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| Thema | Einzelheiten |
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| Thema 1 |
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| Thema 2 |
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48. Frage
Your on-premises private cloud environment consists of virtual machines hosting a set of application servers. These VMs are currently monitored using a 3rd party monitoring tool for resource metrics such as CPU and Memory utilization. You have created an automation workflow to transform these application servers into Oracle Cloud Infrastructure (OCI) which will deploy a set of new compute instances. There are a few requirements to consider while running this task: Ensure continuous monitoring is enabled, so the current monitored resource metrics are continuously collected and reported; Monitor the completion of Compute Instance deployment during the workflow and notify with email on each execution; Notify with email for any new OCI Object Storage buckets created after the migration workflow. What solution would you recommend to achieve these requirements?
Antwort: C
Begründung:
The solution must address continuous monitoring and event-driven notifications:
D:
OCI Compute agent on on-premises VMs and OCI instances: Ensures metric continuity (e.g., CPU, memory) across the migration, using Management Agents for both environments.
Events service: Tracks launchinstance.end for deployment completion and createbucket for new buckets.
Notifications and Events: Sends email alerts for these events.
Why not A, B, or C?
A: Misses on-premises monitoring continuity.
B: Lacks bucket creation tracking.
C: Redundant 3rd-party tool use; OCI agents suffice.
D provides end-to-end coverage.
49. Frage
You are part of the Cloud Operations team managing thousands of compute instances running in Oracle Cloud Infrastructure (OCI). The OCI Logging Service is configured to collect logs from these instances using a Unified Monitoring Agent. A requirement has been created to archive logging data into OCI Object Storage. Which OCI capability can help you achieve this requirement?
Antwort: C
Begründung:
To archive logs from OCI Logging Service to Object Storage, an automated data movement solution is needed:
Service Connector (A): Part of Service Connector Hub, this capability moves data between OCI services. A Service Connector can be configured with Logging as the source and Object Storage as the target, automatically transferring logs based on filters (e.g., log level) or schedules.
Why not B, C, or D?
ObjectCollectionRule (B): Used in Logging Analytics to ingest logs from Object Storage, not archive to it.
IAM policy (C): Governs permissions but doesn't perform data movement.
Logging Query (D): Analyzes logs within Logging Service, not for archiving.
Service Connector ensures seamless, scalable log archiving.
50. Frage
Which of the following is required to enable Stack Monitoring?
Antwort: C
Begründung:
To enable Stack Monitoring:
Dynamic group for discovery service (A): A dynamic group defines resources (e.g., compute instances) that Stack Monitoring can discover and monitor. A policy granting permissions to this group is also required.
Why not B or C?
Machine Learning group (B): Not a valid OCI concept for Stack Monitoring.
User group for VCN collection (C): User groups manage human access, not service discovery.
This setup ensures Stack Monitoring can access and monitor resources.
51. Frage
Which is a valid Log Category name in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Logging Service?
Antwort: D
Begründung:
In OCI Logging Service, Log Categories classify logs based on their origin or purpose.
Custom Logs (D): This is a valid Log Category for logs generated by user applications or services not natively integrated with OCI. Custom Logs are collected using agents, SDKs, or APIs and are user-defined.
Why not A, B, or C?
VCN Logs (A): Virtual Cloud Network (VCN) flow logs exist, but "VCN Logs" isn't a formal Log Category; it's a type of service log.
OCI Agent Logs (B): Agent logs are internal to Management Agents, not a user-facing Log Category.
System Logs (C): While system logs exist in some contexts, OCI Logging uses specific categories like "Audit Logs" or "Service Logs," not a generic "System Logs."
"Custom Logs" is explicitly supported for user-generated log data.
52. Frage
There are several ways to reduce Logging Analytics noise. Select the TWO options that apply. (Choose two.)
Antwort: B,D
Begründung:
Reducing noise in Logging Analytics improves log analysis focus:
Use parsed logs search (C): Searches based on extracted fields (e.g., severity=ERROR) filter out irrelevant logs, targeting specific issues.
Use time-picker to limit the volume of logs (D): Narrows the time range (e.g., last hour), reducing the dataset to relevant periods.
Why not A or B?
Histogram records (A): Visualizes data distribution, not a noise reduction method.
Specific keywords (B): Useful but less precise than parsed fields; raw text search isn't emphasized in Logging Analytics.
These methods enhance signal-to-noise ratio.
53. Frage
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