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努力する人生と努力しない人生は全然違いますなので、あなたはのんびりした生活だけを楽しみしていき、更なる進歩を求めるのではないか？スマートを一方に置いて、我々PeoplecertのAIOps-Foundation試験問題集をピックアップします。弊社のAIOps-Foundation試験問題集によって、あなたの心と精神の満足度を向上させながら、勉強した後AIOps-Foundation試験資格認定書を受け取って努力する人生はすばらしいことであると認識られます。

Peoplecert AIOps-Foundation 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	AIOps のユースケースと組織の考え方: この試験セクションでは、対象者のスキルを測定し、組織内での AIOps の適用に関連する課題と機会を取り上げます。AIOps を通じてイノベーションを受け入れる組織の考え方を育成することに重点を置いています。
トピック 2	AIOps の基礎: この試験セクションでは、IT 運用プロフェッショナルのスキルを測定し、IT 運用分析との違いを踏まえて AIOps の進化について取り上げます。また、AIOps システムの現在の段階と、現代の IT 環境におけるその重要性についても検討します。評価される重要なスキルは、AIOps の導入を促進する基本概念を理解することです。
トピック 3	コアテクノロジー: 機械学習 (ML): この試験セクションでは、機械学習実践者のスキルを測定し、AIOps における AI と機械学習の役割を取り上げます。教師あり学習と教師なし学習、ML と分析の違い、実際のアプリケーションのためのトレーニングモデルなどについて説明します。評価される重要なスキルは、機械学習技術を適用して運用効率を高める方法を理解することです。
トピック 4	AIOps と運用メトリクス: 試験のこのセクションでは、パフォーマンスアナリストのスキルを測定し、AIOps ソリューションの実装の結果を定量化するために使用される業界標準のメトリクスを取り上げます。
トピック 5	コアテクノロジー: ビッグデータ: この試験セクションでは、データエンジニアのスキルを測定し、ビッグデータの概要、定義、特性、5 つの V (量、速度、多様性、真実性、価値) などを取り上げます。また、AIOps に関連するさまざまなデータソースとタイプについても取り上げます。評価される主要なスキルは、AIOps 環境で利用されるさまざまな種類のデータを識別することです。
トピック 6	AIOps の実装: この試験セクションでは、プロジェクトマネージャーのスキルを測定し、AIOps イニシアチブを展開する際に組織が直面する可能性のある課題、傾向、倫理的考慮事項を取り上げます。潜在的なリスクに対処しながら実装を成功させるための戦略的計画を重視します。
トピック 7	AIOps の影響の評価: この試験セクションでは、専門家のスキルを測定し、AIOps 導入の有効性を測定する方法について説明します。効率性の向上や運用コストの削減などの潜在的なメリットを評価する方法について説明します。

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Peoplecert DevOps Institute AIOps Foundation V1.0 認定 AIOps-Foundation 試験問題 (Q26-Q31):

質問 # 26
Systems operation became elastic and dynamic thanks to:

A. Adoption of thecloud
B. Contamenzation
C. Linux
D. Machine Learning

正解：A

解説：
The adoption of cloud computing has transformed system operations, making them more elastic and dynamic.
Cloud platforms provide on-demand resource allocation, enabling systems to scale up or down based on workload requirements. This elasticity allows organizations to efficiently manage resources, reduce costs, and respond swiftly to changing demands. The dynamic nature of cloud services supports continuous integration and deployment, enhancing operational agility. The DevOps Institute's AIOps Foundation course emphasizes the significance of cloud adoption in modernizing IT operations and achieving operational excellence.

質問 # 27
How did systems architecture transform?

A. From cloud to edge
B. From monoliths to microservices
C. From docker to OCI
D. From object oriented languages to functional languages

正解：B

解説：
System architecture has evolved significantly, transitioning from monolithic structures to microservices.
* Monolithic Architecture: In this traditional model, applications are built as a single, unified unit. While simpler to develop initially, monoliths can become cumbersome to manage, scale, and update as they grow in complexity.
* Microservices Architecture: This modern approach decomposes applications into smaller, independent services that communicate through APIs. Each microservice handles a specific function, allowing for greater flexibility, scalability, and ease of deployment.

質問 # 28
Discovering unexpected changes in system behavior or performance is satisfied by this use case:

A. Root cause analysis
B. Anomaly detection
C. Alert noise reduction
D. Event correlation

正解：B

解説：
Anomaly detectionrefers to identifying unexpected changes or deviations in system behavior or performance.
This use case is essential for proactively detecting issues that may not have predefined patterns or signatures, enabling faster incident resolution.
The DevOps Institute's AIOps Foundation materials describe anomaly detection as a key feature of AIOps platforms to enhance monitoring capabilities.

質問 # 29
How should outcomes of an AlOps system be defined?

A. AlOps is a silver bullet that will increase resiliency overnight
B. Realistically and aimed at gradual improvement
C. Not-deterministically
D. Loosely and randomly

正解：B

解説：
Defining outcomes for an AIOps system should be approachedrealistically, with a focus ongradual improvement. AIOps is not a quick fix; it requires careful planning, realistic goal-setting, and iterative enhancements. By setting achievable objectives and continuously refining processes, organizations can effectively integrate AIOps into their IT operations, leading to sustained improvements over time.

質問 # 30
Which algorithm Type is helpful in categorizing data in a supervised learning model?

A. Association
B. Clustering
C. Regression
D. Classification

正解：D

解説：
In supervised learning models,classification algorithmsare employed to categorize data into distinct classes or labels. These algorithms learn from a labeled dataset, where the input data is paired with the correct output, enabling the model to make accurate predictions on new, unseen data. For instance, classification can be used to determine whether an email is 'spam' or 'not spam'. This method is fundamental in various applications, including fraud detection, image recognition, and medical diagnosis. The DevOps Institute's AIOps Foundation course emphasizes the importance of classification in building predictive models that enhance IT operations.

質問 # 31
......

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