Network Appliance NetApp Certified AI Expert - NS0-901

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Network Appliance NS0-901 試験シラバストピック:

Network Appliance NetApp Certified AI Expert 認定 NS0-901 試験問題：

問題 #1

To meet HIPAA compliance, the first step in the data pipeline is to identify all medical scans that contain embedded PII. The solution must be automated and capable of scanning data in-place on the on-premises ASA system.
Which two technologies should be used to accomplish this identification and tagging task?
(Choose 2.)

A. NetApp BlueXP classification, configured to scan the on-premises ASA working environment.
B. A manual review process where technicians visually inspect each scan for PII.
C. A custom "PII" category within BlueXP classification to identify specific medical record number formats.
D. A custom Python script that uses regular expressions to search file contents.
E. NetApp SnapLock to make the source data immutable before scanning.

問題 #2

Which of the following best describes the difference between data lakes, data warehouses, and lakehouses?

A. Data lakes store structured data, data warehouses store unstructured data, and lakehouses store only real-time data.
B. Data lakes store data in cloud storage, data warehouses store it in traditional databases, and lakehouses store it in external drives.
C. Data lakes store raw, unstructured data, data warehouses store structured data, and lakehouses combine the features of both.
D. Data lakes store metadata, data warehouses store transaction data, and lakehouses store archival data.

問題 #3

The firm wants to extend the "Advisor Assistant" to include a new batch processing feature. Every night, the system must analyze every client portfolio against a set of 50 different risk models and generate a compliance report. This is a highly parallel, read-intensive workload. The architect must design a data workflow that is efficient and does not impact the production chatbot environment. Which sequence of actions and technologies provides the most effective solution?

A. Run the analysis job directly against the production portfolio database during off-peak hours.
B. Create a NetApp Snapshot of the portfolio database volume, create a FlexClone from that snapshot, mount the FlexClone to the analysis pods, and run the batch job.
C. Create a full physical copy of the client portfolio database to a separate volume, mount it to the compute nodes, and run the analysis.
D. Use NetApp SnapMirror to replicate the portfolio database volume to the DR site, and run the analysis jobs there.

問題 #4

A data scientist needs to test a new data normalization technique. To do this, they require an isolated, writable copy of a 50 TB curated simulation dataset that resides on the NetApp ASA system. The operation must be completed as quickly as possible and consume minimal additional storage space. Which NetApp technology is the most appropriate solution for this requirement?

A. NetApp FlexClone
B. NetApp SnapMirror
C. NetApp FabricPool
D. NetApp XCP

問題 #5

The architect needs to design an efficient data flow to move curated training sets from the central StorageGRID data lake to the high-performance NetApp ASA system used by the AI cluster. The process must be manageable from a single interface and should be automatable. Which two NetApp technologies should be used to implement this data pipeline stage? (Choose 2.)

A. NetApp FabricPool to automatically tier the data from StorageGRID to the ASA.
B. A manual copy process using an S3 client on a bastion host.
C. A custom Python script using the NetApp DataOps Toolkit to trigger the data movement.
D. NetApp SnapMirror to replicate data from the StorageGRID object store to the ASA's file system.
E. NetApp BlueXP copy and sync service to create and manage the data synchronization relationship between the S3 source and the NFS/CIFS destination.

解説：