参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/elastic-pool-overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/reserved-capacity-overview

参照：
https://azure.microsoft.com/en-gb/blog/payment-azure-monitor-aiops-alerts-with-dynamic-thresholds/ 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。
トピック 3、アダタム株式会社
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、「次へ」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、「質問」ボタンをクリックして質問に戻ります。
概要
アダタム株式会社は、小売店とウェブサイトの 2 つの販売チャネルを通じて製品を販売する小売業者です。
既存の環境
ADatum には、Microsoft SQL Server 2016 がインストールされたデータベース サーバーが 1 台あります。このサーバーは、SALESDB、DOCDB、REPORTINGDB という 3 つのミッションクリティカルなデータベースをホストします。
SALESDB は店舗と Web サイトからデータを収集します。
DOCDB は、SaleSDB の販売データに接続するドキュメントを保存します。ドキュメントは、販売チャネルに基づいて 2 つの異なる JSON 形式で保存されます。
REPORTINGDB にはレポート データが格納され、いくつかの列ストア インデックスが含まれています。毎日のプロセスにより、SaleSDB のデータから REPORTINGDB にレポート データが作成されます。このプロセスは、SALESDB からストアド プロシージャを実行する SQL Server Integration Services (SSIS) パッケージとして実装されます。
要件
計画された変更
ADatum は、現在のデータ インフラストラクチャを Azure に移行することを計画しています。新しいインフラストラクチャには次の要件があります。
SALESDB と REPORTINGDB を Azure SQL データベースに移行します。
DOCDB を Azure Cosmos DB に移行します。
JSON 形式のドキュメントを含む販売データは、到着時に収集し、Azure Stream Analytics を使用してオンラインで分析する必要があります。分析プロセスでは、ギャップや重複なしに継続的に実行する必要がある集計が実行されます。
JSON 形式のすべての販売ドキュメントは、到着したら、一貫した 1 つの形式に変換する必要があります。
Azure Data Factory は、SaleSDB から REPORTINGDB にデータをコピーする SSIS プロセスを置き換えます。
技術的要件
新しい Azure データ インフラストラクチャは、次の技術要件を満たす必要があります。
SALESDB 内のデータは、透過的データ暗号化 (TDE) を使用して暗号化する必要があります。暗号化には独自のキーを使用する必要があります。
SALESDB は、過去 3 週間以内の任意の時点に復元可能である必要があります。
実際の使用パターンに基づいてワークロードのサイズが適切に設定されていることを確認するには、リアルタイム処理を監視する必要があります。
欠落しているインデックスは REPORTINGDB に対して自動的に作成する必要があります。
SALESDB では、ディスク IO、CPU、およびメモリの使用状況を監視する必要があります。

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/topone-azure-stream-analytics
https://github.com/MicrosoftDocs/azure-docs/blob/master/articles/stream-analytics/stream-analytics-window-functions.md

セクション: [なし]
Explanation:
ボックス 1: 列暗号化キー
Always Encrypted では、列暗号化キーと列マスター キーという 2 種類のキーが使用されます。コラム
暗号化キーは、暗号化された列のデータを暗号化するために使用されます。列マスター キーはキー保護キーです
1 つ以上の列暗号化キーを暗号化します。
不正解:
TDE は、データベース暗号化キーと呼ばれる対称キーを使用してデータベース全体のストレージを暗号化します。
(DEK)。
ボックス 2: 決定論的
Always Encrypted は、クレジット カード番号や国家情報などの機密データを保護するために設計された機能です。
Azure SQL Database または SQL に保存されている識別番号 (米国の社会保障番号など)
サーバーデータベース。Always Encrypted を使用すると、クライアントはクライアント アプリケーション内の機密データを暗号化することができます。
データベース エンジン (SQL データベースまたは SQL Server) への暗号化キーを公開します。
Always Encrypted は、ランダム化暗号化と決定的暗号化という 2 種類の暗号化をサポートしています。
決定的暗号化では、指定されたプレーン テキスト値に対して常に同じ暗号化値が生成されます。使用する
決定的暗号化により、暗号化された列のポイント ルックアップ、等価結合、グループ化およびインデックス付けが可能になります。
不正解:
* ランダム暗号化では、予測不可能な方法でデータを暗号化する方法が使用されます。ランダム化
暗号化はより安全ですが、暗号化された列の検索、グループ化、インデックス付け、結合ができなくなります。
* 透過的データ暗号化 (TDE) は、Azure SQL Database、Azure SQL Managed Instance、および
Azure Synapse Analytics は、保存データを暗号化することで、悪意のあるオフライン アクティビティの脅威に対抗します。実行します
データベース、関連するバックアップ、保存時のトランザクション ログ ファイルのリアルタイム暗号化と復号化
アプリケーションを変更する必要はありません。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/encryption/always-encrypted-database-
エンジン