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IBM C1000-173 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • 分析サービス設計：このドメインはデータ分析アーキテクトを対象とし、Cloud Pak for Dataの分析コンポーネントを使用したソリューションの設計に重点を置いています。DataStageを使用した設計には、データ統合とETLパイプラインの作成が含まれます。Data Refineryアーキテクチャーは、分析用にデータを準備およびクレンジングします。Db2 Big SQLソリューションは、大規模な分散データセットに対するSQLクエリーに対応し、多様なデータソースにわたる分析を容易にします。
トピック 2
  • データガバナンスサービスを備えたアーキテクト：このセクションでは、データガバナンススペシャリストのスキルを評価し、データの検出と管理を可能にするナレッジカタログのアーキテクチャについて学びます。データプライバシーアーキテクチャは、データ保護に関する規制要件へのコンプライアンスを確保します。ナレッジアクセラレータは、事前定義されたポリシーとテンプレートを通じてデータガバナンスプロセスを迅速化するソリューションの設計を伴います。
トピック 3
  • データソースサービスを用いた設計：このドメインは、データ統合アーキテクトの専門知識を評価するもので、システム間でデータを同期するためのデータ複製テクノロジーを用いたソリューションの設計が含まれます。IBM Data Virtualizationアーキテクチャーは、データを移動することなく、異なるデータソースへのアクセスとクエリー実行を可能にします。watsonx.dataを用いた設計は、インテリジェントなデータレイクとクエリーエンジンの構築に重点を置いています。Db2関連サービスを用いた設計には、IBMのDb2プラットフォームを用いたスケーラブルなデータ管理および処理アーキテクチャーの設計が含まれます。
トピック 4
  • Architect with AIシリーズ：このセクションでは、AIソリューション・アーキテクトのスキルを評価し、様々なIBM Watson AIサービスを活用したソリューションのアーキテクチャー設計を行います。Architecting with Watson Assistantでは、会話型AIインターフェースの構築を行います。Watson Discoveryソリューションは、コグニティブ検索およびコンテンツ分析アプリケーションの構築に重点を置いています。Watson Pipelinesソリューションは、データサイエンス・ワークフローのオーケストレーションを行います。Watson OpenScaleアーキテクチャーは、AIモデルの監視とガバナンスを可能にします。Architecting with Match 360は、マルチチャネルの顧客インサイトを統合することで、パーソナライズされたエンゲージメントをサポートします。

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IBM Cloud Pak for Data v4.7 Architect 認定 C1000-173 試験問題 (Q126-Q131):

質問 # 126
An organization has created an extensive number of data protection rules as part of their Cloud Pak for Data implementation. The governance team is working on developing best practices for their team to maximize this investment.
Which service can be used to create a copy of cataloged asset data with all data protection rules applied?

正解：A


質問 # 127
What outcomes can be achieved from Match 360?

正解：B

解説：
Match 360 is IBM's master data management (MDM) service integrated into Cloud Pak for Data.
It produces master data views along with statistics, graphs, and insights that allow users to explore, analyze, and understand their master data entities (e.g., customers, products). While it does integrate data from disparate sources, its focus is on consolidating and providing master data analysis rather than virtual views (B) or conversational analytics (A).


質問 # 128
What are two considerations when choosing the type of storage for Cloud Pak for Data?

正解：A、C

解説：
When selecting storage for Cloud Pak for Data, two critical considerations are:
Ensuring the storage supports the specific services being deployed. Not all services are compatible with every storage type (e.g., some services require block storage, others may support NFS).
The storage must provide sufficient I/O performance to meet the operational demands of the workloads.
Transmission speeds and throughput metrics are useful but not directly required as standalone criteria.
Additionally, NFS is not universally supported by all services; some services specifically require RWO (ReadWriteOnce) or RWX (ReadWriteMany) access modes.


質問 # 129
A customer wants to manage Cloud Pak for Data secrets via an existing supported vault system. What is needed to integrate any supported vault systems into Cloud Pak for Data?

正解：D

解説：
To integrate a supported vault system withIBM Cloud Pak for Data, thefully qualified URLof the external vault is a required component for establishing communication between Cloud Pak for Data and the vault. This is typically configured in theexternal secrets managersettings.
While authentication credentials (like client certificates or keys) are also necessarydepending on the authentication method used, thefully qualified URLis universally required to locate and connect to the vault.
IBM Cloud Pak for Data supports integration with vaults such as:
* HashiCorp Vault
* AWS Secrets Manager
* Azure Key Vault
* IBM Key Protect
For more details, refer to:
IBM Cloud Pak for Data: Using external secrets managers


質問 # 130
Which set of DataStage features are primarily intended to improve reusability and flexibility?

正解：A

解説：
DataStage promotes modularity and reusability through the use of components such as job stages, parameters, parameter sets, and environment variables. Parameters and parameter sets allow dynamic configuration of jobs, enabling reuse across environments and reducing hardcoding. Environment variables allow users to define global job behavior across projects. These elements significantly enhance development efficiency and pipeline portability. Other features like schema drift and ELT modes support execution flexibility, but they are not primarily focused on reusability.


質問 # 131
......

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