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NEW QUESTION: 1
Office mode means that:
A. Allows a security gateway to assign a remote client an IP address. After the user authenticates for a tunnel, the VPN gateway assigns a routable IP address to the remote client.
B. SecureID client assigns a routable MAC address. After the user authenticates for a tunnel, the VPN gateway assigns a routable IP address to the remote client.
C. Local ISP (Internet service Provider) assigns a non-routable IP address to the remote user.
D. Users authenticate with an Internet browser and use secure HTTPS connection.
Answer: A
Explanation:
Office Mode enables a Security Gateway to assign internal IP addresses to SecureClient users. This IP address will not be exposed to the public network, but is encapsulated inside the VPN tunnel between the client and the Gateway. The IP to be used externally should be assigned to the client in the usual way by the Internet Service provider used for the
Internet connection. This mode allows a Security Administrator to control which addresses are used by remote clients inside the local network and makes them part of the local network. The mechanism is based on an IKE protocol extension through which the Security
Gateway can send an internal IP address to the client.

NEW QUESTION: 2
CPUベースのコンピューティングクラスターとAzureKubernetes Services(AKS)推論クラスターを含むAzure MachineLearningワークスペースがあります。分類モデルの作成に使用する予定のデータを含む表形式のデータセットを作成します。
Azure Machine Learningデザイナーを使用して、クライアントアプリケーションが新しいデータを送信し、応答として即時予測を取得することで分類モデルを利用できるWebサービスを作成する必要があります。
どの3つのアクションを順番に実行する必要がありますか?回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序で配置します。

Answer:
Explanation:

Explanation

Step 1: Create and start a Compute Instance
To train and deploy models using Azure Machine Learning designer, you need compute on which to run the training process, test the model, and host the model in a deployed service.
There are four kinds of compute resource you can create:
Compute Instances: Development workstations that data scientists can use to work with data and models.
Compute Clusters: Scalable clusters of virtual machines for on-demand processing of experiment code.
Inference Clusters: Deployment targets for predictive services that use your trained models.
Attached Compute: Links to existing Azure compute resources, such as Virtual Machines or Azure Databricks clusters.
Step 2: Create and run a training pipeline..
After you've used data transformations to prepare the data, you can use it to train a machine learning model.
Create and run a training pipeline
Step 3: Create and run a real-time inference pipeline
After creating and running a pipeline to train the model, you need a second pipeline that performs the same data transformations for new data, and then uses the trained model to inference (in other words, predict) label values based on its features. This pipeline will form the basis for a predictive service that you can publish for applications to use.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/