#1432588
#1432588: Проект OpenStack, который также называют облачной операционной системой, состоит из ряда отдельных проектов, которые разрабатывают отдельные подсистемы. Каждый из проектов имеет свой документированный набор REST API, утилит командной строки и «родные» интерфейсы Python. Один из компонентов OpenStack обеспечивает сетевую связность. В частности, благодаря этому механизму виртуальные машины могут получать внешние фиксированные IP-адреса (так называемые плавающие адреса). О каком компоненте OpenStack идет речь?
Проект OpenStack, который также называют облачной операционной системой, состоит из ряда отдельных проектов, которые разрабатывают отдельные подсистемы. Каждый из проектов имеет свой документированный набор REST API, утилит командной строки и «родные» интерфейсы Python. Один из компонентов OpenStack обеспечивает сетевую связность. В частности, благодаря этому механизму виртуальные машины могут получать внешние фиксированные IP-адреса (так называемые плавающие адреса). О каком компоненте OpenStack идет речь?
Варианты ответа:
- Glance
- Neutron
- Keystone
- Cinder
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Дисциплина изучает ключевые принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в различных областях для принятия обоснованных решений. Особое внимание уделяется практическому применению статистических методов, машинного обучения и визуализации данных. Курс формирует навыки работы с большими массивами информации, развивает аналитическое мышление и способность выявлять закономерности. Подходит для студентов, желающих освоить востребованные компетенции в сфере data science.
Дисциплина изучает ключевые принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в различных областях для принятия обоснованных решений. Особое внимание уделяется практическому применению статистических методов, машинного обучения и визуализации данных. Курс формирует навыки работы с большими массивами информации, развивает аналитическое мышление и способность выявлять закономерности. Подходит для студентов, желающих освоить востребованные компетенции в сфере data science.