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Questions gratuites ADA-C01 — SnowPro Advanced: Administrator

Téléchargez gratuitement 36 questions d'entraînement pour la certification ADA-C01 proposée par Snowflake. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationADA-C01
ÉditeurSnowflake
Nombre de questions36
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauspecialty
CatégorieIT
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement ADA-C01. Pour accéder aux 36 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Un administrateur découvre que le premier utilisateur créé dans un nouveau Snowflake account est SYSADMIN avec droits complets. Quel est l'impact de sécurité et comment l'atténuer?
  1. Le risque de surprivilège est immense; créer un compte service dédié, assigner l'utilisateur initial à USERADMIN, implémenter des policies de rotation des comptes
  2. Le risque est mitigé par l'authentification MFA; aucune action supplémentaire requise
  3. Créer des rôles supplémentaires et partager les responsabilités sans revenir l'utilisateur initial
  4. Accepter le surprivilège initial et restreindre via des network policies en client
Question 2
Une équipe finance doit garantir que certains calculs de revenue ne peuvent être exécutés que par des rôles approuvés avec traçabilité complète. Quel contrôle d'accès satisfait cette exigence?
  1. Créer des stored procedures avec ownership explicite, implémenter EXECUTE AS OWNER, auditer via query history avec session user tagging
  2. Utiliser des row-level policies et appliquer des masques de colonne pour limiter l'accès aux données
  3. Implémenter un système de signature digitale au niveau applicatif avant appel à la procédure
  4. Créer des vues matérialisées et accorder des permissions SELECT uniquement aux rôles approuvés
Question 3
Une équipe data science utilise des sessions avec Python et accès à Compute Pool. Les exécutions échouent sporadiquement avec erreurs de memory. Quel paramètre résout ce problème?
  1. Augmenter PYTHON_MAX_MEMORY_BYTES dans la session Snowpark et configurer le pool avec min instances suffisant
  2. Modifier le warehouse size et activer Query Result Caching globally
  3. Utiliser Python scalar UDF au lieu de Snowpark DataFrames pour réduire l'overhead
  4. Déployer les tâches Snowpark sur des workers externes gérés par le client
Question 4
Un administrateur doit implémenter une stratégie de disaster recovery avec des accounts Snowflake dans trois régions géographiques. Quel pattern minimise les coûts tout en maintenant les SLA?
  1. Utiliser Database Replication avec secondary accounts en standby passif, maintenir un chemin de failover testé régulièrement, configurer les refresh schedules pour atteindre l'objectif RPO/RTO
  2. Répliquer complètement les données dans trois régions avec compute full-scale en permanence
  3. Utiliser uniquement les snapshots Iceberg et les stocker dans trois buckets object storage
  4. Implémenter une synchronisation active-active avec consensus distribué pour les writes
Question 5
Une organisation doit implémenter le principle of least privilege pour 500+ utilisateurs répartis en 15 départements. Quel modèle architectural minimise la complexité administrative?
  1. Créer des rôles hiérarchiques basés sur les départements, utiliser SCIM avec SSO pour l'automatisation de l'attribution de rôles
  2. Assigner les permissions directement à chaque utilisateur via SQL avec révisions trimestrielles
  3. Utiliser des ownership de schema pour chaque département sans rôles intermédiaires
  4. Implémenter un système de permissions basé sur des labels avec résolution au runtime
Question 6
Un administrateur découvre que une procédure stockée exécutée quotidiennement utilise 40% du quota de Snowpark memory. Quel optimisation réduit la consommation?
  1. Augmenter PYTHON_MAX_MEMORY_BYTES et optimiser le code Snowpark avec garbage collection explicite, utiliser des generateurs au lieu de charger les datasets complets
  2. Convertir la procédure en SQL pure sans logique Snowpark
  3. Utiliser des External Procedures avec un service Python externe pour déporter la mémoire
  4. Exécuter la procédure en parallèle sur plusieurs sessions pour distribuer la charge
Question 7
Un administrateur découvre que les data scientists exécutent des notebooks Snowflake lourds pendant les heures de pic business, impactant les performances opérationnelles. Quel mécanisme garantit l'équité des ressources?
  1. Implémenter des Warehouse Groups séparés avec Query Acceleration, créer des policies de scheduling pour les workloads lourds, utiliser Resource Monitors avec failover queue
  2. Demander aux scientists de planifier leur travail manuellement en heures creuses
  3. Réduire la taille des warehouses pour les data scientists pour limiter les ressources
  4. Bloquer complètement les exécutions interactives et forcer les jobs batch schedulés
Question 8
Une équipe doit implémenter un système de recommendations temps-réel qui requiert des lookups micro-latency. Quel architecture Snowflake supporte ce cas?
  1. Utiliser Iceberg tables avec clustering optimisé, combiner avec Dynamic Tables pour les aggregations fréquentes, externaliser les lookups chauds via Snowpark vectorized UDFs
  2. Utiliser uniquement les External Tables et maintenir un cache Redis au client
  3. Déployer les données dans des Materialized Views et interroger via External API
  4. Utiliser les Query Results Cache global et augmenter indefinitely la rétention

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Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

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