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云Autonomic计算工程师考试试卷与答案
一、单项选择题(每题2分,共10题)
1.Autonomic计算的核心特性不包括()
A.自管理B.自修复C.自编程D.自优化
2.以下哪种技术常应用于云Autonomic计算()
A.区块链B.人工智能C.物联网D.大数据
3.云Autonomic系统的自配置主要针对()
A.硬件B.软件C.网络D.人员
4.自保护功能旨在应对()
A.系统故障B.性能瓶颈C.安全威胁D.配置错误
5.云Autonomic计算目标之一是减少()
A.能源消耗B.数据存储C.网络带宽D.开发周期
6.以下属于Autonomic计算组件的是()
A.传感器B.路由器C.交换机D.服务器
7.自优化通过调整()提升性能
A.算法B.架构C.资源D.代码
8.云环境下Autonomic计算可提高()
A.成本B.可靠性C.复杂度D.开发难度
9.自诊断主要检测()
A.网络拓扑B.系统异常C.业务逻辑D.用户需求
10.实现Autonomic计算的关键是()
A.自动化B.人工干预C.可视化D.标准化
二、多项选择题(每题2分,共10题)
1.云Autonomic计算的优势有()
A.降低运维成本B.提高资源利用率C.增强系统安全性D.加速业务创新
2.以下哪些属于自管理的内容()
A.资源分配B.故障检测C.性能优化D.安全防护
3.云Autonomic计算涉及的关键技术有()
A.机器学习B.分布式系统C.虚拟化技术D.云计算平台
4.自修复功能可处理的问题包括()
A.软件崩溃B.硬件故障C.网络中断D.数据丢失
5.自优化过程中可调整的参数有()
A.资源分配比例B.服务质量指标C.系统负载均衡D.数据加密强度
6.云Autonomic系统架构包括()
A.感知层B.决策层C.执行层D.应用层
7.自保护措施包含()
A.防火墙B.入侵检测C.数据备份D.访问控制
8.影响云Autonomic计算性能的因素有()
A.网络延迟B.硬件性能C.软件复杂度D.用户数量
9.自诊断可采用的方法有()
A.日志分析B.性能监测C.故障注入D.数据挖掘
10.云Autonomic计算与传统计算的区别在于()
A.自动化程度B.资源管理方式C.应对故障能力D.开发成本
三、判断题(每题2分,共10题)
1.Autonomic计算完全不需要人工干预。()
2.自管理是云Autonomic计算的核心特性之一。()
3.云Autonomic系统能自动适应任何环境变化。()
4.自修复只能处理软件层面的故障。()
5.自优化主要针对硬件资源进行调整。()
6.云Autonomic计算可提高系统的可扩展性。()
7.自保护仅针对外部网络攻击。()
8.自诊断可以实时发现系统所有问题。()
9.实现云Autonomic计算不需要云计算平台支持。()
10.云Autonomic计算能提升企业的竞争力。()
四、简答题(每题5分,共4题)
1.简述Autonomic计算中自管理的主要任务。
自管理主要任务包括自动配置资源,确保系统组件正确运行;实时监测系统状态,收集性能、故障等数据;依据监测数据自动调整资源分配、参数设置等,以维持系统稳定高效运行,减少人工干预。
2.说明云Autonomic计算中自优化的实现途径。
通过监控系统性能指标,如CPU利用率、响应时间等。利用数据分析和机器学习算法,找到性能瓶颈。基于分析结果,动态调整资源分配、算法参数、服务部署等,持续提升系统性能和效率。
3.列举自保护功能常见的实现技术。
常见技术有防火墙,阻止外部非法访问;入侵检测系统,实时监测并预警入侵行为;加密技术,保护数据安全;访问控制,严格限制用户对系统资源的访问权限;数据备份与恢复技术,应对数据丢失风险。
4.简述云Autonomic计算对企业的价值。
可降低运维成本,减少人工管理工作量。提高资源利用率,避免资源浪费。增强系统可靠性和稳定性,保障业务持续运行。加速业务创新,让企业专注核心业务,快速响应市场变化,提升竞争力。
五、讨论题(每题5分,共4题)
1.探讨云Autonomic计算在未来企业数字化转型中的作用。
云Autonomic计算能助力企业数字化转型。它的自管理特性减少运维人力,降低成本;自优化提升资源利用和性能,提高效率。在快速变化的市场中,自修复和自保护保障业务稳定安全运行。企业可将更多精力投入创新,借助其自动化能力快速部署新业务,适应数字化转型需求,提升竞争力。
2.分析实现云Autonomic计算面临的挑战及应对策略。
挑战包括技术复杂性,涉及多种技术融合;安全问题,如自动化过程中的新安全漏洞;标准缺失,不同系统难以兼容。应对策略有加强技术研发,培养复合型人才;强化安全机制,如加密、认证;推动行业标准制定,促进
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