HP HPE0-J82日本語 pass test : HPE Storage Architect (HPE0-J82日本語版)

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HP HPE0-J82日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. ストレージアーキテクトが、ゲノム研究環境をサポートするHPE GreenLake for File Storageの導入状況を評価している。
要件：
12 PBのデータセット
Linuxコンピューティングノード
POSIXセマンティクス
マルチギガバイト/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。
推奨される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) RDMA対応ネットワークは、スループット効率を向上させ、CPU消費量を削減できます。
B) 既存のアプリケーションは、標準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。
C) 1ペタバイトを超えるすべてのワークロードにはファイバーチャネルストレージが必須です
D) POSIX準拠アプリケーションにはオブジェクトストレージAPIが必要です
E) RDMA 上の NFS は、従来のネットワークのオーバーヘッドを削減しながら、POSIX 準拠のアクセスを提供できます。

2. 災害復旧アーキテクトが、医療機関向けに提案されたレプリケーション設計をレビューしている。
要件：
RPO = 0
RTO < 10分
データセンター間の距離：20km
自動フェイルオーバー
VMware vSphere
現在の提案：
15分ごとに非同期レプリケーションを実行
手動復旧手順
DRサイトにおける独立ストレージのプレゼンテーション
この提案に関して、どの3つの懸念事項を提起すべきでしょうか？(3つ選択してください。)

A) 提案された設計は、自動フェイルオーバーに関する規定の要件を満たしていません。
B) 手動による復旧手順は、積極的な復旧時間目標と矛盾する可能性がある。
C) ファイバーチャネルの複製は10kmを超える距離ではサポートされていません
D) VMware環境ではストレージベースの災害復旧技術を利用できません
E) 非同期レプリケーションでは、サイト障害発生時のデータ損失ゼロを保証することはできません。

3. ある多国籍製造企業は、2つの事業拡大戦略を検討している。
選択肢A：
追加のNVMeシェルフを直ちに購入してください。
選択肢B：
選択したワークロードに対して、インライン重複排除と圧縮を有効にします。
現在の環境:
コントローラーCPU：76%
身体利用率：89％
ワークロードの組み合わせ:
VDI
VMware
Oracleデータベース
暗号化バックアップ
最終的な推奨事項に影響を与えるべき3つの考慮事項はどれですか？(3つ選択してください。)

A) 追加のデータ削減処理はコントローラのリソース消費量を増加させる可能性があり、現在の利用状況と比較して評価する必要があります。
B) 暗号化されたバックアップデータセットは、VDI環境と比較して重複排除のメリットが最小限であることが多い。
C) データ削減は書き込みレイテンシを普遍的に改善するため、ハードウェア拡張よりも常に優先されるべきである。
D) ワークロードの種類によって、データ削減の結果は大きく異なります。
E) 将来の生産能力計画は、予想される削減による節約額に関わらず、予測される成長を考慮に入れるべきである。

4. ストレージソリューションアーキテクトが、レガシーシステムから最新ストレージへの移行評価中に、容量サイジングワークシートを確認しています。顧客は、データ削減を一切行わないレガシーアレイからHPE Alletra B10000への移行を予定しています。
ワークロードA(データベース)：書き込みデータ量20TB、重複排除率0%、圧縮率0%
ワークロード B (VDI): 書き込み容量 15 TB、重複排除率 0%、圧縮率 0%
ワークロードC(ファイル)：書き込み容量50TB、重複排除率0%、圧縮率0%
推定ターゲット比率：データベース(1.5:1)、VDI(4:1)、ファイル(2:1)
提供された評価データに基づくと、新しいプラットフォーム上で容量削減において最も大きな機会となるワークロードはどれですか？

A) ワークロードC。データ削減アプリケーションを適用する前の初期書き込みフットプリントが最も大きいため。
B) ワークロードC。非構造化ファイルデータは、データベースとVDIワークロードの両方を上回る圧縮率で本質的に圧縮されるため。
C) ワークロードA。データベースは一般的に、最新のプラットフォームで最も高い圧縮率の節約効果が得られるため。
D) ワークロードB。同一OSイメージの高い重複排除率により、最も高い削減率が得られるため。

5. インフラストラクチャ容量プランナーが、Data Ops Manager を介して、利用頻度の高い HPE Alletra Storage MP アレイの容量予測ダッシュボードを分析しています。
[データ運用マネージャー - キャパシティ予測ダッシュボード]
ボリュームグループ: VMFS_DevTest_Clones
論理容量制限: 100 TB
論理使用量：95 TB(95%使用済み)
消費された物理容量：15 TB
現在のデータ削減率：6.3:1
肉体的疲労困憊までの予測期間：24ヶ月以上
論理的枯渇までの予測時間：5日間
このダッシュボード分析に基づき、アプリケーションの停止を防ぐために、プランナーはどのような即時かつ費用のかからない運用上の対策を講じるべきでしょうか？

A) 差し迫った5日間の供給不足期間を緩和するため、新しいNVMe拡張シェルフの緊急購入注文を作成する
B) アレイ全体の領域解放 (UNMAP) コマンドを直ちに実行して物理的に消去します。
論理的に消費されたブロックは95TBです。
C) Data Ops Manager でボリューム グループのプロパティを編集して、論理容量制限を次のように増やします。
100TB～150TB
D) メタデータのオーバーヘッドを軽減し、論理的枯渇日を人為的に延長するために、DevTest クローンでインライン重複排除を無効にします。

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