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簡介 AWS Certified Solutions Architect – Associate (SAA-C03) 考試是為擔任解決方案架構師 角色的人員。考試旨在檢查考生能否設計基於 AWS Well-Architected Framework 的解決 方案。 同時，也考查考生能否完成以下任務： • 設計融入了 AWS 服務的解決方案，從而滿足當前業務需求和預期的未來需求 • 設計安全、有彈性、高效且最佳化了成本的架構 • 檢視現有解決方案並確定改進 目標考生描述 目標考生應至少具有設計使用 AWS 服務的雲端科技解決方案的 1 年動手實作經驗。 有關考試中可能出現的技術和概念的列表、考試範圍內的 AWS 服務和功能的列表，以及 超出考試範圍的 AWS 服務和功能的列表，請參閱附錄。 考試內容 答案類型 本考試有兩種類型的試題： • 單選題： 有一個正確答案和三個錯誤答案（幹擾項） • 多重選擇題： 在 5 個或更多答案選項中具有兩個或更多正確答案 選擇一個或多個最準確表達或回答試​​題的答案。幹擾項或錯誤答案是知識或技能不全面的 考生可能會選擇的答案選項。幹擾項通常是與內容領域相符的看似合理的答案。 未回答的試題將計為回答錯誤；猜答案不會扣分。本考試包括 50 道試題，這些試題將 影響您的分數。 不計分內容 考試包括…

220-1101:CompTIA A+ Certification Exam: Core 1 CompTIA A+ 核心系列要求考生通過兩項考試：核心 1 (220-1101) 和核心 2 (220-1102)，涵蓋以下新內容，強調 IT 專業人員支持混合勞動力所需的技術和技能： 1.遠距工作對 SaaS 應用程式的依賴增加 2.如何遠端診斷和糾正常見的軟體、硬體或連接問題 3.不斷發展從雲端虛擬化和物聯網設備安全到資料管理和腳本編寫的核心技術 4.多種作業系統、何時使用它們以及如何保持它們正常運作5. 反映工作性質的變化，包括如何評估是否最好在現場修復某些東西，或將其發送給專門的提供者 CompTIA A+ 符合 ISO 17024 標準，並經美國國防部批准滿足 8140.03M 指令的要求。監管機構和政府依賴 ANSI 認證，因為它為認證項目的產出提供了信心和信任。自 2011 年 1 月 1 日以來，已提供超過 300 萬次 CompTIA ISO/ANSI 認證考試。 CompTIA A+ 驗證認證專業人員是否具備支援當今數位世界所需的技能 您將學到什麼技能？ 硬體 識別、使用和連接硬體組件和設備，包括支援遠端員工所需的有關不同設備的廣泛知識 作業系統 安裝和支援 Windows 作業系統，包括 Mac…

Exam C1000-177: Foundations of Data Science using IBM watsonx C1000-177:IBM 認證 watsonx 資料科學家 – 助理認證考試 考試 C1000-177：使用 IBM watsonx 的資料科學基礎 認證概覽 問題數： 61 待通過的問題數： 43 允許時間： 90分鐘 狀態： 即時 助理資料科學家擁有基本的資料科學技能和知識，可以使用 IBM watsonx.ai 透過機器學習解決方案解決商業問題。這包括將機器學習解決方案與企業需求連結並了解何時應用企業人工智慧工作流程的能力。 C1000-177助理級考試的概念包括： 1.問題範圍和工具選擇 2.探索性資料分析 3.特徵工程 4.模型訓練與選擇 5.模型評估 考試目標 在考試開發過程中，主題專家 (SME) 定義個人成功履行產品或解決方案角色所需的所有任務、知識和經驗。這些由以下目標代表，考試中的問題是基於這些目標。 第 1 部分：評估業務問題16% 第 2 部分：執行探索性資料分析21% 第 3 節：開發工具與技術13% 第 4 節：預處理和特徵工程33%…

考試 C1000-168：IBM Cloud Pak for Data v4.6 管理員 認證概覽 考題數： 60 待通過的問題數： 41 允許時間： 90分鐘 IBM Cloud Pak for Data V4.6 認證管理員是一項中級認證，針對經驗豐富的系統管理員，他們擁有使用 Cloud Pak for Data V4.6 的豐富知識和經驗。 此管理員可以執行與安裝、設定和維護相關的任務。 管理員還負責日常管理和操作、安全性、效能、更新、客製化和/或故障排除。 考試目標 在考試開發過程中，主題專家 (SME) 定義個人成功履行產品或解決方案角色所需的所有任務、知識和經驗。這些由以下目標代表，考試中的問題是基於這些目標。 第 1 部分：規劃13% 第 2 部分：安裝12% 第 3 部分：升級與修補13% 第 4 節：安全與配置10% 第 5 節：叢集管理13% 第六節：平台管理22% 第 7 節：故障排除與監控17% IBM 認證管理員…

Splunk大数据 資料無所不在，遍佈雲端、本地和混合環境之中。作為安全從業者，我們需要快速存取這些數據，以便對其進行分析、獲得洞察並發現潛在威脅。然而，龐大的資料量和威脅的複雜性使得保持可見度、偵測隱密攻擊和快速回應安全事件變得異常困難。傳統方法需要在眾多資料孤島中搜尋，無法對分散式環境實現即時、豐富的情境分析。 最終的結果，無非四種： 資料可見性仍然分散。 SecOps團隊必須應對來自多個平台的不同資料來源，很難實現安全資料的全景視圖。 0102 資料管理使得資源的使用和分配效率低下，包括人力和運算資源。龐大的數據量迫使 SecOps 團隊採取被動而非主動的安全態勢。威脅情勢變得越來越複雜，數據量激增，使得團隊難以迅速且精準地偵測和回應威脅。這種被動態勢可能會延遲關鍵反應時間並削弱安全措施的有效性。 0304 實現資料規模、可近性和成本之間的平衡，仍然極具挑戰性。由於成本過高，組織無法簡單地將全部資料匯入其安全分析引擎。在保持按需存取的同時將資料引流至適當的儲存單元仍然存在困難，使得 CISO 在降低營運成本和保持安全可見度和檢測能力之間難以做出選擇。 實現數據聯邦之路 Splunk Federated Analytics 聯邦分析進階外掛程式（可在Splunk Cloud Platform 和Splunk Enterprise Security雲端版本上部署）不僅可以幫助安全團隊完成儲存於任意位置（如在Splunk 或Amazon Security Lake 中）的資料的分析，還可以實現資料在客戶資料湖和Splunk 之間的動態移動。此功能可協助團隊實現低成本資料湖存儲，並按需將選定的資料引入 Splunk，以加速偵測，執行密集的深度搜尋。這種方法不僅可以保持資料的完整性，降低時延，還可以藉助存取和分析任意儲存位置的資料來獲得全面的可見性。透過Splunk聯邦分析，企業機構可以進行高效能搜尋並產生響應式報告，讓安全營運流程更加高效，更具成本優勢，進而減少資料孤島的限制，深入探索資料以發現潛在威脅。 對於儲存在 Amazon Security Lake 中的數據，Splunk聯邦分析可以針對性地僅對必要的數據集進行調查和查詢，選擇性地將特定數據集引流至 Splunk 以增強效能。這種直接在 Amazon Security Lake S3 中執行不頻繁但關鍵的搜尋功能對於即席威脅狩獵至關重要。為了滿足合規和長期審計需求，我們建議使用 Amazon S3 聯邦搜尋訪問資料湖 (S3) 中的所需資料並在 Splunk 中呈現結果。這種進階分析解決方案透過優化資料查詢和使用方式，簡化了營運流程，降低了 IT 成本，尤其在即席調查期間，可最大限度地降低搜尋 S3 相關成本。 借助高級分析和機器學習，Splunk 聯邦分析不僅提升了組織的威脅偵測能力，還提供了可立即用於營運的可操作洞察。這項整合無縫擴展了現有 Splunk…

原创 架构与思维 1 介紹DNS（Domain Name System，域名系統）是一種服務，它是域名和IP地址相互映射的一個分散式資料庫，能夠使人更方便的訪問互聯網，而不用去記住能夠被機器直接讀取的IP位址數串。 簡單來說，DNS就是一個將我們輸入的網址（如www.baidu.com ）轉換成對應的IP位址（例如192.0.2.1）的系統。這個過程是自動且透明的，用戶在瀏覽器中輸入網址後，瀏覽器會向DNS伺服器發起查詢請求，DNS伺服器會根據網域解析出對應的IP位址，然後瀏覽器再根據這個IP位址去存取目標伺服器. 2 實作原理DNS系統的工作原理大致如下：2.1 遞迴查詢當客戶端（如瀏覽器）需要解析一個網域名稱時，它會先向本機DNS伺服器（如ISP提供的DNS伺服器）發起查詢請求。如果本地DNS伺服器快取中沒有該網域的記錄，它會向根DNS伺服器發起查詢。根DNS伺服器會傳回頂級網域（TLD，如.com、.net等）的DNS伺服器位址。然後，本地DNS伺服器會向這些頂級網域DNS伺服器發起查詢，頂級網域DNS伺服器再傳回下一級DNS伺服器的位址，直到找到最終的IP位址。這個過程中，本地DNS伺服器會遞歸地查詢，直到找到結果或確定查詢失敗。 遞迴查詢是由DNS伺服器主動幫主機查詢的查詢模式。 ‌ 2.2 迭代查詢與遞迴查詢不同，迭代查詢中，本地DNS伺服器在收到客戶端的查詢請求後，會向根DNS伺服器發起查詢，但根DNS伺服器不會直接傳回IP位址，而是傳回下一級DNS伺服器的位址。本地DNS伺服器會再次向這個位址發起查詢，以此類推，直到找到最終的IP位址。在這個過程中，每個DNS伺服器只負責傳回下一級DNS伺服器的位址，而不是直接回傳IP位址。迭代查詢則是客戶端自行逐步查詢，‌直到獲得結果或遍歷所有可能的查詢路徑。 ‌ 2.3 強大的網域解析能力DNS不僅支援A記錄（將網域名稱對應到IPv4位址），也支援AAAA記錄（將網域名稱對應到IPv6位址）、CNAME記錄（別名記錄，將網域名稱對應到另一個網域）、 MX記錄（郵件交換記錄，指定處理該網域郵件的郵件伺服器）等多種記錄類型，以滿足不同的需求。 3 在互聯網架構中的作用我們先看一個Http請求，從客戶端開始調用，到服務端響應，它的整個LifeCycle，以及DNS起到的作用 流程步驟如下：Client存取網域名稱 www.taobao.com 要求至 DNS 伺服器DNS伺服器回傳網域對應的外網IP位址：10.88.0.1，這是代理服務Nginx的位址Client繼續存取外網IP 10.88.0.1向Nginx進行連結Nginx配置了n個Service(多副本模式)的內網IP，如 192.168.0.100、192.168.0.101、192.168.0.102Nginx的負載平衡透過流量調度策略（如 RR）對IP List進行輪詢請求最後落在某一個Service進行處理，取得運算結果這是DNS最基本的能力，那除了DNS的A記錄解析，在網路架構中，他還有哪些貢獻？ 3.1 反向代理和動態擴展反向代理是一種位於伺服器和客戶端之間的代理伺服器。客戶端將請求傳送給反向代理，然後由代理伺服器根據一定的規則將請求轉送給後端伺服器。後端伺服器將回應傳回代理伺服器，再由代理伺服器將回應轉送給客戶端。反向代理程式對客戶端是透明的，客戶端無需知道實際伺服器的位址,只需將反向代理當作目標伺服器一樣發送請求就可以了。 用戶在Client只需要記住www.taobao.com，不需要知道他後面負載了多少真實的服務，這就為擴展提供了很多便利，所以原來的架構可以優化為： 對同一個網域配置多個Nginx Service 的IP，每當DNS解析請求，RR輪詢返回不同的Nginx IP位址，實現動態擴展的能力。 3.2 負載平衡DNS輪詢是一種簡單的負載平衡方法，透過改變DNS解析結果中的IP位址順序，將使用者請求分散到不同的伺服器上。在我們的上圖中，Nginx承擔了這一層職責，我們可以嘗試免去Nginx後看看效果怎麼樣！ 看著是去掉了一層網路請求，但是這種也存在一些問題。無法實現智慧的負載平衡這種技能支援簡單的輪詢，無法支援更智慧的 Weighted Round Robin、IP Hash、Least Connections等負載策略無法實現探活和故障轉移使用Nginx做反向代理時，可以對Service進行存活探測，當服務掛掉的時候，進行流量遷移，實現故障轉移和停損的目標。 3.3 智慧路由與加速智慧DNS： 智慧DNS可以根據使用者的地理位置、網路狀況等因素，將使用者請求解析到最適合的伺服器上，進而提高存取速度和使用者體驗。 CDN（內容傳遞網路）： CDN利用DNS技術將使用者的請求解析到距離使用者最近的快取節點上，從而加快內容的傳輸速度，減少網路延遲。如下圖，雖然潮州在廣東，但明顯離廈門更近，所以流量分送到廈門機房： 4 總結動態擴展反向代理層支援簡易輪詢模式的負載平衡，但無法探活 和 Fail Over智慧型Dns路由和CDN加速

自2024 年10 月24 日起測試的技能 受眾概況 參加DP-203考試的考生應具備以下學科專業知識：將來自各種結構化、非結構化和流式處理資料系統的資料整合、轉換並整合為適合建構分析解決方案的架構。 Azure 資料工程師要透過探索來幫助利益關係人了解數據，並透過使用不同的工具和技術來建置和維護安全且合規的資料處理管道。 你使用各種Azure 資料服務和框架來儲存和產生經過清理和增強的資料集以進行分析。 可根據業務需求使用不同的體系結構模式對此資料儲存進行設計，包括： 現代資料倉儲(MDW) 大數據 湖屋體系結構 在給定一組業務要求和限制的情況下，Azure 資料工程師還要協助確保資料管道和資料儲存操作化的高效能、高效、有組織且可靠。 你要幫助辨識和排查操作和資料品質問題。 還要設計、實現、監視和優化數據平台以滿足數據管道。 作為此考試的考生，你必須對數據處理語言有紮實的了解，包括： SQL Python Scala 你需要了解平行處理和資料體系結構模式。 應熟練使用以下服務/工具來建立資料處理解決方案： Azure 資料工廠 Azure Synapse Analytics Azure 串流分析 Azure 活動中心 Azure Data Lake Storage Azure Databricks 技能概覽 設計並實現資料儲存(15–20%) 開發資料處理(40–45%) 保護、監視並最佳化資料儲存和資料處理(30–35%) 設計並實現資料儲存(15–20%) 實現分區策略 為檔案實作分區策略 為分析工作負載實現分區策略 為串流處理工作負載實現分區策略 為Azure Synapse Analytics 實作分區策略 確定Azure Data Lake…