[2023-10-14更新,313問] 無料Microsoft DP-203試験問題集、DP-203資格受験料(ページ 4)

DP-203 試験問題 11

Azure Databricks リソースがあります。
Databricks リソースのコンピューティングの変更に関連するアクションをログに記録する必要があります。
どの Databricks サービスをログに記録する必要がありますか?

A. クラスター

B. ワークスペース

C. DBFS

D. SSH
Eロブ

DP-203 試験問題 12

ADFdev と ADFprod という名前の 2 つの Azure Data Factory インスタンスがあります。ADFdev は Azure DevOps Git リポジトリに接続します。
変更を Git リポジトリのメインブランチから ADFdev に公開します。
アーティファクトをADFdevからADFprodにデプロイする必要があります。
まず何をすべきでしょうか?

A. ADFdev から、Git 構成を変更します。

B. ADFdev から、リンクされたサービスを作成します。

C. Azure DevOps から、リリースパイプラインを作成します。

D. Azure DevOps から、メインブランチを更新します。

正解: C

説明
Azure Data Factory では、継続的インテグレーションとデリバリー (CI/CD) とは、Data Factory パイプラインをある環境 (開発、テスト、運用) から別の環境に移動することを意味します。
ノート：
以下は、複数の環境へのデータファクトリのデプロイを自動化する Azure Pipelines リリースをセットアップするためのガイドです。
Azure DevOps で、データファクトリで構成されているプロジェクトを開きます。
ページの左側で、「パイプライン」を選択し、「リリース」を選択します。
[新しいパイプライン] を選択するか、既存のパイプラインがある場合は、[新規]、[新しいリリースパイプライン] の順に選択します。
[ステージ名] ボックスに環境の名前を入力します。
[アーティファクトの追加] を選択し、開発データファクトリで構成された git リポジトリを選択します。
デフォルトブランチとしてリポジトリのパブリッシュブランチを選択します。デフォルトでは、このパブリッシュブランチは adf_publish です。
空のジョブテンプレートを選択します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/continuous-integration-deployment
トピック 1、Litware, Inc.
ケーススタディ
これはケーススタディです。ケーススタディは個別に時間が設定されるわけではありません。各ケースを完了したいだけ試験時間を費やすことができます。ただし、この試験には追加のケーススタディやセクションが存在する場合があります。この試験に含まれるすべての質問を指定された時間内に完了できるように時間を管理する必要があります。
ケーススタディに含まれる質問に答えるには、ケーススタディで提供される情報を参照する必要があります。ケーススタディには、ケーススタディで説明されているシナリオに関する詳細情報を提供する展示やその他のリソースが含まれる場合があります。このケーススタディでは、各質問は他の質問から独立しています。
このケーススタディの最後に、レビュー画面が表示されます。この画面では、試験の次のセクションに進む前に、回答を確認し、変更を加えることができます。新しいセクションを開始した後は、このセクションに戻ることはできません。
ケーススタディを開始するには
このケーススタディの最初の質問を表示するには、ボタンをクリックします。質問に答える前に、左側のペインのボタンを使用してケーススタディの内容を調べてください。これらのボタンをクリックすると、ビジネス要件、既存の環境、問題の説明などの情報が表示されます。ケーススタディに [すべての情報] タブがある場合、表示される情報は後続のタブに表示される情報と同じであることに注意してください。質問に答える準備ができたら、ボタンをクリックして質問に戻ります。
概要
Litware, Inc. は、全米で 300 のコンビニエンスストアを所有および運営しています。同社は、さまざまな包装食品や飲料のほか、サンドイッチやピザなどのさまざまな調理済み食品を販売しています。
Litware にはロイヤルティクラブがあり、会員はチェックアウト時に会員番号を入力することで、特定の商品の毎日の割引を受けることができます。
Litware では、Microsoft Power BI を使用したデータ分析を好むビジネスアナリストと、Azure Databricks ノートブックでのデータ分析を好むデータサイエンティストを雇用しています。
要件
ビジネス目標
Litware は、次の要件を満たすために、Azure に新しい分析環境を作成したいと考えています。
店舗全体の在庫レベルを確認します。データはできる限りリアルタイムに近い状態で更新する必要があります。
履歴データに対してアドホック分析クエリを実行して、ロイヤルティクラブの割引が割引製品の売上を増加させるかどうかを特定します。
販売データの過去の需要に基づいて、製造する調理済み食品の数を 4 時間ごとに店舗従業員に通知します。
技術的要件
Litware では、次の技術要件を特定しています。
ビジネス目標を達成するために必要なさまざまな Azure サービスの数を最小限に抑えます。
可能な限りサービスとしてのプラットフォーム (PaaS) サービスを使用し、Litware で管理する必要がある仮想マシンをプロビジョニングする必要を回避します。
分析データストアには、企業のオンプレミスネットワークと Azure サービスのみがアクセスできるようにしてください。
可能な限り Azure Active Directory (Azure AD) 認証を使用してください。
セキュリティを設計するときは、最小特権の原則を使用します。
データを分析データストアに読み込む前に、Azure Data Lake Storage Gen2 でインベントリデータをステージングします。Litware は、一時データが使用されなくなったら Data Lake Storage から削除したいと考えています。
変更日が 14 日より古いファイルは削除する必要があります。
この種のデータは分析に関連しないため、ビジネスアナリストによる電話番号などの顧客連絡先情報へのアクセスを制限します。
破損または誤って削除された場合に、分析データストアのコピーを 1 時間以内に迅速に復元できることを確認します。
計画された環境
Litware は次の環境を実装する予定です。
アプリケーション開発チームは、店舗番号、日付、時刻、製品 ID、顧客ロイヤルティ番号、価格、割引額などのリアルタイム販売データを販売時点管理 (POS) システムと出力から受信するための Azure イベントハブを作成します。データを Azure のデータストレージに保存します。
名前、連絡先情報、ロイヤルティ番号などの顧客データは、SaaS アプリケーションである Salesforce から取得され、8 時間ごとに Azure にインポートできます。行の変更日はソーステーブルでは信頼されません。
製品 ID、名前、カテゴリなどの製品データは Salesforce から取得され、8 時間ごとに Azure にインポートできます。行の変更日はソーステーブルでは信頼されません。
毎日のインベントリデータは、プライベートネットワーク上にある Microsoft SQL サーバーから取得されます。
Litware には現在、5 TB の過去の販売データと 100 GB の顧客データがあります。同社は、今後 1 年間に毎月約 100 GB の新しいデータが発生すると予想しています。
Litware は、FoodPrep という名前のカスタムアプリケーションを構築し、店舗従業員に 4 時間ごとに調理済み食品の数を生産する計算結果を提供します。
Litware は、オンプレミスネットワークと Azure の間に Azure ExpressRoute または VPN を実装する予定はありません。

DP-203 試験問題 13

料金所を通過する車両からのストリーミングデータを処理しています。
Azure Stream Analytics を使用して、10 分間ごとにナンバープレート、車両のメーカー、最後に通過した車両の時間を返す必要があります。
クエリをどのように完了すればよいでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

DP-203 試験問題 14

Container1 という名前のコンテナーを含む Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントがあります。dbo.Table1 という名前のネイティブ外部テーブルを含む Azure Synapse Analytics サーバーレス SQL プールがあります。dbo.Table1 のソースデータは、container1 に保存されます。コンテナ1のフォルダ構造を以下に示します。

外部データソースは、次のステートメントを使用して定義されます。

次の各ステートメントについて、そのステートメントが true の場合は [はい] を選択します。それ以外の場合は、「いいえ」を選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

DP-203 試験問題 15

毎日のインベントリデータを SQL サーバーから Azure Data Lake Storage にインポートするには、どの Azure Data Factory コンポーネントを併用することをお勧めしますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。