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DP-201日本語ブレーン問題集でリアル試験最新問題2022年01月23日には207問題
質問 96
展示に示されているように、Lambdaアーキテクチャに基づいた設計パターンを計画しています。
どのAzureのサービスは、あなたはF2または冷たいパスを使用する必要がありますか？ 答えるには、適切なサービスを適切なレイヤーにドラッグします。 各サービスは、1回、複数回、またはまったく使用されません。 コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Explanation
Layer 2: Azure Data Lake Storage Gen2
Layer 3: Azure SQL Data Warehouse
Azure SQL Data Warehouse can be used for batch processing.
Note: Lambda architectures use batch-processing, stream-processing, and a serving layer to minimize the latency involved in querying big data.
References:
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/lambda-architecture-using-azure-cosmosdb-faster-performance-low-tco-l
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/batch-processing
質問 97
Azure Cosmos DBを使用する新しいアプリケーションを設計しています。 アプリケーションは、ログレコードやソーシャルメディアの言及など、さまざまなデータパターンをサポートします。
各Cosmos DB APIを各データパターンに使用することを推奨する必要があります。 ソリューションは、リソース使用率を最小限に抑える必要があります。
各データパターンに推奨するAPIはどれですか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Explanation
Log records: SQL
Social media mentions: Gremlin
You can store the actual graph of followers using Azure Cosmos DB Gremlin API to create vertexes for each user and edges that maintain the "A-follows-B" relationships. With the Gremlin API, you can get the followers of a certain user and create more complex queries to suggest people in common. If you add to the graph the Content Categories that people like or enjoy, you can start weaving experiences that include smart content discovery, suggesting content that those people you follow like, or finding people that you might have much in common with.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/social-media-apps
質問 98
顧客データを分析するためのソリューションを設計する必要があります。
何をお勧めしますか？
- A. Azure Cognitive Services
- B. Azure SQL Data Warehouse
- C. Azure Databricks
- D. Azure Batch
- E. Azure Data Lake Storage
正解: C
解説:
Explanation
Customer data must be analyzed using managed Spark clusters.
You create spark clusters through Azure Databricks.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-databricks/quickstart-create-databricks-workspace-portal
質問 99
Azureテーブルストレージを使用するソリューションを設計しています。 ソリューションは、次のエンティティのレコードを記録します。
次の2つのシナリオに基づいて、使用するパーティションキーを評価しています。
*シナリオ1：書き込みワークロードが重い場合のホットスポットを最小化します。
*シナリオ2：読み取りワークロードの日付ルックアップが可能な限り効率的であることを確認します。
各シナリオで使用するパーティションキーはどれですか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/storageservices/designing-a-scalable-partitioning-strategy-for-azure-tab
質問 100
部門番号：5ホットスポット
センサーの認証および許可方法を設計する必要があります。
何をお勧めしますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
説明
センサーデータは、SensorDataという名前のコレクション内のtreydataというCosmos DBに保存する必要がありますセンサーには、SensorDataコレクションにアイテムを追加する権限のみが必要ですボックス1：リソーストークンリソーストークンは、Cosmos DBデータベース内のアプリケーションリソースへのアクセスを提供します。
許可されたアクセス許可に応じて、クライアントがCosmos DBアカウントのリソースを読み取り、書き込み、削除できるようにします。
ボックス2：Cosmos DBユーザー
マスターキーで信頼できないクライアントにCosmos DBアカウントのリソースへのアクセスを提供する場合は、（Cosmos DBユーザーとアクセス許可を作成して）リソーストークンを使用できます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/secure-access-to-data
質問 101
各アプリケーションに推奨するAzureデータストレージソリューションはどれですか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Explanation:
Health Review: Azure SQL Database
Scenario: ADatum identifies the following requirements for the Health Review application:
* Ensure that sensitive health data is encrypted at rest and in transit.
* Tag all the sensitive health data in Health Review. The data will be used for auditing.
Health Interface: Azure Cosmos DB
A Datum identifies the following requirements for the Health Interface application:
* Upgrade to a data storage solution that will provide flexible schemas and increased throughput for writing data. Data must be regionally located close to each hospital, and reads must display be the most recent committed version of an item.
* Reduce the amount of time it takes to add data from new hospitals to Health Interface.
* Support a more scalable batch processing solution in Azure.
* Reduce the amount of development effort to rewrite existing SQL queries.
Health Insights: Azure SQL Data Warehouse
Azure SQL Data Warehouse is a cloud-based enterprise data warehouse that leverages massively parallel processing (MPP) to quickly run complex queries across petabytes of data. Use SQL Data Warehouse as a key component of a big data solution.
You can access Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) from Databricks using the SQL Data Warehouse connector (referred to as the SQL DW connector), a data source implementation for Apache Spark that uses Azure Blob Storage, and PolyBase in SQL DW to transfer large volumes of data efficiently between a Databricks cluster and a SQL DW instance.
Scenario: ADatum identifies the following requirements for the Health Insights application:
* The new Health Insights application must be built on a massively parallel processing (MPP) architecture that will support the high performance of joins on large fact tables References:
https://docs.databricks.com/data/data-sources/azure/sql-data-warehouse.html
質問 102
Azure SQLデータウェアハウスにデータを保存します。
データセンターの障害から1時間以内にデータウェアハウスと最新のデータを使用できるようにするソリューションを設計する必要があります。
設計に含めるべき3つのアクションはどれですか？ それぞれの正解はソリューションの一部を示しています。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
- A. 毎日、復元されたデータウェアハウスへのアクセスを許可するAzure Firewallルールを作成します。
- B. 障害が発生した場合は、データウェアハウスのAzure Firewallルールを変更します。
- C. 障害が発生した場合、回復されたデータウェアハウスを指すように接続文字列を更新します。
- D. 毎日、ユーザー定義の復元ポイントから利用可能なAzureリージョンにデータウェアハウスを復元します。
- E. 毎日、データウェアハウスを地理的冗長バックアップから利用可能なAzureリージョンに復元します。
正解: A,C,D
解説:
Explanation
E: You can create a user-defined restore point and restore from the newly created restore point to a new data warehouse in a different region.
Note: A data warehouse snapshot creates a restore point you can leverage to recover or copy your data warehouse to a previous state.
A data warehouse restore is a new data warehouse that is created from a restore point of an existing or deleted data warehouse. On average within the same region, restore rates typically take around 20 minutes.
質問 103
Azure Data LakeGen2ストレージアカウントを実装することを計画しています。
プライマリAzureリージョンでデータセンターに障害が発生した場合でも、データレイクを引き続き使用できるようにする必要があります。
ソリューションはコストを最小限に抑える必要があります。
ストレージアカウントにはどのタイプのレプリケーションを使用する必要がありますか？
- A. ゾーン冗長ストレージ（ZRS）
- B. 地理的冗長ストレージ（GRS）
- C. ローカル冗長ストレージ（LRS）
- D. ジオゾーン冗長ストレージ（GZRS）
正解: B
解説:
Geo-redundant storage (GRS) copies your data synchronously three times within a single physical location in the primary region using LRS. It then copies your data asynchronously to a single physical location in the secondary region.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-redundancy
質問 104
顧客データをSalesforceからData Lake Storageにインポートするために、どのAzure Data Factoryコンポーネントを一緒に使用することをお勧めしますか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Explanation
Box 1: Self-hosted integration runtime
A self-hosted IR is capable of nunning copy activity between a cloud data stores and a data store in private network.
Box 2: Schedule trigger
Schedule every 8 hours
Box 3: Copy activity
Scenario:
* Customer data, including name, contact information, and loyalty number, comes from Salesforce and can be imported into Azure once every eight hours. Row modified dates are not trusted in the source table.
* Product data, including product ID, name, and category, comes from Salesforce and can be imported into Azure once every eight hours. Row modified dates are not trusted in the source table.
質問 105
Azure SQL Databaseサービス層を推奨する必要があります。
何をお勧めしますか？
- A. Premium
- B. General Purpose
- C. Standard
- D. Business Critical
- E. Basic
正解: A
解説:
Explanation
The data engineers must set the SQL Data Warehouse compute resources to consume 300 DWUs.
Note: There are three architectural models that are used in Azure SQL Database:
* General Purpose/Standard
* Business Critical/Premium
* Hyperscale
質問 106
会社のデータエンジニアリングソリューションを設計します。
オンプレミスのSQL Serverデータを、Extract-Transform-Load（ETL）操作を実行するAzureソリューションに統合する必要があります。次の要件があります。
*データを統合してノートブックを実行できるパイプラインを開発します。
*データを変換するノートブックを開発します。
*後で分析するために、データを超並列処理データベースにロードします。
ソリューションを推奨する必要があります。
何をお勧めしますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Explanation
質問 107
在庫レベルは、前日の最終在庫から当日の売上を差し引いて計算する必要があります。
Litwareに店舗および製品ごとの現在の在庫レベルをすばやく計算する機能を提供する2つのオプションはどれですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
- A. Event HubsAvroファイルをAzureBlobストレージに出力します。 Transact-SQLを使用して、Azure SQL DataWarehouseのPolyBaseを使用して在庫レベルを計算します。
- B. Azure Stream Analyticsを使用してイベントハブの出力を消費し、ストアおよび製品ごとにデータを集約します。結果のデータをDatabricksに出力します。 Databricksのインベントリレベルを計算し、データをAzureBlobストレージに出力します。
- C. Event HubsAvroファイルをAzureBlobストレージに出力します。 Azure Data Factoryのコピーアクティビティをトリガーして10分ごとに実行し、データをAzure SQL DataWarehouseに読み込みます。 Transact-SQLを使用して
- D. Databricksを使用してイベントハブの出力を消費します。 Databricksを使用してインベントリレベルを計算し、データをAzureSQLデータウェアハウスに出力します。
- E. Azure Stream Analyticsを使用してイベントハブの出力を消費し、ストアおよび製品ごとにデータを集約します。結果のデータをAzureSQL DataWarehouseに直接出力します。 Transact-SQLを使用して在庫レベルを計算します。
正解: C,E
解説:
data by store and product.
Explanation:
A: Azure Stream Analytics is a fully managed service providing low-latency, highly available, scalable complex event processing over streaming data in the cloud. You can use your Azure SQL Data Warehouse database as an output sink for your Stream Analytics jobs.
E: Event Hubs Capture is the easiest way to get data into Azure. Using Azure Data Lake, Azure Data Factory, and Azure HDInsight, you can perform batch processing and other analytics using familiar tools and platforms of your choosing, at any scale you need.
Note: Event Hubs Capture creates files in Avro format.
Captured data is written in Apache Avro format: a compact, fast, binary format that provides rich data structures with inline schema. This format is widely used in the Hadoop ecosystem, Stream Analytics, and Azure Data Factory.
Scenario: The application development team will create an Azure event hub to receive real-time sales data, including store number, date, time, product ID, customer loyalty number, price, and discount amount, from the point of sale (POS) system and output the data to data storage in Azure.
Reference:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-integrate-azure-stream-analytics
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-hubs/event-hubs-capture-overview
質問 108
ある会社には、MicrosoftAzureでホストされているリアルタイムのデータ分析ソリューションがあります。このソリューションは、Azure Event Hubを使用してデータを取り込み、Azure StreamAnalyticsクラウドジョブを使用してデータを分析します。クラウドジョブは、120ストリーミングユニット（SU）を使用するように構成されています。
Azure StreamAnalyticsジョブのパフォーマンスを最適化する必要があります。
どの2つのアクションを実行する必要がありますか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
- A. ジョブのSUカウントをスケールアップします
- B. データ出力を分割してクエリの並列化を実装する
- C. Azure Stream Analyticsユーザー定義関数（UDF）を実装する
- D. ジョブのSUカウントを縮小します
- E. データ出力を分割してクエリの並列化を実装する
- F. イベントの順序付けを実装する
正解: A,E
解説:
Scale out the query by allowing the system to process each input partition separately.
F: A Stream Analytics job definition includes inputs, a query, and output. Inputs are where the job reads the data stream from.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-parallelization
質問 109
会社の75,000人の従業員に関するデータがあります。 データには、次の表に示すプロパティが含まれます。
Azure Cosmos DBコンテナーに従業員データを保存する必要があります。 データに対するほとんどのクエリは、Current DepartmentプロパティとEmployee Surnameプロパティでフィルタリングされます。
コンテナにはどのパーティションキーとアイテムIDを使用する必要がありますか？ 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Explanation:
Partition key: Current Department
Item ID: Employee ID
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/storageservices/designing-a-scalable-partitioning-strategy-for-azure-table-storage
質問 110
Health Interfaceにはどの整合性レベルを使用する必要がありますか？
- A. Consistent Prefix
- B. Bounded Staleness
- C. Session
- D. Strong
正解: D
解説:
Explanation
Scenario: ADatum identifies the following requirements for the Health Interface application:
reads must display be the most recent committed version of an item.
Azure Cosmos DB consistency levels include:
Strong: Strong consistency offers a linearizability guarantee. Linearizability refers to serving requests concurrently. The reads are guaranteed to return the most recent committed version of an item. A client never sees an uncommitted or partial write. Users are always guaranteed to read the latest committed write.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/consistency-levels
質問 111
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