このページはExams Labs Braindumps [ http://blog.examslabs.com ] からエクスポートされました。 エクスポート日時:Mon Dec 23 13:57:04 2024 / +0000 GMT ___________________________________________________ タイトル: [2024年4月11日]79の質問が付いているACD200テストエンジンのダンプス訓練コレクション[Q14-Q28] --------------------------------------------------- [2024年4月11日] 79の質問が付いているACD200テストエンジンのダンプ訓練のコレクション Appian ACD200 Dumps - 100% Cover Real Exam Questions QUESTION 14あなたはプロセスモデルのメトリクスを確認し、プロセスのメモリ使用量を評価するために AMU を見ています。このメトリクスに関して正しい記述はどれですか? メモリ使用量が 10,000 AMU 未満の場合、メモリ使用量は少ないと見なされます。 メモリ使用量が少ないと見なされるのは、1,000 AMU 未満の場合です。 メモリ使用量は、100,000 AMUを下回ると低いとみなされる。 AMUは、プロセスのメモリ使用量の測定には適していません。 質問 15あなたは、Appian Sites を使用して顧客に発行する請求書を作成および編集することを目的としたプロジェクトに参加しています。あなたはすでに請求書のレコードを作成しています。次の画像を確認してください。(2つ選んでください)。 24時間後に「Edit/Credit Invoice」ノードをスキップするタイマー例外を追加することを検討すべきです。 このプロセスモデルをInvoicesレコードの "Edit Invoice "という関連アクションとして追加する。 サイトに2つのページを追加します。1つは請求書のレコードリストで、もう1つはレポートとしてこのプロセスモデルを追加します。 パフォーマンスを向上させるために、すべてのフローからアクティビティの連鎖を削除することを検討する必要があります。 QUESTION 16 今後 1 年間で、アプリケーションの同時アクティブユーザー数が約 50 から 500 に増加すると予想されます。(2つ選んでください) デザインエンジンを増やす。 プロセス実行エンジンを増やす。 アプリケーションサーバーのメモリを増やす。 レコード中心の設計からプロセス中心の設計に切り替える。 説明ユーザー数の大幅な増加によるパフォーマンスリスクに対処するための、Appian 環境への推奨事項についての質問です。この目的のために、次の2つの推奨事項があります。これは、プロセスインスタンスを並列に実行できるサーバーやノードを追加することを意味し、Appian のスケーラビリティと可用性を向上させることができます。これは、Appian の応答時間や信頼性に影響を与えることなく、より多くのユーザーからの作業負荷や需要の増加に対応するのに役立ちます。これは、Web サーバー、エンジン、分析サーバーなどの Appian コンポーネントを実行する各サーバーまたはノードに割り当てられるメモリの量を増やすことを意味します。これは、メモリプレッシャーやガベージコレクションを軽減することで、Appian のパフォーマンスと安定性を向上させるのに役立ちます。以下は、ユーザーが大幅に増加した場合のパフォーマンスリスクに対処するための Appian 環境に対する推奨事項ではありません。これは、式ルールやインターフェイスコンポーネントを並列実行できるサーバーやノードを増やすことを意味し、Appian のパフォーマンスとスケーラビリティを向上させることができます。これは、レコードやレポートではなく、プロセスモデルやタスクに重点を置いたアプリケーション設計に変更することを意味します。これは Appian 環境には影響せず、アプリケーションのロジックと機能に影響します。これは、要件やユースケースによって、アプリケーションのパフォーマンスを向上させる場合もあれば、そうでない場合もあります。参考文献:* プロセス実行エンジン* メモリの推奨事項* デザインエンジン* レコード中心設計とプロセス中心設計の違い質問 175 つのテーブルから結合されたデータを表示する必要があります。各テーブルには多数の行が含まれ、結合を実行すると大きな結果セットが生成される可能性があります。パフォーマンスは最優先事項です。(最適な答えを選んでください。) 表 ビュー ストアド・プロシージャ マテリアライズド・ビュー 説明マテリアライズド・ビューは、通常VIEWが構築されるSQLの結果を保持する物理テーブルで、定期的に生成することができます。質問18あなたはパフォーマンスの悪いプロセスモデルを分析しています。(2つ選んでください)。 プロセスモデルに適切なアラートを定義する。 アクティビティの連結をすべて削除する。 プロセスモデルにスイムレーンを使用する。 可能であれば、いくつかのノードをサブプロセスにリファクタリングする。 質問 19あなたは5つのテーブルから結合されたデータを表示する必要があります。各テーブルには多数の行が含まれ、結合を実行すると大きな結果セットが生成される可能性があります。パフォーマンスは最優先事項です。(最適な答えを選んでください。) 表 ビュー ストアド・プロシージャ マテリアライズド・ビュー 説明マテリアライズド・ビューは、多数の行を含む5つのテーブルから結合されたデータを表示するための最良の選択肢です。マテリアライズド・ビューは、通常ビューが構築されるSQLの結果を保持する物理テーブルで、定期的に生成することができます。マテリアライズド・ビューは、複数の結合、集約、計算を含む複雑なクエリの実行時間を短縮することで、パフォーマンスを向上させることができます。また、マテリアライズド・ビューは、クエリ結果を事前に格納することで、データベース・サーバーの負荷を軽減することもできます。マテリアライズド・ビューは、基礎となるテーブルの変更を反映するために、定期的または必要に応じて更新することができます。参考文献[マテリアライズド・ビュー]、[ビュー・パフォーマンス]QUESTION 20あるアプリケーションで、各個人の保留中のタスクの情報を表示する必要があります。タスクレポートタイプにはどのコンテキストタイプを選択する必要がありますか? プロセスモデル別のタスク ユーザーに帰属するタスク プロセス別のタスク グループに割り当てられたタスク QUESTION 21あなたの組織は、Appian アプリケーションの単体テストを提供するために、式ルールのテストケースの実行を自動化することを検討しています。 管理コンソールの DevOps セクションを経由する。 API 経由で呼び出されるプロセスモデル。 アクションとしてユーザーに公開されるプロセスモデル。 コンテンツバージョンシステム(CVS)からのWebフック。 レポートに埋め込まれたSAILインターフェース 説明必要なときに、式ルールのテストケースのテスト実行を開始するために使用できる 3 つのメソッドは、次のとおりです: * API を介して呼び出されるプロセスモデル。プロセス・モデルは、a!testRule()関数またはテスト・ルール・スマート・サービスを使用して式ルールのテスト・ケースを実行するように設計できます。このプロセスモデルは、POST や PUT などの HTTP メソッドを持つ Web API として公開することができ、外部のシステムやアプリケーションが HTTP リクエストを通じてプロセスモデルを呼び出すことができます。プロセスモデルは、上記と同じ関数やスマートサービスを用いて、式ルールのテストケースを実行するように設計することもできます。このプロセスモデルは、ボタンやリンクのようなインターフェース上のアクションとしてユーザーに公開することができます。a!testRule()関数を使用して式ルールのテストケースを実行するために、SAILインターフェースを作成することができます。このインターフェースはグリッドやチャートのようなレポートに埋め込むことができ、ユーザーはインターフェース上で対話的にテスト結果を見ることができます。参考文献式ルールの自動テスト、a!testRule() 関数、テストルールスマートサービス、Web API、SAIL インターフェース質問 22ある組織が、受信文書をスキャンして [appian].[document]というテーブルに詳細を取り込むために、サードパーティと統合することを決定しました。このレコードには、[appian].[document] と [appian].[caseData] の両方のデータを表示する必要があります。 appian].[document]テーブルにトリガーを作成して、すべてのデータを[appian].[caseData]テーブルにコピーし、レコードを[appian].[caseData]に向ける。 定期的に実行する SSIS パッケージを作成します。 appian].[document]テーブルと[appian].[caseData]テーブルの間にビューを作成し、レコードをフィードする。 appian].[document]テーブルと[appian].[caseData]テーブルの両方からデータを照会するストアド プロシージャを作成します。 QUESTION 23データを変更するインテグレーションを作成します。 Web API (GET) 式またはルール Web API(POST、PUT、DELETE) プロセス・モデル SAIL パラメータへの保存 説明データを変更する統合は、Web API (POST、PUT、DELETE)、プロセスモデル、SAIL saveInto パラメータの 3 つの場所から呼び出すことができます。Web API (POST、PUT、DELETE) は通常、サーバー上のデータの作成、更新、または削除* に使用される HTTP メソッドです。データを変更する統合は、これらのメソッドの 1 つを持つ Web API として公開することができ、外部のアプリケーションやシステムが HTTP リクエストを通じてデータを呼び出すことができます。データを変更する統合は、統合ノードまたは統合呼び出しスマートサービスを使用して、プロセスモデルから呼び出すことができます2。SAIL saveInto パラメータは SAIL コンポーネントのプロパティで、コンポーネントがユーザーによって変更されたときに評価される式を指定します3。データを変更するインテグレーションは、SAIL コンポーネントの saveInto パラメータを使用してインターフェースから呼び出すことができます。QUESTION 24 リードデザイナーが次の要件を受け取りました:レコードが変更されるたびに、変更されたデータを監査用に保存する必要があります。(最も良い答えを選択してください)。 監査証跡をログファイルに書き込むカスタムプラグインを作成します。 データベースのテーブルにトリガーを作成し、監査証跡をテーブルに取り込みます。 変更履歴を取得し、監査証跡をデータベースに書き込む Appian プロセスを作成する。 監査履歴システムへの Web API 呼び出しを作成し、監査証跡をファイルに書き込む。 説明監査証跡をテーブルに取り込むためにデータベーステーブルにトリガーを作成することは、最も効率的であり、Appian アプリケーションへの影響が最も少ない方法です。トリガーは、テーブルやビューで指定されたイベントが発生したときに自動的に実行されるデータベースオブジェクトです。トリガを使用すると、元のテーブルに加えられた変更に基づいて、別のテーブルからデータを挿入、更新、または削除することができます。参考文献[トリガー]、[監査証跡]質問25a!queryEntity()関数に関する記述のうち、正しいものはどれか。(2つ選択してください)。 query パラメータを使用して定義されたクエリは、結果を返すまでの待機時間に制限はありません。 query パラメータを使用して定義されたクエリは、既定で、一致するデータ・レコードの制約付きサブセットを返します。 エンティティ値は、データ・ストア・エンティティ型の定数として指定する必要があります。 fetchTotalCount パラメータを False に設定すると、ルールのパフォーマンスが向上します。 説明a!queryEntity() 関数に関する記述のうち、真となる 2 つの記述は以下のとおりです。 * エンティティ値は、データ・ストア・エンティティ型の定数として指定する必要があります。これは、エンティティ値が、どのデータ・ストア・エンティティ (テーブルまたはビュー) からクエリを実行するかを指定するためです。値は、Appian Designer の既存のデータストア エンティティを参照する定数でなければなりません。fetchTotalCount パラメータを False に設定すると、ルールのパフォーマンスが向上します。このパラメータを False に設定すると、Appian はクエリ条件に一致するレコードの総数を計算しないようになります。デフォルトでは、このパラメータは True に設定されています。これは、Appian がクエリ結果と一緒に合計件数を返すことを意味します。参照: a!queryEntity() 関数質問 26パフォーマンスに問題がある、または過去 30 日間にパフォーマンスに問題があった式ルールのリストを見つける必要があります。 監視]タブを使用して、完了率が低いルールを見つけます。 管理コンソールの[ルールのパフォーマンス]タブにアクセスします。 アプリケーション・サーバーのログを調べます。 すべてのテストケースの実行時間を観察します。 説明要件は、パフォーマンスの問題を引き起こしている、または過去 30 日間にパフォーマンスの問題を引き 起こした式ルールのリストを見つけることです。これを行う最良の方法は、管理コンソールの[ルール・パフォーマンス]タブにアクセスすることです。このタブには、特定の期間における式ルールの実行時間、頻度、および影響を示すダッシュボードが用意されています。アプリケーション、ルールタイプ、実行時間でルールをフィルタリング