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  1. .gitignore +50 -0
  2. adaptive_parser_monitor.py +143 -0
  3. adative_parser_watchdog.py +169 -0
  4. analyze_parser_log_ai.py +112 -0
  5. app.py +269 -0
  6. append_questions.py +32 -0
  7. check_db.py +8 -0
  8. classify.py +89 -0
  9. data/Json/networking.json +129 -0
  10. data/Json/questions.json +0 -0
  11. data/adaptive_questions.json +1 -0
  12. data/debug/page_001.txt +6 -0
  13. data/ocr_logs/page_1.txt +16 -0
  14. data/ocr_logs/page_10.txt +207 -0
  15. data/ocr_logs/page_100.txt +217 -0
  16. data/ocr_logs/page_101.txt +339 -0
  17. data/ocr_logs/page_102.txt +201 -0
  18. data/ocr_logs/page_103.txt +180 -0
  19. data/ocr_logs/page_104.txt +42 -0
  20. data/ocr_logs/page_105.txt +51 -0
  21. data/ocr_logs/page_106.txt +171 -0
  22. data/ocr_logs/page_107.txt +252 -0
  23. data/ocr_logs/page_108.txt +294 -0
  24. data/ocr_logs/page_109.txt +230 -0
  25. data/ocr_logs/page_11.txt +214 -0
  26. data/ocr_logs/page_110.txt +161 -0
  27. data/ocr_logs/page_111.txt +143 -0
  28. data/ocr_logs/page_112.txt +247 -0
  29. data/ocr_logs/page_113.txt +221 -0
  30. data/ocr_logs/page_114.txt +280 -0
  31. data/ocr_logs/page_115.txt +118 -0
  32. data/ocr_logs/page_116.txt +150 -0
  33. data/ocr_logs/page_117.txt +168 -0
  34. data/ocr_logs/page_118.txt +212 -0
  35. data/ocr_logs/page_119.txt +204 -0
  36. data/ocr_logs/page_12.txt +201 -0
  37. data/ocr_logs/page_120.txt +191 -0
  38. data/ocr_logs/page_121.txt +151 -0
  39. data/ocr_logs/page_122.txt +164 -0
  40. data/ocr_logs/page_123.txt +278 -0
  41. data/ocr_logs/page_124.txt +275 -0
  42. data/ocr_logs/page_125.txt +187 -0
  43. data/ocr_logs/page_126.txt +201 -0
  44. data/ocr_logs/page_127.txt +99 -0
  45. data/ocr_logs/page_128.txt +210 -0
  46. data/ocr_logs/page_129.txt +143 -0
  47. data/ocr_logs/page_13.txt +244 -0
  48. data/ocr_logs/page_130.txt +154 -0
  49. data/ocr_logs/page_131.txt +283 -0
  50. data/ocr_logs/page_132.txt +267 -0
.gitignore ADDED
@@ -0,0 +1,50 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # 가상환경
2
+ venv/
3
+ .venv/
4
+ env/
5
+
6
+ # Python 캐시
7
+ __pycache__/
8
+ *.pyc
9
+
10
+ # VSCode 설정
11
+ .vscode/
12
+
13
+ # 데이터 업로드
14
+ data/uploads/
15
+ data/images/
16
+
17
+ # Environment variables
18
+ .env
19
+ .env.local
20
+ .env.*.local
21
+ *.py[cod]
22
+ *$py.class
23
+ *.so
24
+ .Python
25
+ ENV/
26
+ # Secrets
27
+ *.token
28
+ *_token.txt
29
+ secrets/
30
+ # IDE
31
+ .idea/
32
+ *.swp
33
+ *.swo
34
+ # Database
35
+ *.db
36
+ *.sqlite
37
+ *.sqlite3
38
+ # Uploads
39
+ temp/
40
+
41
+ # Large files (Hugging Face limit: 10MB)
42
+ *.pdf
43
+ dump.pdf
44
+ *.zip
45
+ data/ocr_logs/*.zip
46
+ # Database (large files)
47
+ chroma_db/
48
+ # Logs (can be large)
49
+ *.log
50
+ logs/
adaptive_parser_monitor.py ADDED
@@ -0,0 +1,143 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # ==============================================
2
+ # adaptive_parser_monitor.py
3
+ # Adaptive PDF Parser 자가진단 + 자동 복구 실행기
4
+ # (CPU LLM + LangChain 통합)
5
+ # ==============================================
6
+
7
+ import os, time, re, json
8
+ from pathlib import Path
9
+
10
+ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
11
+ from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline
12
+ from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
13
+
14
+ from pdf_parser_adaptive import parse_pdf, resume_incomplete_parsing
15
+
16
+ # ----------------------------------------------
17
+ # 1️⃣ CPU 기반 LLM 로드
18
+ # ----------------------------------------------
19
+ def load_cpu_llm(model_name="microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct"):
20
+ print("[INFO] CPU 기반 LLM 로드 중...")
21
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
22
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
23
+ pipe = pipeline(
24
+ "text-generation",
25
+ model=model,
26
+ tokenizer=tokenizer,
27
+ max_new_tokens=512,
28
+ temperature=0.0,
29
+ device=-1
30
+ )
31
+ return HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
32
+
33
+ # ----------------------------------------------
34
+ # 2️⃣ 로그 상태 감지
35
+ # ----------------------------------------------
36
+ def detect_parser_state(log_path="parser_log.txt", timeout_min=10):
37
+ state = {
38
+ "status": "unknown",
39
+ "last_step": None,
40
+ "last_ocr_page": 0,
41
+ "errors": [],
42
+ "checkpoint_exists": Path("data/.parse_checkpoint.json").exists(),
43
+ "ocr_cache_pages": len(list(Path("data/ocr_logs").glob("page_*.txt")))
44
+ }
45
+
46
+ if not Path(log_path).exists():
47
+ state["status"] = "no_log"
48
+ return state
49
+
50
+ text = Path(log_path).read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
51
+
52
+ # 마지막 수정 시간으로 멈춤 판단
53
+ last_time = Path(log_path).stat().st_mtime
54
+ idle_min = round((time.time() - last_time) / 60, 1)
55
+ state["idle_min"] = idle_min
56
+
57
+ if "[✅ 전체 완료]" in text:
58
+ state["status"] = "done"
59
+ state["last_step"] = "완료"
60
+ return state
61
+
62
+ # 단계 추적
63
+ for step, name in [
64
+ ("[STEP 4]", "DB 저장"),
65
+ ("[STEP 3]", "LLM 파싱"),
66
+ ("[STEP 2]", "OCR"),
67
+ ("[STEP 1]", "PDF 변환")
68
+ ]:
69
+ if step in text:
70
+ state["last_step"] = name
71
+ break
72
+
73
+ # OCR 진행률 감지
74
+ match = re.findall(r"OCR\s+(\d+)\s*페이지까지 완료", text)
75
+ if match:
76
+ state["last_ocr_page"] = int(match[-1])
77
+
78
+ # 오류 감지
79
+ errors = re.findall(r"⚠️ \[오류\].+page.?≈?(\d+)?", text)
80
+ state["errors"] = [int(e) for e in errors if e.isdigit()]
81
+
82
+ # 멈춤 판단
83
+ if idle_min >= timeout_min:
84
+ state["status"] = "stuck"
85
+ else:
86
+ state["status"] = "running"
87
+
88
+ return state
89
+
90
+ # ----------------------------------------------
91
+ # 3️⃣ LLM 조언 생성
92
+ # ----------------------------------------------
93
+ def llm_advice(llm, state: dict):
94
+ prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
95
+ 당신은 Adaptive PDF 파서의 유지보수 전문가입니다.
96
+ 다음 상태를 분석하고, 사용자가 지금 무엇을 해야 할지 단계별로 한국어로 설명하세요.
97
+
98
+ 상태 요약:
99
+ {state}
100
+
101
+ 설명 방식:
102
+ - 현재 단계
103
+ - 멈춤 여부
104
+ - 어떤 조치를 취해야 하는지 (resume / 재시작 / 점검 등)
105
+ - 실행 명령어 예시 (bash 또는 python)
106
+ - 주의할 점 (checkpoint, OCR 캐시 등)
107
+ """)
108
+ messages = prompt.format_messages(state=str(state))
109
+ return llm.invoke(messages)
110
+
111
+ # ----------------------------------------------
112
+ # 4️⃣ 메인 실행기
113
+ # ----------------------------------------------
114
+ def monitor_and_resume(pdf_path="data/uploads/dump.pdf", log_path="parser_log.txt"):
115
+ print("\n[INFO] Adaptive Parser 모니터 시작...")
116
+ state = detect_parser_state(log_path)
117
+ llm = load_cpu_llm()
118
+ print("\n🧠 LLM 상태 분석 중...\n")
119
+ advice = llm_advice(llm, state)
120
+
121
+ print("==============================================")
122
+ print("📊 현재 파서 상태 요약:")
123
+ for k,v in state.items():
124
+ print(f" - {k}: {v}")
125
+ print("==============================================")
126
+ print("🤖 AI 조언:")
127
+ print(advice)
128
+ print("==============================================")
129
+
130
+ # 자동 복구 조건
131
+ if state["status"] in ["stuck", "running"] and state["checkpoint_exists"]:
132
+ print("\n[🪄 자동 복구 실행] checkpoint 감지됨 → resume_incomplete_parsing() 수행")
133
+ resume_incomplete_parsing(pdf_path)
134
+ elif state["status"] == "no_log":
135
+ print("\n[INFO] 로그가 없어 새 작업으로 parse_pdf() 실행")
136
+ parse_pdf(pdf_path)
137
+ elif state["status"] == "done":
138
+ print("\n✅ 이미 모든 작업이 완료되었습니다.")
139
+ else:
140
+ print("\n⚠️ 자동 재개 조건에 맞지 않습니다. AI 조언을 참고하세요.")
141
+
142
+ if __name__ == "__main__":
143
+ monitor_and_resume()
adative_parser_watchdog.py ADDED
@@ -0,0 +1,169 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # ==============================================
2
+ # adaptive_parser_watchdog_local.py
3
+ # Adaptive PDF Parser 실시간 감시 + 자동 복구
4
+ # (LangChain + CPU LLM + Local Popup Only)
5
+ # ==============================================
6
+
7
+ import os, time, re, json, platform
8
+ from pathlib import Path
9
+ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
10
+ from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline
11
+ from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
12
+ from pdf_parser_adaptive import parse_pdf, resume_incomplete_parsing
13
+
14
+ # ----------------------------------------------
15
+ # 1️⃣ CPU 기반 LLM 로드
16
+ # ----------------------------------------------
17
+ def load_cpu_llm(model_name="microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct"):
18
+ print("[INFO] CPU 기반 LLM 로드 중...")
19
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
20
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
21
+ pipe = pipeline(
22
+ "text-generation",
23
+ model=model,
24
+ tokenizer=tokenizer,
25
+ max_new_tokens=512,
26
+ temperature=0.0,
27
+ device=-1
28
+ )
29
+ return HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
30
+
31
+
32
+ # ----------------------------------------------
33
+ # 2️⃣ 로컬 알림 (Windows/macOS/Linux 자동 감지)
34
+ # ----------------------------------------------
35
+ def local_notify(title, msg):
36
+ system = platform.system()
37
+ try:
38
+ if system == "Windows":
39
+ from win10toast import ToastNotifier
40
+ ToastNotifier().show_toast(title, msg, duration=10)
41
+ elif system == "Darwin": # macOS
42
+ os.system(f"osascript -e 'display notification \"{msg}\" with title \"{title}\"'")
43
+ else: # Linux
44
+ os.system(f'notify-send "{title}" "{msg}"')
45
+ except Exception as e:
46
+ print(f"[WARN] 로컬 알림 실패: {e}")
47
+ print(f"[LOCAL ALERT] {title} - {msg}")
48
+
49
+
50
+ # ----------------------------------------------
51
+ # 3️⃣ 로그 상태 감지
52
+ # ----------------------------------------------
53
+ def detect_parser_state(log_path="parser_log.txt"):
54
+ state = {
55
+ "status": "unknown",
56
+ "last_step": None,
57
+ "last_ocr_page": 0,
58
+ "checkpoint_exists": Path("data/.parse_checkpoint.json").exists(),
59
+ "ocr_cache_pages": len(list(Path("data/ocr_logs").glob("page_*.txt")))
60
+ }
61
+
62
+ if not Path(log_path).exists():
63
+ state["status"] = "no_log"
64
+ return state
65
+
66
+ text = Path(log_path).read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
67
+
68
+ # 완료 여부
69
+ if "[✅ 전체 완료]" in text:
70
+ state["status"] = "done"
71
+ state["last_step"] = "완료"
72
+ return state
73
+
74
+ # 단계 추적
75
+ for step, name in [
76
+ ("[STEP 4]", "DB 저장"),
77
+ ("[STEP 3]", "LLM 파싱"),
78
+ ("[STEP 2]", "OCR"),
79
+ ("[STEP 1]", "PDF 변환")
80
+ ]:
81
+ if step in text:
82
+ state["last_step"] = name
83
+ break
84
+
85
+ # OCR 진행률
86
+ ocr_progress = re.findall(r"OCR\s+(\d+)\s*페이지까지 완료", text)
87
+ if ocr_progress:
88
+ state["last_ocr_page"] = int(ocr_progress[-1])
89
+
90
+ # 시간 확인
91
+ last_time = Path(log_path).stat().st_mtime
92
+ state["idle_min"] = round((time.time() - last_time) / 60, 1)
93
+
94
+ # 상태 결정
95
+ if state["idle_min"] > 5:
96
+ state["status"] = "stuck"
97
+ else:
98
+ state["status"] = "running"
99
+
100
+ return state
101
+
102
+
103
+ # ----------------------------------------------
104
+ # 4️⃣ LLM 분석 및 조언
105
+ # ----------------------------------------------
106
+ def llm_advice(llm, state):
107
+ prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
108
+ 당신은 Adaptive PDF 파서의 유지보수 엔지니어입니다.
109
+ 다음 상태를 분석하고, 사용자가 지금 어떤 조치를 취해야 하는지 단계별로 설명하세요.
110
+
111
+ 상태:
112
+ {state}
113
+
114
+ 응답 형식:
115
+ - 현재 상태
116
+ - 가능한 원인
117
+ - 복구 방법
118
+ - 주의사항
119
+ - 실행 예시
120
+ """)
121
+ return llm.invoke(prompt.format_messages(state=str(state)))
122
+
123
+
124
+ # ----------------------------------------------
125
+ # 5️⃣ 실시간 감시 루프
126
+ # ----------------------------------------------
127
+ def watch_and_resume(pdf_path="data/uploads/dump.pdf",
128
+ log_path="parser_log.txt",
129
+ check_interval=60):
130
+ print("[INFO] Adaptive Parser 실시간 감시 (로컬 팝업 전용) 시작")
131
+
132
+ llm = load_cpu_llm()
133
+ while True:
134
+ state = detect_parser_state(log_path)
135
+
136
+ print(f"\n⏱️ 상태: {state['status']} | 단계: {state.get('last_step')} | "
137
+ f"idle: {state.get('idle_min',0)}분 | OCR: {state.get('last_ocr_page')}p")
138
+
139
+ # 1️⃣ 완료된 경우
140
+ if state["status"] == "done":
141
+ local_notify("✅ 파서 완료", "모든 페이지 파싱이 완료되었습니다.")
142
+ break
143
+
144
+ # 2️⃣ 멈춘 경우
145
+ if state["status"] == "stuck":
146
+ local_notify("⚠️ 파서 멈춤 감지", f"{state.get('last_step')} 단계에서 중단됨.")
147
+ print("\n🚨 멈춤 감지됨 → LLM ���석 및 복구 중...")
148
+ advice = llm_advice(llm, state)
149
+ print("\n🤖 LLM 조언:\n", advice)
150
+
151
+ if state["checkpoint_exists"]:
152
+ local_notify("🪄 자동 복구 시작", "checkpoint 감지 → resume_incomplete_parsing 실행 중...")
153
+ resume_incomplete_parsing(pdf_path)
154
+ else:
155
+ local_notify("🧩 전체 재시작", "checkpoint 없음 → parse_pdf 전체 재실행")
156
+ parse_pdf(pdf_path)
157
+
158
+ # 3️⃣ 진행 중인 경우
159
+ if state["status"] == "running":
160
+ print("[INFO] 파서 정상 진행 중...")
161
+
162
+ time.sleep(check_interval)
163
+
164
+
165
+ # ----------------------------------------------
166
+ # 실행
167
+ # ----------------------------------------------
168
+ if __name__ == "__main__":
169
+ watch_and_resume()
analyze_parser_log_ai.py ADDED
@@ -0,0 +1,112 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # ==============================================
2
+ # analyze_parser_log_ai.py
3
+ # Adaptive PDF Parser 로그 자동 분석 + LangChain AI 조언
4
+ # ==============================================
5
+
6
+ import re, os
7
+ from pathlib import Path
8
+ from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
9
+ from langchain.schema import HumanMessage
10
+ from langchain_huggingface import HuggingFacePipeline
11
+ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
12
+
13
+ # ----------------------------------------------
14
+ # CPU LLM 로드 (경량)
15
+ # ----------------------------------------------
16
+ def load_cpu_llm(model_name="microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct"):
17
+ print("[INFO] CPU 기반 LLM 로드 중...")
18
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
19
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
20
+ pipe = pipeline(
21
+ "text-generation",
22
+ model=model,
23
+ tokenizer=tokenizer,
24
+ max_new_tokens=512,
25
+ temperature=0.0,
26
+ device=-1 # ✅ CPU 강제
27
+ )
28
+ return HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
29
+
30
+ # ----------------------------------------------
31
+ # 로그 분석 함수
32
+ # ----------------------------------------------
33
+ def analyze_log_text(log_text: str):
34
+ summary = {}
35
+
36
+ # 단계별 탐지
37
+ summary["has_pdf2img"] = bool(re.search(r"\[STEP 1\]", log_text))
38
+ summary["has_ocr"] = bool(re.search(r"\[STEP 2\]", log_text))
39
+ summary["has_smart"] = bool(re.search(r"\[STEP 3-0\]", log_text))
40
+ summary["has_llm"] = bool(re.search(r"\[STEP 3\]", log_text))
41
+ summary["has_db"] = bool(re.search(r"\[STEP 4\]", log_text))
42
+ summary["is_done"] = bool(re.search(r"\[✅ 전체 완료\]", log_text))
43
+
44
+ # 오류 감지
45
+ errors = re.findall(r"⚠️ \[오류\].+page.?≈?(\d+)?", log_text)
46
+ summary["error_pages"] = [int(e) for e in errors if e.isdigit()]
47
+ summary["error_count"] = len(summary["error_pages"])
48
+
49
+ # OCR 진행률
50
+ ocr_progress = re.findall(r"OCR\s+(\d+)\s*페이지까지 완료", log_text)
51
+ summary["ocr_progress"] = int(ocr_progress[-1]) if ocr_progress else 0
52
+
53
+ # Smart 병합 여부
54
+ summary["smart_active"] = "Smart Parsing" in log_text
55
+
56
+ # 총 문항/시간
57
+ m = re.search(r"총\s*(\d+)\s*문항\s*/\s*소요시간\s*([\d\.]+)초", log_text)
58
+ if m:
59
+ summary["count"], summary["seconds"] = m.groups()
60
+ else:
61
+ summary["count"], summary["seconds"] = None, None
62
+
63
+ return summary
64
+
65
+
66
+ # ----------------------------------------------
67
+ # LLM 조언 생성
68
+ # ----------------------------------------------
69
+ def generate_advice(summary, llm):
70
+ prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
71
+ 다음은 PDF 파서 실행 로그 요약입니다.
72
+ 이 상황에서 사용자가 어떤 조치를 취해야 하는지 단계별로 한국어로 설명해 주세요.
73
+
74
+ 요약:
75
+ {summary}
76
+
77
+ 설명 방식:
78
+ - 어디서 멈췄는지 판단
79
+ - 필요한 재시작/복구 조치
80
+ - 주의할 점 (OCR 캐시, checkpoint, DB 등)
81
+ - 다음 실행 시 명령어 예시 (bash 형식)
82
+
83
+ 짧고 명확하게, 실무 엔지니어에게 조언하듯 설명하세요.
84
+ """)
85
+
86
+ input_msg = prompt.format_messages(summary=str(summary))
87
+ result = llm.invoke(input_msg)
88
+ return result
89
+
90
+
91
+ # ----------------------------------------------
92
+ # 실행
93
+ # ----------------------------------------------
94
+ def analyze_parser_log_ai(log_path="parser_log.txt"):
95
+ if not Path(log_path).exists():
96
+ print(f"❌ 로그 파일을 찾을 수 없습니다: {log_path}")
97
+ return
98
+
99
+ log_text = Path(log_path).read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
100
+ summary = analyze_log_text(log_text)
101
+ llm = load_cpu_llm()
102
+ print("\n[INFO] LLM 분석 중... 🧠\n")
103
+ advice = generate_advice(summary, llm)
104
+ print("==============================================")
105
+ print("📊 로그 요약:", summary)
106
+ print("==============================================")
107
+ print("🧭 AI 조언:\n")
108
+ print(advice)
109
+ print("==============================================")
110
+
111
+ if __name__ == "__main__":
112
+ analyze_parser_log_ai()
app.py ADDED
@@ -0,0 +1,269 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # ==============================================
2
+ # app.py — CBT + REVIEW(⭐) + WRONG + 통합 노트 + OCR Parser (확정 안정 전체 버전)
3
+ # ==============================================
4
+
5
+ import os
6
+ import json
7
+ from datetime import datetime
8
+
9
+ from flask import Flask, request, jsonify, render_template
10
+ from dotenv import load_dotenv
11
+
12
+ from db import init_db, SessionLocal
13
+ from models import Question, Attempt
14
+ from ingest import ingest_questions
15
+
16
+ try:
17
+ from pdf_parser_adaptive import parse_pdf as _parse_pdf
18
+ except:
19
+ _parse_pdf = None
20
+
21
+ load_dotenv()
22
+ app = Flask(__name__)
23
+ init_db()
24
+
25
+ BASE_DIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
26
+ DATA_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "data")
27
+ UPLOAD_DIR = os.path.join(DATA_DIR, "uploads")
28
+ PARSED_DIR = os.path.join(DATA_DIR, "parsed_json")
29
+ for d in [DATA_DIR, UPLOAD_DIR, PARSED_DIR]:
30
+ os.makedirs(d, exist_ok=True)
31
+
32
+ DEFAULT_USER = "default"
33
+
34
+
35
+ def normalize_options(raw):
36
+ if not raw:
37
+ return []
38
+ try:
39
+ if isinstance(raw, dict):
40
+ return [f"{k}. {v}" for k, v in sorted(raw.items(), key=lambda kv: kv[0])]
41
+ if isinstance(raw, list):
42
+ return raw
43
+ except:
44
+ pass
45
+ return []
46
+
47
+
48
+ def parse_pdf_wrapper(pdf_path):
49
+ if not _parse_pdf:
50
+ raise RuntimeError("pdf_parser_adaptive 모듈이 없습니다.")
51
+ ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
52
+ out_json = os.path.join(PARSED_DIR, f"parsed_{ts}.json")
53
+ _parse_pdf(pdf_path, out_json, use_llm=True, lang="korean", dpi=200)
54
+ return out_json
55
+
56
+
57
+ @app.route("/")
58
+ def home():
59
+ return render_template("index.html")
60
+
61
+
62
+ @app.route("/quiz")
63
+ def quiz():
64
+ return render_template("quiz.html")
65
+
66
+
67
+ @app.route("/review")
68
+ def review():
69
+ return render_template("review.html")
70
+
71
+
72
+ @app.route("/wrong")
73
+ def wrong():
74
+ return render_template("wrong.html")
75
+
76
+
77
+ @app.route("/healthz")
78
+ def healthz():
79
+ return jsonify({"ok": True})
80
+
81
+
82
+ @app.route("/admin/upload", methods=["GET", "POST"])
83
+ def upload_pdf():
84
+ if request.method == "GET":
85
+ return render_template("upload.html")
86
+
87
+ f = request.files.get("file")
88
+ if not f:
89
+ return jsonify({"error": "file 누락"}), 400
90
+
91
+ ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
92
+ save_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, f"{ts}_{f.filename}")
93
+ f.save(save_path)
94
+
95
+ try:
96
+ out_json = parse_pdf_wrapper(save_path)
97
+ inserted = ingest_questions(out_json, source_name=f.filename)
98
+ return jsonify({"ok": True, "inserted": inserted})
99
+ except Exception as e:
100
+ return jsonify({"ok": False, "error": str(e)}), 500
101
+
102
+
103
+ @app.route("/api/question", methods=["GET"])
104
+ def api_question():
105
+ qid = request.args.get("id")
106
+ db = SessionLocal()
107
+ try:
108
+ q = db.query(Question).filter(Question.id == int(qid)).first() if qid \
109
+ else db.query(Question).order_by(Question.id.asc()).first()
110
+ if not q:
111
+ return jsonify({"error": "문제 없음"}), 404
112
+
113
+ total = db.query(Question).count()
114
+ return jsonify({
115
+ "id": q.id,
116
+ "question": q.stem,
117
+ "options": normalize_options(q.get_options()),
118
+ "answer": q.answer,
119
+ "explanation": q.explanation,
120
+ "total": total
121
+ })
122
+ finally:
123
+ db.close()
124
+
125
+
126
+ @app.route("/api/answer", methods=["POST"])
127
+ def api_answer():
128
+ data = request.get_json(force=True) or {}
129
+ qid = data.get("question_id")
130
+ chosen = data.get("chosen")
131
+ user_id = str(data.get("user_id", DEFAULT_USER))
132
+
133
+ if not qid or not chosen:
134
+ return jsonify({"error": "question_id 또는 chosen 누락"}), 400
135
+
136
+ db = SessionLocal()
137
+ try:
138
+ q = db.query(Question).filter(Question.id == int(qid)).first()
139
+ correct = (str(chosen).upper() == str(q.answer).upper())
140
+
141
+ db.add(Attempt(
142
+ user_id=user_id,
143
+ question_id=q.id,
144
+ chosen=str(chosen),
145
+ correct=bool(correct),
146
+ note_type="wrong" if not correct else None
147
+ ))
148
+ db.commit()
149
+
150
+ return jsonify({"correct": bool(correct), "answer": q.answer, "explanation": q.explanation})
151
+ finally:
152
+ db.close()
153
+
154
+
155
+ @app.route("/api/next", methods=["GET"])
156
+ def api_next():
157
+ current_id = int(request.args.get("current_id", 1))
158
+ db = SessionLocal()
159
+ try:
160
+ nxt = (
161
+ db.query(Question)
162
+ .filter(Question.id > current_id)
163
+ .order_by(Question.id.asc())
164
+ .first()
165
+ )
166
+ if not nxt:
167
+ return jsonify({"end": True})
168
+
169
+ total = db.query(Question).count()
170
+ return jsonify({
171
+ "id": nxt.id,
172
+ "question": nxt.stem,
173
+ "options": normalize_options(nxt.get_options()),
174
+ "answer": nxt.answer,
175
+ "explanation": nxt.explanation,
176
+ "total": total
177
+ })
178
+ finally:
179
+ db.close()
180
+
181
+
182
+ @app.route("/api/review_add", methods=["POST"])
183
+ def review_add():
184
+ data = request.get_json(force=True) or {}
185
+ qid = data.get("question_id")
186
+ user_id = str(data.get("user_id", DEFAULT_USER))
187
+ db = SessionLocal()
188
+ try:
189
+ db.add(Attempt(user_id=user_id, question_id=int(qid), correct=False, note_type="review"))
190
+ db.commit()
191
+ return jsonify({"message": "⭐ 복습 목록에 추가됨"})
192
+ finally:
193
+ db.close()
194
+
195
+
196
+ @app.route("/api/review_remove", methods=["POST"])
197
+ def review_remove():
198
+ data = request.get_json(force=True) or {}
199
+ qid = data.get("question_id")
200
+ user_id = str(data.get("user_id", DEFAULT_USER))
201
+ db = SessionLocal()
202
+ try:
203
+ db.query(Attempt).filter(
204
+ Attempt.user_id == user_id,
205
+ Attempt.question_id == int(qid),
206
+ Attempt.note_type == "review"
207
+ ).delete()
208
+ db.commit()
209
+ return jsonify({"message": "🗑️ 복습에서 제거됨"})
210
+ finally:
211
+ db.close()
212
+
213
+
214
+ # ✅ 오답 + 복습 통합 조회
215
+ @app.route("/api/wrong_review", methods=["GET"])
216
+ def wrong_review():
217
+ user_id = request.args.get("user_id", DEFAULT_USER)
218
+ db = SessionLocal()
219
+ try:
220
+ rows = (
221
+ db.query(Attempt, Question)
222
+ .join(Question, Attempt.question_id == Question.id)
223
+ .filter(Attempt.user_id == user_id, Attempt.note_type.in_(["wrong", "review"]))
224
+ .order_by(Attempt.id.desc())
225
+ .all()
226
+ )
227
+
228
+ seen = set()
229
+ items = []
230
+ for att, q in rows:
231
+ if q.id in seen:
232
+ continue
233
+ seen.add(q.id)
234
+ items.append({
235
+ "question_id": q.id,
236
+ "stem": q.stem,
237
+ "options": q.get_options(),
238
+ "answer": q.answer,
239
+ "explanation": q.explanation,
240
+ "chosen": att.chosen
241
+ })
242
+
243
+ return jsonify({"count": len(items), "items": items})
244
+ finally:
245
+ db.close()
246
+
247
+
248
+ # ✅ 오답에서 제거 (복습에서도 제거)
249
+ @app.route("/api/wrong_remove", methods=["POST"])
250
+ def wrong_remove():
251
+ data = request.get_json(force=True) or {}
252
+ qid = data.get("question_id")
253
+ user_id = str(data.get("user_id", DEFAULT_USER))
254
+ db = SessionLocal()
255
+ try:
256
+ db.query(Attempt).filter(
257
+ Attempt.user_id == user_id,
258
+ Attempt.question_id == int(qid),
259
+ Attempt.note_type == "wrong"
260
+ ).delete()
261
+ db.commit()
262
+ return jsonify({"message": "🗑️ 오답에서 제거됨"})
263
+ finally:
264
+ db.close()
265
+
266
+
267
+ if __name__ == "__main__":
268
+ print("[INFO] http://127.0.0.1:5000 실행 중")
269
+ app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)
append_questions.py ADDED
@@ -0,0 +1,32 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import json
2
+ from pathlib import Path
3
+
4
+ # 새 파트 파일
5
+ NEW_PART = Path("data/parsed_json/networking_final.json")
6
+
7
+ # 기존 통합본
8
+ QUESTIONS = Path("data/questions/questions.json")
9
+
10
+ # 폴더 자동 생성
11
+ QUESTIONS.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
12
+
13
+ # 기존 questions.json 읽기
14
+ if QUESTIONS.exists():
15
+ with open(QUESTIONS, "r", encoding="utf-8") as f:
16
+ existing = json.load(f)
17
+ else:
18
+ existing = []
19
+
20
+ # 새 파트 로드
21
+ with open(NEW_PART, "r", encoding="utf-8") as f:
22
+ new_data = json.load(f)
23
+
24
+ # append
25
+ existing.extend(new_data)
26
+
27
+ # 저장
28
+ with open(QUESTIONS, "w", encoding="utf-8") as f:
29
+ json.dump(existing, f, ensure_ascii=False, indent=2)
30
+
31
+ print(f"✔ Append 완료 → 새 문제 {len(new_data)}개 추가됨")
32
+ print(f"✔ 전체 문제 수: {len(existing)}개")
check_db.py ADDED
@@ -0,0 +1,8 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from db import SessionLocal, Question
2
+
3
+ db = SessionLocal()
4
+ print("총 문항 수:", db.query(Question).count())
5
+ q = db.query(Question).first()
6
+ if q:
7
+ print("첫 문제:", q.id, q.stem, q.options, q.answer)
8
+ db.close()
classify.py ADDED
@@ -0,0 +1,89 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # classify.py
2
+ import re
3
+ from typing import Tuple
4
+
5
+ # 대분류 상수
6
+ ID_GOV = "Identities & Governance"
7
+ STORAGE = "Storage"
8
+ COMPUTE = "Compute"
9
+ NETWORK = "Networking"
10
+ MONITOR = "Monitoring & Maintenance"
11
+
12
+ def _contains(text: str, *words) -> bool:
13
+ t = text.lower()
14
+ return any(w.lower() in t for w in words)
15
+
16
+ def classify_category_subcategory(stem: str) -> Tuple[str, str]:
17
+ """문항 본문 텍스트(stem)로 대/소분류를 추정"""
18
+ s = stem or ""
19
+
20
+ # --- Networking ---
21
+ if _contains(s, "vnet", "subnet", "cidr", "peering", "nsg", "application security group",
22
+ "bastion", "azure firewall", "udr", "route table", "vpn", "expressroute"):
23
+ if _contains(s, "peering"):
24
+ return NETWORK, "VNet Peering"
25
+ if _contains(s, "nsg", "application security group"):
26
+ return NETWORK, "NSG/ASG"
27
+ if _contains(s, "vpn", "expressroute"):
28
+ return NETWORK, "Hybrid Connectivity"
29
+ if _contains(s, "bastion"):
30
+ return NETWORK, "Bastion"
31
+ if _contains(s, "route", "udr"):
32
+ return NETWORK, "Routing/UDR"
33
+ return NETWORK, "VNet/Subnet"
34
+
35
+ # --- Compute ---
36
+ if _contains(s, "virtual machine", "vm", "scale set", "availability set", "image", "managed disk"):
37
+ if _contains(s, "scale set", "vmss"):
38
+ return COMPUTE, "VM Scale Set"
39
+ if _contains(s, "availability set", "availability zone"):
40
+ return COMPUTE, "Availability/Resiliency"
41
+ if _contains(s, "image"):
42
+ return COMPUTE, "Image/Template"
43
+ if _contains(s, "disk"):
44
+ return COMPUTE, "Disks/Snapshots"
45
+ return COMPUTE, "VM Deployment/Config"
46
+
47
+ # --- Storage ---
48
+ if _contains(s, "storage account", "blob", "file share", "azure files", "sas", "lrs", "grs", "access tier"):
49
+ if _contains(s, "blob"):
50
+ return STORAGE, "Blob"
51
+ if _contains(s, "file share", "azure files", "files sync"):
52
+ return STORAGE, "Azure Files/SMB"
53
+ if _contains(s, "sas", "firewall", "private endpoint"):
54
+ return STORAGE, "Security/Access"
55
+ if _contains(s, "lrs", "grs", "gzs", "zrs"):
56
+ return STORAGE, "Redundancy"
57
+ if _contains(s, "access tier", "hot", "cool", "archive"):
58
+ return STORAGE, "Tiering"
59
+ return STORAGE, "General"
60
+
61
+ # --- Identities & Governance ---
62
+ if _contains(s, "azure ad", "entra id", "rbac", "role assignment", "subscription", "policy", "blueprint"):
63
+ if _contains(s, "rbac", "role"):
64
+ return ID_GOV, "RBAC"
65
+ if _contains(s, "policy", "blueprint", "initiative", "assignment"):
66
+ return ID_GOV, "Policy/Blueprint"
67
+ if _contains(s, "subscription", "management group"):
68
+ return ID_GOV, "Subscription/MG"
69
+ if _contains(s, "user", "group", "entra"):
70
+ return ID_GOV, "Users/Groups"
71
+ return ID_GOV, "General"
72
+
73
+ # --- Monitoring & Maintenance ---
74
+ if _contains(s, "azure monitor", "metrics", "log analytics", "kusto", "alert", "action group",
75
+ "backup", "site recovery", "update management"):
76
+ if _contains(s, "log analytics", "kusto", "workspace"):
77
+ return MONITOR, "LA/Logs"
78
+ if _contains(s, "alert", "action group"):
79
+ return MONITOR, "Alerts"
80
+ if _contains(s, "backup", "site recovery"):
81
+ return MONITOR, "Backup/ASR"
82
+ if _contains(s, "update management", "patch"):
83
+ return MONITOR, "Updates"
84
+ return MONITOR, "General"
85
+
86
+ # 기타
87
+ return "Unknown", "Unknown"
88
+
89
+ ## 규칙 기반 키워드 매칭. ( 향후 LLM 분류 가능 )
data/Json/networking.json ADDED
@@ -0,0 +1,129 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "type": "multiple_choice",
4
+ "topic": "Networking",
5
+ "subtopic": "NSG / IP Flow Verify",
6
+ "question": "VM에 대한 특정 포트 접근이 실패하는 원인을 신속하게 확인해야 합니다. 어떤 도구를 사용해야 합니까?",
7
+ "options": {
8
+ "A": "Connection Monitor",
9
+ "B": "IP Flow Verify",
10
+ "C": "Traffic Analytics",
11
+ "D": "Network Watcher Topology",
12
+ "E": "Route Table Effective Routes"
13
+ },
14
+ "answer": "B",
15
+ "explanation": "IP Flow Verify는 특정 소스와 대상, 포트, 프로토콜에 대해 NSG 규칙 및 경로 규칙이 허용 또는 차단되는지를 직접 확인할 수 있습니다."
16
+ },
17
+
18
+ {
19
+ "type": "multiple_choice",
20
+ "topic": "Networking",
21
+ "subtopic": "NSG 우선순위",
22
+ "question": "NSG 규칙은 어떤 기준으로 적용 순서가 결정됩니까?",
23
+ "options": {
24
+ "A": "이름 순서",
25
+ "B": "생성 순서",
26
+ "C": "우선순위 값 (숫자 낮을수록 먼저 적용)",
27
+ "D": "출발지 IP 크기",
28
+ "E": "대상 포트 번호 크기"
29
+ },
30
+ "answer": "C",
31
+ "explanation": "NSG 규칙은 숫자가 낮은 Priority가 먼저 적용됩니다. 가장 먼저 매칭된 규칙이 즉시 적용되며, 이후 규칙은 평가되지 않습니다."
32
+ },
33
+
34
+ {
35
+ "type": "multiple_choice",
36
+ "topic": "Networking",
37
+ "subtopic": "Load Balancer vs Application Gateway",
38
+ "question": "L4 트래픽 분산만 필요하고 세션 기반 라우팅 또는 HTTP 검사 등의 기능은 필요하지 않습니다. 어떤 서비스를 선택해야 합니까?",
39
+ "options": {
40
+ "A": "Application Gateway",
41
+ "B": "Azure Load Balancer",
42
+ "C": "Traffic Manager",
43
+ "D": "Front Door",
44
+ "E": "WAF Gateway"
45
+ },
46
+ "answer": "B",
47
+ "explanation": "Load Balancer는 L4 수준의 패킷 기반 분산을 제공합니다. Application Gateway는 L7 HTTP 기반 라우팅 및 WAF 기능 제공이 목적입니다."
48
+ },
49
+
50
+ {
51
+ "type": "multiple_choice",
52
+ "topic": "Networking",
53
+ "subtopic": "Site-to-Site VPN",
54
+ "question": "온프레미스 데이터센터와 Azure 가상 네트워크 간에 지속적인 사설 네트워크 연결이 필요합니다. 어떤 구성을 사용해야 합니까?",
55
+ "options": {
56
+ "A": "Point-to-Site VPN",
57
+ "B": "VNet Peering",
58
+ "C": "Site-to-Site VPN",
59
+ "D": "ExpressRoute Direct",
60
+ "E": "Private Endpoint"
61
+ },
62
+ "answer": "C",
63
+ "explanation": "Site-to-Site VPN은 온프레미스 게이트웨이 장비와 Azure VPN Gateway 간에 IPsec 터널을 구성하여 상시 연결을 제공합니다."
64
+ },
65
+
66
+ {
67
+ "type": "multiple_choice",
68
+ "topic": "Networking",
69
+ "subtopic": "DNS / Private Zone",
70
+ "question": "App1은 VM 내부 전용 서비스이며 온프레미스와 Azure VNet에서 동일한 이름으로 접근 가능해야 합니다. 가장 적절한 구성은?",
71
+ "options": {
72
+ "A": "Hosts 파일 배포",
73
+ "B": "Public DNS Zone",
74
+ "C": "Private DNS Zone + VNet 링크",
75
+ "D": "Azure AD DS DNS 자동 동기화",
76
+ "E": "조건부 포워딩만 구성"
77
+ },
78
+ "answer": "C",
79
+ "explanation": "Private DNS Zone은 내부 사설 네임 리졸루션을 제공하며, VNet에 링크하면 Azure 및 온프레미스에서 동일하게 사용할 수 있습니다."
80
+ },
81
+
82
+ {
83
+ "type": "multiple_choice",
84
+ "topic": "Networking",
85
+ "subtopic": "VNet Peering",
86
+ "question": "VNet 간 트래픽이 정상적으로 통신하지 않습니다. 가장 먼저 확인해야 할 항목은 무엇입니까?",
87
+ "options": {
88
+ "A": "VNet 주소 공간 겹침 여부",
89
+ "B": "리소스 그룹 이름",
90
+ "C": "VNet 이름",
91
+ "D": "Azure Firewall SKU",
92
+ "E": "서브넷 이름"
93
+ },
94
+ "answer": "A",
95
+ "explanation": "VNet Peering은 주소 공간이 겹치면 라우팅이 불가능합니다. CIDR이 서로 다르게 설정되어야 합니다."
96
+ },
97
+
98
+ {
99
+ "type": "multiple_choice",
100
+ "topic": "Networking",
101
+ "subtopic": "Private Endpoint",
102
+ "question": "Blob Storage 접근 시 인터넷 경로를 완전히 차단하려면?",
103
+ "options": {
104
+ "A": "Service Endpoint 활성화",
105
+ "B": "Private Endpoint 구성 + 스토리지 방화벽에서 Selected Network 허용",
106
+ "C": "스토리지 Public Access Level 변경",
107
+ "D": "Application Gateway 경유",
108
+ "E": "NSG ANY ANY ALLOW"
109
+ },
110
+ "answer": "B",
111
+ "explanation": "Private Endpoint는 Storage 계정에 사설 IP를 할당하여 트래픽이 인터넷을 통하지 않고 이동하도록 합니다."
112
+ },
113
+
114
+ {
115
+ "type": "multiple_choice",
116
+ "topic": "Networking",
117
+ "subtopic": "UDR / Azure Firewall",
118
+ "question": "모든 서브넷 트래픽이 Azure Firewall을 통해 검사되도록 해야 합니다. 무엇을 구성해야 합니까?",
119
+ "options": {
120
+ "A": "NSG 규칙",
121
+ "B": "UDP 포트 열기",
122
+ "C": "UDR에서 다음 홉을 Azure Firewall로 지정",
123
+ "D": "BGP 비활성화",
124
+ "E": "Private DNS Resolver"
125
+ },
126
+ "answer": "C",
127
+ "explanation": "트래픽 경로 강제는 UDR 기반으로 수행합니다. NSG는 접근 제어 목적입니다."
128
+ }
129
+ ]
data/Json/questions.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
data/adaptive_questions.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
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@@ -0,0 +1,6 @@
 
 
 
 
 
 
 
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data/ocr_logs/page_1.txt ADDED
@@ -0,0 +1,16 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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data/ocr_logs/page_10.txt ADDED
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+ The
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+ safer
3
+ easier
4
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5
+ to help
6
+ you
7
+ pass
8
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9
+ 1T
10
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11
+ 상자2:사이트
12
+ 간VPN
13
+ 연결구성
14
+ 온-프레미스에서는
15
+ 가상
16
+ 네트워크
17
+ 게이트웨이
18
+
19
+ 로컬
20
+ 네트워크
21
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22
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23
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24
+
25
+ 연결을
26
+ 만듭니다
27
+ On-premises network
28
+ Gateway
29
+ Subnet
30
+ Web tier
31
+ Busin ess tier
32
+ Dat a tier
33
+ 며며
34
+ Ys
35
+ VPN
36
+ Gateway
37
+
38
+ Gatewa
39
+ /
40
+ -
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+ --
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+
43
+
44
+ :
45
+ -
46
+ -
47
+
48
+ Management
49
+ Subnet
50
+ Jum pbox
51
+ Virt ua!
52
+ net work
53
+ :고1 [Y
54
+ 암호화된
55
+ 연결을
56
+ Fo온용IY
57
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58
+ 통해
59
+ 뉴욕
60
+ 사무실을
61
+ VNet1
62
+ I6
63
+ 연결합니다
64
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65
+ Azure
66
+ ExpressRoute:
67
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68
+ 파트너를
69
+ 통해
70
+ 네트워크와
71
+ Azure
72
+ 간에
73
+ 설정됩니다
74
+ 연결은
75
+ 비공개입니다
76
+ 트래픽은
77
+ 등어 la16
78
+ 통해
79
+ 전달되지
80
+ 않습니다
81
+ Reference:
82
+ https:lldocsmicrosoftcom/en-uslazurelarchitecturelreference-architectures/hybrid-
83
+ networking/vpn
84
+ 있는지
85
+ o Ho 호
86
+ 솔루션은
87
+ 관리
88
+ 최소화해야
89
+ 합니다
90
+ 7VM1
91
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92
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93
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94
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95
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96
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99
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100
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101
+ 1Wo
102
+ -
103
+ -
104
+ A
105
+ VNET1
106
+ Y Ito
107
+ VNET3
108
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109
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119
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123
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126
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127
+ 간에
128
+ 피어링을
129
+ 설정합니다
130
+
131
+ D NSG
132
+ '를
133
+ 생성하고
134
+ NSG를
135
+ VM!
136
+
137
+ VM4
138
+ Ito
139
+ 연결합니다
140
+ Answer:
141
+ 3
142
+ Explanation:
143
+ Reference:
144
+ https:Idocs
145
+ microsoft
146
+ com/en-
147
+ -us/azurelvpn
148
+ -gateway/tutorial-
149
+ I-site-to-site-portal
150
+ 8핫스핏
151
+ 계획된
152
+ 변경
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+
155
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156
+
157
+ 대해
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159
+ 다음'각진술에
160
+ 대해
161
+ 을온
162
+ 진술이
163
+ 참이면
164
+ 예를
165
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166
+ 그렇지
167
+ 않은
168
+ 경우
169
+ 를웅o
170
+ [ h오널 F
171
+ 참고:
172
+ 올바른
173
+ 선택마다
174
+ 1점의
175
+ 가치가
176
+ 있습니다
177
+ Statements
178
+ Yes
179
+ No
180
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181
+ VM1
182
+ you
183
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184
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185
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187
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188
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189
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191
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192
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193
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194
+ Can
195
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196
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197
+ From
198
+ VM2
199
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200
+ Can
201
+ establish
202
+ Remote
203
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+ Answer:
207
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+ to help
2
+ The
3
+ safer
4
+ easier
5
+ Way
6
+ you
7
+ pass
8
+ any
9
+ exams
10
+ Actions
11
+ Answe?
12
+ Area
13
+ 2
14
+ Set Re plication
15
+ Zone-redundant
16
+ 5torags
17
+ [Z8S]
18
+ Configure
19
+ replicaton
20
+ policy
21
+ Set Replication
22
+ Locally-redundan?
23
+ Storage
24
+ [Rs
25
+ M
26
+ For VMi
27
+ Ceale
28
+ I backup
29
+ policy
30
+ 3NG
31
+ Configure
32
+ The
33
+ badaup
34
+ Create
35
+ a Recovery
36
+ Sevices
37
+ Vaul!
38
+ Answer:
39
+ Actions
40
+ Answe?
41
+ Area
42
+ Set Replication to
43
+ Zonercdundant
44
+ Storegs
45
+ ZRS
46
+ Create
47
+ Recovery
48
+ Services
49
+ Voull
50
+ Configure
51
+ replication
52
+ policy
53
+ WM1
54
+ Ceale
55
+ I backup
56
+ policy
57
+ and configure
58
+ the
59
+ bactup
60
+ Set Replication to locally-redundant
61
+ Storage
62
+ [RS
63
+ Onfigure
64
+ Teplication
65
+ policy
66
+ For VMi
67
+ Ceale
68
+ a backup
69
+ Policy
70
+ Snd
71
+ Configure
72
+ the bacup
73
+ Create
74
+ ? Recovery
75
+ Services
76
+ Vaull
77
+ Explanation:
78
+ 1%에
79
+ 따르면
80
+ 가용성
81
+ 가상
82
+ 머신에
83
+ 고가용성과
84
+ 재해
85
+ 복구를
86
+ 제공하는
87
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89
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90
+ 고유한
91
+ 물리적
92
+ 위치입니다
93
+ 기본
94
+ 지역의
95
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96
+ 가용성
97
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99
+ VM을
100
+ 백업하려면
101
+ 뭉그
102
+ 작업을
103
+ 순서대로
104
+ 수행해야
105
+ 합니다
106
+ 백업을
107
+ 저장하고
108
+ 지역
109
+
110
+ 보호를
111
+ 지역
112
+ 중복성을
113
+ 활성화하는
114
+ Recovery
115
+ 자격
116
+ 증명
117
+ Services
118
+ 모음2을
119
+ 만듭니다
120
+ -
121
+ VM1
122
+ 경우
123
+ 3백업
124
+ 정책을
125
+ 만들고
126
+ Recovery
127
+ Services
128
+ 자격
129
+ 증명
130
+ 모음을
131
+ 백업
132
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133
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134
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138
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141
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144
+
145
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146
+
147
+ 구성합니다
148
+ 105
149
+ 핫스잣
150
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151
+ 이라는
152
+ 표에
153
+ 표시된
154
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155
+ 포함하는
156
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159
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162
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164
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179
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182
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189
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190
+ 모든
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192
+ 작업
193
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194
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198
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199
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201
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2
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3
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+ 참이면
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22
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109
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114
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136
+
137
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138
+ 모든
139
+ 작업
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142
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143
+ 그룹을
144
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145
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146
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147
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160
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161
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172
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+ 모든
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181
+ -
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+ 포함합니다
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+
186
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+ -
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198
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201
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202
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233
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241
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254
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+
268
+ 실행되지만
269
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275
+ -
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277
+
278
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280
+ 발생합니다
281
+ Rule1
282
+ 이라는
283
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284
+ 처리
285
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286
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287
+ 1년
288
+ 통8
289
+ 13일
290
+ 이후에는
291
+ -
292
+ 않습니다
293
+ 따라서
294
+ 2022
295
+
296
+ -
297
+ 8월
298
+ 15일에
299
+ RG1
300
+ 태그를
301
+ 추가하면
302
+ Alert1
303
+
304
+ 실행되고
305
+ Y Io-뭉고
306
+ 지정한
307
+ 전자
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+ 메일
309
+ 메시지가
310
+ admin1 acontosocom
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+ 으로
312
+ 전송됩니다
313
+ 작업
314
+ 그룹
315
+ Action1
316
+ 106핫스핏
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+ ContosOcom
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+ 이라는
319
+ Azure
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+ [
321
+ 테넌트를
322
+ 포함하는
323
+ Azure
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+ 온-프레미스
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+ Active I
329
+ Directory
330
+ I6 80之
331
+ 동기화됩니다
332
+ 도메인에는
333
+ 다음
334
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5
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7
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8
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9
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10
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11
+ Name
12
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18
+
19
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+ Billing
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25
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26
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79
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109
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113
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155
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156
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157
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158
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161
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162
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163
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167
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168
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180
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182
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183
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184
+ Subnet3에적용할수있습니다
185
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186
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188
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189
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190
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192
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193
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194
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198
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199
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200
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201
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202
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203
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204
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205
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206
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208
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209
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+ 각각
213
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219
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220
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222
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223
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224
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228
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229
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230
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231
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232
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240
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242
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244
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247
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252
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17
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20
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24
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25
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27
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28
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29
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34
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36
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38
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39
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40
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43
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45
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46
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47
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49
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51
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55
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56
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57
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58
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59
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60
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61
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62
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64
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66
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67
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68
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69
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71
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72
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73
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74
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75
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76
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77
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78
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79
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134
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138
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139
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140
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141
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142
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143
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148
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152
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157
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165
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175
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184
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185
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186
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+ 사용하면
190
+ 컨테이너
191
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192
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193
+ '읽기'전용'액세스
194
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195
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196
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197
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198
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199
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200
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201
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204
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205
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206
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207
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208
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209
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210
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211
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212
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213
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214
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215
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216
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217
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218
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219
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220
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221
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222
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225
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226
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228
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231
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238
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239
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240
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241
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242
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243
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244
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247
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249
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250
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253
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257
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258
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259
+ Storage
260
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261
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262
+ Y o크lo-를
263
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264
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265
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266
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267
+ 권한이나
268
+ 않으므로
269
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270
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271
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272
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273
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274
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275
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276
+ -
277
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280
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281
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282
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283
+ 있습니다
284
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285
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286
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288
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289
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290
+ 액세스
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21
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24
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88
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1
+ The
2
+ safer
3
+ easier
4
+ Way
5
+ to help
6
+ you
7
+ pass
8
+ any
9
+ |T
10
+ exams
11
+ Answer:
12
+ Staiements
13
+ Yes
14
+ N
15
+ 0
16
+ LBI will be connecico io o subre! named
17
+ VNENi/nename
18
+ Lei can be depioyed only to the resource
19
+ group thst contsirs Wnet!
20
+ 0
21
+ The valut of the airu varisbile can be provided as a parsmcter
22
+ When the tem plste is depioyeo
23
+ Explanation:
24
+ LB1은
25
+ VNET1
26
+
27
+ LB1
28
+ 이라는
29
+ 서브넷에
30
+ 연결됩니다
31
+
32
+ 맞습니다
33
+ 템플릿은
34
+ LB1
35
+ 이라는
36
+ 로드
37
+ 밸런서
38
+ 리소스에
39
+ 로드
40
+ 밸런서가
41
+ 있는
42
+ 서브넷을
43
+ 정의하는
44
+ frontendIPConfigurations
45
+ 라는
46
+ 속성이
47
+ 있음을
48
+ 지정합니다
49
+
50
+ 속성의
51
+ 값은
52
+ VNET1 에
53
+ 있는
54
+ LB1이라는
55
+ 서브넷의
56
+ 리소스
57
+ 1D에
58
+ 참조입니다
59
+ emplate1
60
+ '의]
61
+ 38행에서'이'참조를
62
+ '볼'수있습니다
63
+ LB1은
64
+ VNET1을'포함하는'리소스
65
+ 그룹에만
66
+ 배포할'수'
67
+ 있습니다
68
+ 아니요
69
+ 이는
70
+ 정확하지
71
+ 않습니다
72
+ -
73
+ -
74
+ 템플릿은'부하'분산'장치'리소스에
75
+ 온H
76
+ 리소스
77
+ 그룹을
78
+ 지정하지
79
+ 않습니다
80
+
81
+ VNET1과
82
+ 동일한
83
+ 구독의모든'리소스'그룹에배포할'수'
84
+ 있습니다
85
+ 그러나'
86
+ 로드
87
+ 밸런서를'특정'리소스'
88
+ 그룹에
89
+ 배포하려는'경우'382행의
90
+ 서브넷
91
+ 참조에
92
+ ResourceGroup
93
+ 이라는'속성을
94
+ 추가할
95
+ '수'
96
+ 있습니다
97
+ 템플릿을'배포할"때sku
98
+ '변수의'값을'매개'변수로
99
+ 제공할'수'있습니다
100
+ '아니요'
101
+ 이는
102
+ 정확하지
103
+ -
104
+ 않습니다
105
+ Y[lo 온6긍온륙탕
106
+ sku
107
+ 변수를
108
+ "Standard"의
109
+ 상수
110
+ 값으로
111
+ 정의합니다
112
+ 이는
113
+ 템플릿이
114
+ -
115
+ 배포될때매개변수로값을'변경하거나
116
+ 재정의할수없음을의미합니다
117
+ SKU
118
+ 값을구성
119
+ 가능하게
120
+ 만들려면
121
+ [변수'정의를
122
+ 매개변수
123
+ 정의로
124
+ 변경하고
125
+ 363행의
126
+ 변수
127
+ 참조
128
+ 대신
129
+ 매개변수
130
+ 참조를
131
+ 사용해야
132
+ 합니다
133
+ 115다음
134
+ [6표
135
+ 표시된
136
+ 리소스가
137
+ 포함된
138
+ Azure
139
+ 구독이
140
+ 있습니다
141
+ Name
142
+ Dexciption
143
+ Typ
144
+ VNET1
145
+ Vinta!
146
+ Hetwork
147
+ Amr{
148
+ Ie gion
149
+ Last us
150
+ Contoins
151
+ the following subnets
152
+ Subnot1
153
+ 172161024
154
+ Sutret?
155
+ 7216202
156
+ Subnot3: 17216 3024
157
+ VNET2
158
+ Vintuo!
159
+ Oo?wor?
160
+ Aite
161
+ logion
162
+ Wost us
163
+ Lontains
164
+ the follownno
165
+ Subnets?
166
+ Demosuonet
167
+ 172 161024
168
+ RocovorySubaot
169
+ 172165024
170
+ RecoverySubnet8
171
+ 172 163024
172
+ TesSubne!1:172 1620724
173
+ WM
174
+ Vintua!
175
+ m achire
176
+ Connected to Subnet?
177
+ 미국
178
+ 동부와
179
+ 미국'서부
180
+ 지역
181
+ 간에
182
+ VM1
183
+
184
+ 복제하도록
185
+ Azure
186
+ Site
187
+ Recovery
188
+ 를구성합니다
189
+ -
190
+ VM1
191
+
192
+ 테스트
193
+ 장애
194
+ 조치를
195
+ 수행하고
196
+ VNET2
197
+ '를
198
+ 대상
199
+ 가상
200
+ 네트워크로
201
+ 지정합니다
202
+ /M1
203
+
204
+ 테스트
205
+ 버전이
206
+ 생성되면
207
+ 가상
208
+ 머신은
209
+ 어떤
210
+ 서브넷에
211
+ 연결됩니까?
212
+ A
213
+ 테스트서브넷1
214
+ B
215
+ 복구서브넷B
216
+ C
217
+ 데모
218
+ Subnrti
219
+ 복구 SubnelA
220
+ 0
221
+ Answer:
222
+ A
223
+ Explanation:
224
+ https:I/learnmicrosoftcom/en-us/azurelsite-recoverylazure-to-azure-network-mapping
225
+ 대상
226
+ VM
227
+
228
+ 서브넷은
229
+ 원본
230
+ VM
231
+
232
+ 서브넷
233
+ 이름을
234
+ 기반으로
235
+ 선택됩니다
236
+ 원본
237
+ VM
238
+ 서브넷과
239
+ 동일한
240
+ 이름을
241
+ 가진
242
+ 서브넷을
243
+ 대상
244
+ 네트워크에서
245
+ '사용할'수'있는'경우'해당
246
+ -
247
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1
+ The
2
+ safer
3
+ easier
4
+ Way
5
+ to help
6
+ you
7
+ pass
8
+ any
9
+ 1T
10
+ exams
11
+ 서브넷이
12
+ 대상
13
+ VM
14
+ Io 1
15
+ 대해
16
+ 설정됩니다
17
+ YH
18
+ 네트워크에
19
+ 동일한
20
+ 이름의
21
+ 서브넷이
22
+ 존재하지
23
+ 않는
24
+ 경우
25
+ 알파벳순으로
26
+
27
+ 번째
28
+ 서브넷이
29
+ 대상
30
+ 서브넷으로
31
+ 설정됩니다
32
+ 116드래그
33
+ 드롭
34
+ 가상
35
+ 머신
36
+ 이름
37
+ VM1
38
+
39
+ 포함된
40
+ Azure
41
+ 구독이
42
+ 있습니다
43
+ VM1
44
+ 에는
45
+ Disk1
46
+ 이라는
47
+ 운영
48
+ '체제
49
+ 디스크와
50
+ Disk2
51
+ 라는
52
+ 데이터
53
+ 디스크가
54
+ 있습니다
55
+ -
56
+ Azure
57
+ Backup
58
+ 온-융{Y
59
+ Disk2를
60
+ 백업해야
61
+
62
+ '그h*
63
+ 어떤
64
+ 1세1가지
65
+ 작업을
66
+ 순서대로
67
+ 수행해야
68
+ 합니까?
69
+ 답변하려면
70
+ 작업
71
+ 목록에서
72
+ 음오
73
+ 작업을
74
+ 답변
75
+ 올바른
76
+ 이동하고
77
+ 순서로
78
+ 정렬하세요
79
+ Actions
80
+ Answer
81
+ Area
82
+ Configure
83
+ managed
84
+ identity
85
+ 3
86
+ -
87
+ Create
88
+ Azure
89
+ Backup
90
+ vault
91
+ an
92
+ Create a
93
+ Recovery
94
+ Services
95
+ vault
96
+ Delegate
97
+ permissions
98
+ for
99
+ the
100
+ vault
101
+ backup
102
+ backup
103
+ 2
104
+ Create a
105
+ policy
106
+ and
107
+ configure
108
+ the
109
+ Answer:
110
+ Actions
111
+ Answer
112
+ Area
113
+ Configure
114
+ managed
115
+ identity
116
+ Create
117
+ an
118
+ Azure
119
+ Backup
120
+ vault
121
+ Create
122
+ Azure
123
+ Backup
124
+ vault
125
+ Create
126
+ backup
127
+ an
128
+ policy
129
+ and
130
+ configure
131
+ the
132
+ backup
133
+ ?
134
+ Create a
135
+ Recovery
136
+ vault
137
+ Configure
138
+ managed
139
+ identity
140
+ Services
141
+ Delegate
142
+ permissions
143
+ for
144
+ the
145
+ vault
146
+ Create a
147
+ backup
148
+ policy
149
+ and
150
+ configure
151
+ the
152
+ backup
153
+ 핫스핏
154
+ Subscription1
155
+ 이라는
156
+ Azure
157
+ 구독이
158
+ 있습니다
159
+ 구독
160
+ 1에는
161
+ 두4개의
162
+ Azure
163
+ 가상이
164
+ 있습니다
165
+ VM1
166
+
167
+ VM2
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169
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170
+ VM1
171
+
172
+ VM2
173
+ '는
174
+ Windows
175
+ Server
176
+ 2016
177
+
178
+ 실행합니다
179
+ VM1
180
+
181
+ Azure
182
+ Backup
183
+ 에이전트를
184
+ 사용하지
185
+ 않고
186
+ Azure
187
+ Backup
188
+
189
+ H온울
190
+ 매일
191
+ 10 I붐6
192
+ VM1
193
+
194
+ 데이터를
195
+ [6 lo lto 도고
196
+ 등으
197
+ 받았습니다
198
+ /M1의'최신
199
+ 백업을]
200
+ 「애온롱눕
201
+ 합니다
202
+ 백업을
203
+ 어느'
204
+ 위치에
205
+ 호롱눕
206
+ '수'
207
+ 답변하려면
208
+ 답변
209
+ Y Ilo ㅎ %
210
+ 적절한
211
+ 옵션을
212
+ 선택하세요
213
+ 참고:
214
+ -
215
+ 올바른
216
+ 선택은
217
+ 각각1점의
218
+ 가치가
219
+ 있습니다
220
+ -
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1
+ The
2
+ safer
3
+ to help
4
+ |1
5
+ easier
6
+ Way
7
+ you
8
+ pass
9
+ any
10
+ exams
11
+ You can
12
+ perform
13
+ file
14
+ recovery of
15
+ VM1
16
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17
+ Only
18
+ VM1
19
+ Or
20
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21
+ Azure
22
+ virtua!
23
+ machine
24
+ only
25
+
26
+ and VM2
27
+ only
28
+ A new
29
+ Azure
30
+ virtual
31
+ machine
32
+ only
33
+ Any
34
+ Windows
35
+ Computer
36
+ that has
37
+ Internet
38
+ connectivity
39
+ You
40
+ Can
41
+ restore
42
+ VM1
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44
+ VM1
45
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46
+ VM1 or
47
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48
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49
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50
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51
+ only
52
+ VM1
53
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54
+ VM2
55
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56
+ Any
57
+ Windows
58
+ Computer
59
+ that
60
+ has
61
+ Internet
62
+ Connectivity
63
+ Answer:
64
+ You
65
+ 가상
66
+ perform
67
+ file
68
+ recovery
69
+ Of
70
+ VM1
71
+ to:
72
+ :
73
+ VM1
74
+ only
75
+ VM1
76
+
77
+ a new
78
+ Azure
79
+ virtua!
80
+ machine
81
+ Only
82
+ and VM2
83
+ Only
84
+ VM1
85
+ A
86
+ new
87
+ Azure
88
+ Virtual
89
+ machine
90
+ only
91
+ Any
92
+ Windows
93
+ Computer
94
+ that has
95
+ Internet
96
+ Connectivity
97
+ You
98
+ any
99
+ restore
100
+ VM1
101
+ to:
102
+ VM1
103
+ only
104
+ VM1
105
+ 1or
106
+ a new
107
+ Azure
108
+ Virtua!
109
+ machine
110
+ Only
111
+ VM1
112
+ and
113
+ VM2
114
+ only
115
+ Any
116
+ Windows
117
+ computer
118
+ that
119
+ has
120
+ Internet
121
+ Connectivity
122
+ Explanation:
123
+ 상자
124
+ 1:VM1
125
+
126
+ 답변
127
+
128
+ 운영
129
+ 체제
130
+ 버전으로
131
+ 복원할
132
+ 파일을
133
+ 파일을
134
+ 향후
135
+
136
+ 없습니다
137
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138
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142
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153
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162
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184
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+ Azure
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2
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3
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24
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31
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+ 진단하는데사용할수있는두
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+ 옵션은
36
+ 무엇입니까?
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+
38
+ 정답은
39
+ 솔루션을
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+ 제시합니다참고:올바른선택은
41
+ 각각
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+ 1점의
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+ 가치가
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+ 있습니다
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+ AAzure가상네트워크
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+ 관리자
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+ 이흐름확인
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+ C Azure Monitor
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+ 네트워크
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+ 인사이트
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+ 선택적보안규칙
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+ Answer:
53
+ BD
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+ Explanation:
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+ Attps:I/learnmicrosoftcom/en-uslazure/network-watcher/network-watcher-ip-flow-verify-overview
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+ |흐름확인은가상머신과의
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+ '패킷'허용'또는거부'여부를
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+ 정보는
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+ 방향프로토콜
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+ -
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+ 로컬원격로컬포트원격포트로
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+ 구성됩니다보안그룹에의해패킷이거부되면
63
+ 음온
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+ -
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+ 패킷을거부한규칙의
66
+ 이름이
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+ 반환됩니다'소스또는대상IP를
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+ 선택할'수'
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+ 있지만Ip흐름확인은
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+ 관리자가
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+ 인터넷과
72
+ 온프레미스
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+ 환경간의연결문제를
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+ 신속하게
75
+ 진단하는
76
+ 데'도움이'
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+ 됩니다
78
+ 119핫스핏
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+ 다음
80
+ 전시회에
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+ 표시된
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+ Azure
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101
+ 태그를
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+ 적절한
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109
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+ 선택하세요
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112
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113
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126
+ 상자 1: Sub1 RG1
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128
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1
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2
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3
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4
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5
+ to help
6
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7
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8
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+ 1T
10
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+ 리소스
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+
16
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1
+ The
2
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+ Way
5
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6
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+
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59
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132
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39
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102
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104
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105
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+ Group3 for
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+ https:I/learnmicrosoft
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+ Com/en-us/azurelactive-directory/roles/groups-concepttthow-are-role-signable
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123
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125
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146
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1
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3
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5
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6
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8
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11
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13
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+ Reference:
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97
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262
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1
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2
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5
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12
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18
+ blade of
19
+ the
20
+ esource
21
+ group
22
+ Click
23
+ Deploy
24
+ M
25
+ From the
26
+ Templates
27
+ service
28
+ Select
29
+ the
30
+ template
31
+ and then
32
+ share the
33
+ template
34
+ to the web
35
+ administrators
36
+ From the Automation
37
+ schp!
38
+ blade of
39
+ Ithe
40
+ Tesource
41
+ group
42
+ 2
43
+ Click
44
+ Pp
45
+ to
46
+ library
47
+ From the
48
+ Automation
49
+ Accounts
50
+ semice
51
+ add
52
+ an
53
+ automatior
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+ account
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+ Creale
56
+ TESOUrce
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59
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+ 2
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+ 2
63
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64
+ dd?
65
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67
+ resource
68
+ dno ib
69
+ From the
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+ Automation
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72
+ blade
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+ of the
74
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75
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76
+ Click the
77
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78
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80
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+ Answer
82
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84
+ Automation
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86
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88
+ Create
89
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92
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99
+ Click
100
+ Deploy
101
+ the
102
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104
+ From tne
105
+ Automation
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107
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108
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109
+ Templates
110
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113
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115
+ group
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117
+ share the
118
+ Click
119
+ Add
120
+ to
121
+ library
122
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123
+ to the
124
+ Web
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+ administrators
126
+ From the
127
+ Automation
128
+ scnipt
129
+ blade
130
+
131
+ the
132
+ esource
133
+ group
134
+ From the
135
+ Templates
136
+ service
137
+ Select
138
+ the
139
+ template
140
+ and then
141
+ Click
142
+ Add
143
+ to
144
+ library
145
+ share
146
+ the template to
147
+ the
148
+ Web
149
+ administrators
150
+ From the
151
+ Automation
152
+ Accounts
153
+ service
154
+ add
155
+ an
156
+ automatio
157
+ account
158
+ Creale
159
+ TESOUr ce
160
+ group
161
+ me
162
+ Geploy
163
+ :
164
+ 2
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+ Web
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167
+
168
+ the
169
+ resource
170
+ group
171
+ From the
172
+ Automation
173
+ script
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175
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176
+ resource
177
+ group
178
+ Click the
179
+ Parameters
180
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+ Explanation:
182
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185
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194
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+
211
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+
213
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+ 단계:
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+ 1-->
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+ 리소스
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+ 만든
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+ 뭉그
221
+ 리소스
222
+ 그룹에
223
+ 웰앱을
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225
+ 2-->
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+ 리소스
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+ 그룹의
228
+ 자동화
229
+ 스크립트
230
+ EY Io a lo le름
231
+ 라이브러리에
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+ 추가를
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+ 3 -->
234
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+ 템플릿을
240
+ 공유합니다
241
+ Reference:
242
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1
+ The
2
+ safer
3
+ easier
4
+ Way
5
+ to help
6
+ you
7
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8
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+ |T
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+ exams
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20
+ An
21
+ Azure
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+ Log
23
+ Analytics
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+ workspace
25
+ An Azure
26
+ Storage
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+ account
28
+ Resource
29
+ On
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+ which
31
+ enable
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33
+ ILB1
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+ NSG1
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+ The
36
+ Azure
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+ Virtual
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+ machines
39
+ Explanation:
40
+ 상자
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+ 1: Azure
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+ Log
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+ Analytics
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+ 작업
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+ Azure
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+ 데이터
47
+ 데이터
48
+ 원본
49
+ 솔루션이
50
+ 고유한
51
+ Portal
52
+ 에서는
53
+ 자체
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+ 리포지토리
55
+
56
+ 포함된
57
+ Log
58
+ Analytics
59
+ 환경인
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+ Log
61
+ Analytics
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+ 작업
63
+ 영역을
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+ 설정할
65
+
66
+ 있습니다
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+ 상자2:NSG1
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+ NSG
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+ 흐름
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+ 로그를
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72
+ 네트워크
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+
75
+ '송신
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+ IP
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+ 정보를
79
+
80
+ -
81
+
82
+ 있습니다
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+ 이를
84
+ 통해
85
+ 네트워크
86
+ 그룹에
87
+ 온t
88
+ 진단이
89
+ 1LB에
90
+ 연결되는
91
+ IP
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+ 주소를
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+ 모니터링할수있습니다
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+ |P주소를
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+ 확인하기
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+ 위해
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+ '내부'부하'
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+ '분산5장치에
99
+ 진단을
100
+ 활성화할
101
+
102
+ 없습니다
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+ -
104
+ Internal LB 는
105
+ 기본입니다|
106
+ Basic 은
107
+ 스토리지
108
+ 계정에만
109
+
110
+ 있습니다
111
+ 또한
112
+ 기본
113
+ LB에는
114
+ 활동
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+ -
116
+ 로그만
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+ 있으며
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+ 여기에는'연결
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+ 워크플로가
120
+ 포함되지
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+ 않습니다
122
+ 따라서
123
+ 언급된
124
+ 릉으Y느8
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+ 충족하려면
126
+ NSG
127
+ '를
128
+ 사용해야
129
+ 132
130
+ 표에
131
+ 표시된
132
+ 리소스가
133
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134
+ Azure
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144
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147
+ machine
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+
150
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151
+
152
+ 같이
153
+ 구성됩니다
154
+ 129 7310
data/ocr_logs/page_131.txt ADDED
@@ -0,0 +1,283 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ The
2
+ safer
3
+ easier
4
+ Way
5
+ to help
6
+ /Ou
7
+ pass
8
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+ 1T
10
+ exams
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+ bepool1
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+ Port: 80
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+ Backend
49
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+ hprobe1
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+ 뭉[
55
+ 요구사항을충족하는
56
+
57
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58
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61
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+ Explanation:
83
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86
+ 만들려면
87
+ 로드
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90
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+ 프런트엔드
92
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+ 주소와
94
+ 프런트엔드
95
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96
+ '지정하고'로드
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+ 밸런서가
98
+ 트래픽을
99
+ 전달할
100
+ 백엔드P주소와
101
+ 백엔드
102
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103
+ 지정해야
104
+ 합니다1
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+
106
+ '번째
107
+ 테이블에
108
+ 따르면
109
+ [B1에는
110
+ 프런트엔드
111
+ Ip주소가
112
+ 40121183105
113
+ 하나만
114
+ 있습니다
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116
+ '이
117
+ 프런트
118
+ 엔드
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+ Ip주소는
120
+ 포트
121
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123
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125
+ 포트
126
+ 80을
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+ 전달하는
128
+ rule1
129
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130
+ -
131
+ -
132
+ 기존
133
+ 인바운드
134
+ NAT
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136
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137
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139
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140
+ 인바운드
141
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143
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145
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149
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150
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+
152
+ 문제를
153
+ 해결하려면
154
+
155
+ 인바운드
156
+ NAT
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+ 규칙을
158
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159
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160
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162
+
163
+
164
+ 프런트엔드
165
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169
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170
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175
+
176
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177
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179
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180
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181
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182
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184
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185
+
186
+ 이를
187
+ 사용하여
188
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189
+ 릉오Y
190
+ 충족하는
191
+
192
+ 인바운드
193
+ NAT
194
+ 규칙을
195
+ 만를
196
+ -
197
+
198
+ 있습니다
199
+ -
200
+ 133Subnet1
201
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202
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203
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204
+ VNet1
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+ 이라는
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211
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213
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231
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241
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247
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260
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283
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