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NEW QUESTION 30 During metric analysis, your team has determined that the company's website during peak hours is experiencing response times higher than anticipated. You currently rely on Auto Scaling to make sure that you are scaling your environment during peak windows. How can you improve your Auto Scaling policy to reduce this high response time? Choose 2 answers.

• A. IncreaseyourAutoScalinggroup'snumberofmaxservers.
• B. Create a script that runs and monitors your servers; when it detects an anomaly in load, it posts to an Amazon SNS topic that triggers Elastic Load Balancing to add more servers to the load balancer.
• C. Push custom metrics to CloudWatch to monitor your CPU and network bandwidth from your servers, which will allow your Auto Scaling policy to have betterfine-grain insight.
• D. Push custom metrics to CloudWatch for your application that include more detailed information about your web application, such as how many requests it is handling and how many are waiting to be processed.

Answer: A,D Explanation: Explanation Option B makes sense because maybe the max servers is low hence the application cannot handle the peak load. Option D helps in ensuring Autoscaling can scale the group on the right metrics. For more information on Autoscaling health checks, please refer to the below document link: from AWS * http://docs.aws.a mazon.com/autoscaling/latest/userguide/healthcheck.html   NEW QUESTION 31 An Information Security policy requires that all publicly accessible systems be patched with critical OS security patches within 24 hours of a patch release. All instances are tagged with the Patch Group key set to 0. Two new AWS Systems Manager patch baselines for Windows and Red Hat Enterprise Linux (RHEL) with zero-day delay for security patches of critical severity were created with an auto-approval rule. Patch Group 0 has been associated with the new patch baselines. Which two steps will automate patch compliance and reporting? (Select TWO.)

• A. Use the AWS Systems Manager Run Command to associate the AWS-ApplyPatchBaseline document with instances tagged with Patch Group 0.
• B. Create an AWS Systems Manager Maintenance Window with a daily schedule and add a target with Patch Group 0. Add a task that runs the AWS-RunPatchBaseline document with the Install action.
• C. Create an AWS Systems Manager State Manager configuration. Associate the AWS- RunPatchBaseline task with the configuration and add a target with Patch Group 0.
• D. Create an AWS Systems Manager Maintenance Window and add a target with Patch Group 0. Add a task that runs the AWS-ApplyPatchBaseline document with a daily schedule.
• E. Create an AWS Systems Manager Maintenance Window and add a target with Patch Group 0. Add a task that runs the AWS-InstallWindowsUpdates document with a daily schedule.

Answer: B,C Explanation: AWS-ApplyPatchBaseline and AWS-InstallWindowsUpdates only support Windows instances. Only AWS-RunPatchBaseline supports both Windows and Linux systems as well. https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/systems-manager/latest/userguide/patch-manager-about- aws-runpatchbaseline.html   NEW QUESTION 32 When you add lifecycle hooks to an Autoscaling Group, what are the wait states that occur during the scale in and scale out process. Choose 2 answers from the options given below

• A. Pending:Wait
• B. Launching:Wait
• C. Exiting:Wait
• D. Terminating:Wait

Answer: A,D Explanation: Explanation The AWS Documentation mentions the following After you add lifecycle hooks to your Auto Scaling group, they work as follows: 1. Auto Scaling responds to scale out events by launching instances and scale in events by terminating instances. 2. Auto Scaling puts the instance into a wait state (Pending:Wait orTerminating: Wait). The instance is paused until either you tell Auto Scaling to continue or the timeout period ends. For more information on Autoscaling Lifecycle hooks, please visit the below URL: * http://docs.aws.a mazon.com/autoscaling/latest/userguide/lifecycle-hooks.html   NEW QUESTION 33 An IT department manages a portfolio with Windows and Linux (Amazon and Red Hat Enterprise Linux) servers both on-premises and on AWS. An audit reveals that there is no process for updating OS and core application patches, and that the servers have inconsistent patch levels. Which of the following provides the MOST reliable and consistent mechanism for updating and maintaining all servers at the recent OS and core application patch levels?

• A. Install the AWS OpsWorks agent on all on-premises and AWS servers. Create an OpsWorks stack with separate layers for each operating system, and get a recipe from the Chef supermarket to run the patch commands for each layer during maintenance windows.
• B. Use a shell script to install the latest OS patches on the Linux servers using yum and schedule it to run automatically using cron. Use Windows Update to automatically patch Windows servers.
• C. Install AWS Systems Manager agent on all on-premises and AWS servers. Create Systems Manager Resource Groups. Use Systems Manager Patch Manager with a preconfigured patch baseline to run scheduled patch updates during maintenance windows.
• D. Use AWS Systems Manager Parameter Store to securely store credentials for each Linux and Windows server. Create Systems Manager Resource Groups. Use the Systems Manager Run Command to remotely deploy patch updates using the credentials in Systems Manager Parameter Store

Answer: D   NEW QUESTION 34 Your firm has uploaded a large amount of aerial image data to S3. In the past, in your on-premises environment, you used a dedicated group of servers to process this data and used Rabbit MQ - An open source messaging system to get job information to the servers. Once processed the data would go to tape and be shipped offsite. Your manager told you to stay with the current design, and leverage AWS archival storage and messaging services to minimize cost. Which is correct?

• A. SetupAuto-Scaled workers triggered by queue depth that use spot instances to processmessages in SQS. Once data is processed, change the storage class of the S3objects to Glacier C- Changethe storage class of the S3 objects to Reduced Redundancy Storage. SetupAuto-Scaled workers triggered by queue depth that use spot instances to processmessages in SQS. Once data is processed, change the storage class of the S3objects to Glacier.
• B. UseSQS for passing job messages. Use Cloud Watch alarms to terminate EC2 workerinstances when they become idle. Once data is processed, change the storageclass of the S3 objects to Reduced Redundancy Storage.
• C. Use SNS topassjob messages use Cloud Watch alarms to terminate spot worker instanceswhen they become idle. Once data is processed, change the storage class of theS3 object to Glacier.

Answer: A Explanation: Explanation The best option for reduces costs is Glacier, since anyway in the on-premise location everything was stored on tape. Hence option A is out. Next SQS should be used, since RabbitMG was used internally. Hence option D is out. The first step is to leave the objects in S3 and not tamper with that. Hence option B is more suited. The following diagram shows how SQS is used in a worker span environment For more information on SQS queues, please visit the below URL http://docs.ws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-how-it-works.html   NEW QUESTION 35 ......