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Network Appliance NS0-901 Exam Syllabus Topics:

Section	Objectives
AI Lifecycle and Deployment	- End-to-end AI lifecycle 1. Model training and validation 2. Data ingestion and preparation 3. Model deployment and monitoring - Operational challenges 1. Data governance and management 2. Scalability and performance optimization
AI Infrastructure and NetApp Solutions	- Converged workloads 1. Shared infrastructure design considerations 2. AI, HPC, and analytics convergence - AI-ready data infrastructure 1. High-performance storage for AI workloads 2. Data pipeline optimization for AI/ML workloads
Industry Use Cases	- AI applications across industries 1. Digital twins 2. Autonomous systems and agents 3. Healthcare AI
AI and Machine Learning Fundamentals	- AI, ML, DL concepts 1. Differences between AI, machine learning, and deep learning 2. Training, inference, and prediction workflows - Algorithm types 1. Reinforcement learning 2. Supervised learning 3. Unsupervised learning

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Network Appliance NetApp Certified AI Expert Exam NS0-901 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q44-Q49):

44. Frage
The company's finance department mandates a cost-control strategy for the petabyte-scale StorageGRID data lake. The analysis shows that 80% of the simulation data is not accessed after
90 days but must be retained for five years for regulatory compliance. Which StorageGRID feature should the architect use to automatically reduce the long-term storage costs for this inactive data?

A. Enable deduplication and compression on all StorageGRID storage nodes.
B. Use NetApp SnapMirror to replicate the cold data to a different, lower-cost StorageGRID cluster.
C. Configure an Information Lifecycle Management (ILM) policy that automatically moves objects older than 90 days to a lower-cost cloud archive tier, such as Amazon S3 Glacier Deep Archive.
D. Implement a FabricPool policy to tier the data to a NetApp ASA system.

Antwort: C

45. Frage
An AI infrastructure team is selecting a storage protocol for a new, high-performance computing (HPC) cluster that will be used for a weather modeling AI application. The application requires extremely high-throughput, parallel access from hundreds of compute nodes to a shared dataset.
The workload characteristics are as follows:
Access_Pattern: Massively parallel reads from many clients.
File_Type: Large, shared data files.
Latency_Sensitivity: High (for metadata operations).
Primary_Requirement: Maximum aggregate throughput.
Which storage protocol is best suited for this workload?

A. A block-based protocol using iSCSI.
B. A parallel file system like BeeGFS or Lustre.
C. An object-based storage system using S3.
D. A standard file-based system using NFS.

Antwort: B

A. Prioritize a RAG architecture to meet the critical requirements for factual accuracy and data traceability.
B. Use RAG exclusively, as prompt engineering alone can fully replicate a specific brand voice and persona.
C. Propose a hybrid approach where a base model is first lightly fine-tuned for persona, then used within a RAG system for factual grounding.
D. Recommend training a new LLM from scratch to ensure both brand voice and factual accuracy are built-in.
E. Prioritize fine-tuning to embed the company's brand voice and persona into the model.

Antwort: A,C

47. Frage
An AI architect is reviewing the design for a new data lake. The primary requirement is to store petabytes of unstructured data (images, video, sensor logs) in a highly durable, scalable, and cost- effective manner. The data will be accessed via S3 API by various data processing and analytics applications.
The initial design proposes using a traditional Network Attached Storage (NAS) filer with a large number of disks. The architect reviews the proposal:
Proposed_System: Traditional NAS Filer
Protocol: NFSv4
Scalability_Model: Scale-up
Metadata_Handling: Centralized in filer head
Cost_per_GB: Moderate
Why is this proposed system a poor choice for a petabyte-scale data lake?

A. NFS is incapable of storing image or video files.
B. A NAS filer cannot be deployed on-premises.
C. The S3 API cannot be used to access data stored on an NFS file system.
D. A traditional scale-up NAS system will face scalability and cost-effectiveness challenges at the petabyte scale compared to an object storage system.

Antwort: D

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

A. Data lakes store metadata, data warehouses store transaction data, and lakehouses store archival 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 structured data, data warehouses store unstructured data, and lakehouses store only real-time data.

Antwort: C

49. Frage
......

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