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NEW QUESTION: 1
You have a server named Server1 that runs Windows Server 2012 R2.
You plan to enable Hyper-V Network Virtualization on Server1.
You need to install the Windows Network Visualization Filter Driver on Server1.
Which Windows PowerShell cmdlet should you run?
A. Add - WindowsFeature
B. Set-NetAdapterVmq
C. Enable-NetAdapterBinding
D. Set-NetVirtualizationGlobal
Answer: C
Explanation:
Explanation
Hyper-V Network Virtrtualization runs multiple virtual networks on a physical network. And each virtual network operates as if it is running as a physical network. The Set-NetAdaptercmdlet sets the basic properties of a network adapter such as virtual LAN (VLAN) identifier (ID) and MAC address. Thus if you add the binding parameter to the command then you will be able to install the Windows Network Virtualization Filter Driver.
Step one:
Enable Windows Network Virtualization (WNV). This is a binding that is applied to the NIC that you External Virtual Switch is bound to. This can be a physical NIC, it can be an LBFO NIC team. Either way, it is the network adapter that your External Virtual Switch uses to exit the server.
This also means that if you have multiple virtual networks or multiple interfaces that you can pick and choose and it is not some global setting.
If you have one External Virtual Switch this is fairly easy:
$vSwitch = Get-VMSwitch -SwitchType External
# Check if Network Virtualization is bound
# This could be done by checking for the binding and seeing if it is enabled ForEach-Object -InputObject $vSwitch { if ((Get-NetAdapterBinding -ComponentID "ms_netwnv" -InterfaceDescription
$_.NetAdapterInterfaceDescription).Enabled -eq $false){
# Lets enable it
Enable-NetAdapterBinding -InterfaceDescription $_.NetAdapterInterfaceDescription -ComponentID
"ms_netwnv"
}
}

NEW QUESTION: 2

A. Option D
B. Option A
C. Option C
D. Option B
Answer: D

NEW QUESTION: 3
Your customer runs a web service used by e-commerce sites to offer product recommendations to users. The company has begun experimenting with a machine learning model on Google Cloud Platform to improve the quality of results.
What should the customer do to improve their model's results over time?
A. Build a roadmap to move the machine learning model training from Cloud GPUs to Cloud TPUs, which offer better results.
B. Monitor Compute Engine announcements for availability of newer CPU architectures, and deploy the model to them as soon as they are available for additional performance.
C. Export Cloud Machine Learning Engine performance metrics from Stackdriver to BigQuery, to be used to analyze the efficiency of the model.
D. Save a history of recommendations and results of the recommendations in BigQuery, to be used as training data.
Answer: D
Explanation:
https://cloud.google.com/solutions/building-a-serverless-ml-model