフォーム機能を超えています。
B. アレイは飽和イベント時に自動的に追加のパフォーマンスリソースを作成します
C. シンプロビジョニングは、過剰に割り当てられたパフォーマンス保証を補償します
D. 紛争期間中にSLA違反が発生する可能性があります
E. QoS設計は実装前に見直す必要がある

Question 3

ストレージ管理者は、老朽化し​​たレガシー環境をHPE Alletraプラットフォームに移行するための評価を行っています。管理者は、重要なOracleボリュームから得られた以下のパフォーマンステレメトリの抜粋を確認します。
時間: 10:00:00 | ボリューム: Ora_Data_01 | IOPS: 45,000 | 読み取りレイテンシ: 1.2ms | 書き込みレイテンシ:
8.5ms | キュー深度: 128
時間: 10:05:00 | ボリューム: Ora_Data_01 | IOPS: 48,000 | 読み取りレイテンシ: 1.5ms | 書き込みレイテンシ:
12.1ms | キュー深度: 144
時間: 10:10:00 | ボリューム: Ora_Data_01 | IOPS: 46,000 | 読み取りレイテンシ: 1.3ms | 書き込みレイテンシ:
10.5ms | キュー深度: 132
このテレメトリデータから、旧型アレイの現在の状態に関して、どのような2つの結論を導き出すことができますか？(2つ選択してください。)

A. ホストキューの深度制限が低すぎるため、データベースアプリケーションのI/Oが人為的に制限されています。
B. 読み取り遅延は、従来のアレイの予測階層化アルゴリズムが完全に機能していないことを示しています。
C. 現在のワークロードプロファイルでは、ターゲットのAlletraが対処しなければならない大きな書き込みレイテンシが見られます。
D. 従来のストレージバックエンドは、トランザクション負荷が高いときに書き込み操作をデステージングするのに苦労しています。
E. レガシーアレイはキャッシュ不足のため、読み取りパフォーマンスに重大なボトルネックが発生しています。

Question 4

HPEのプリセールスコンサルタントが、顧客と災害復旧戦略について話し合っています。顧客は、ファイバーチャネル経由で接続されたベアメタルWindowsサーバー上で稼働する、トランザクション量の多いMicrosoft SQL Serverデータベースを保護するために、ネイティブストレージアレイのスナップショット(5分ごとに取得)のみを使用する予定です。
顧客がホストレベルの統合を行わずに、ストレージアレイのGUIを介してこれらのストレージアレイのスナップショットをネイティブに実行した場合、結果として得られるスナップショットの正確な整合性状態はどうなりますか？また、リカバリ時にどのような運用上のリスクが生じますか？

A. スナップショットは「ログ整合性」です。この配列は、SQL Server にトランザクション ログをスナップショット デルタ ファイルに切り捨てるよう強制し、データ損失を防ぎますが、アクティブなデータベースを破損させます。
B. スナップショットは「アプリケーション整合性」を備えています。アレイのASICは、転送中のSQLペイロードを自動的に検査し、トランザクションが一切破棄されないことを確認することで、即時復旧を保証します。
C. スナップショットは「ファイルシステム整合性」です。アレイはブロックをスナップショットする前にNTFSメタデータテーブルをネイティブにフラッシュするため、OSは完全に起動しますが、SQLアプリケーションの状態は不明のままになります。
D. スナップショットは「クラッシュ整合性」です。配列はそのミリ秒時点でのディスクブロックの正確な状態をキャプチャし、Windows OSのRAMやSQLバッファに保持されているデータを完全に無視します。そのため、データベースが破損するリスクがあり、復旧時に長時間のデータベースログ再生が必要になります。

Question 5

ある顧客が、AIトレーニングプラットフォーム向けにHPE GreenLake for File Storageを評価している。
応募要件：
Linuxコンピューティングクラスタ
15PBの非構造化トレーニングデータ
POSIX準拠
ノードあたり数ギガバイト/秒のスループット
アプリケーションの変更は最小限にとどめる。
以下の建築に関する記述のうち、正確なものはどれですか？(3つ選択してください。)

A. 10PBを超えるAI環境ではファイバーチャネルが必須です
B. 既存のアプリケーションは、オブジェクトストレージの書き換えを必要とせずに、標準ファイルAPIを引き続き利用できます。
C. RDMA 上の NFS は、従来の TCP/IP のオーバーヘッドを削減しながら POSIX セマンティクスを維持できます。
D. SMBはLinuxベースのAIトレーニングワークロードにおいて優れたパフォーマンスを提供します
E. RDMA対応ネットワークは、スループット効率を向上させ、CPUオーバーヘッドを削減できます。

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