[2024-07-02更新,110問] 無料Microsoft DP-300試験問題集、DP-300認定デベロッパー(ページ 10)

DP-300 試験問題 41

VM1 という名前のカスタムイメージに基づく Azure 仮想マシンがあります。
VM1 は Microsoft SQL Server 2019 Standard のインスタンスをホストします。
次の要件を満たすには、VM1 のメンテナンスを自動化する必要があります。
SQL Server と Windows Server のパッチ適用を自動化します。
VM1 上のデータベースの完全なデータベースバックアップとトランザクションログバックアップを自動化します。
管理労力を最小限に抑えます。
まず何をすべきでしょうか?

A. VM1 のシステム割り当てマネージド ID を有効にします。

B. VM1 を Microsoft.Sql リソースプロバイダーに登録します

C. VM1 に Azure 仮想マシン Desired State Configuration (DSC) 拡張機能をインストールします。

D. VM1 を Microsoft.SqlVirtualMachine リソースプロバイダーに登録します

DP-300 試験問題 42

DB1 という名前の 10 TB SQL データベースをホストする SQL Server インスタンスが Azure Virtual Machines 上にあります。
DB1 内の物理的または論理的な破損を特定して修復する必要があります。ソリューションは次の要件を満たす必要があります。
※手続き完了までの時間を最小限に抑えます。
* データ損失を最小限に抑えます。
コマンド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-300 試験問題 43

ホットスポット
30 個の新しいデータベースに対して、適切な購入モデルと展開オプションを推奨する必要があります。
ソリューションは技術要件とビジネス要件を満たしている必要があります。
何を勧めるべきですか? 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。
ホットエリア:

正解:

セクション: [なし]
Explanation:
ボックス 1: DTU
シナリオ：
* 30 の新しいデータベースは自動的に拡張する必要があります。
* すべての要件が満たされたら、可能な限りコストを最小限に抑えます。
DTU ベースの購入モデルまたは仮想コアベースの購入モデルのいずれかに基づいて、プールのリソースを構成できます。
つまり、簡単にするためには、DTU モデルの方が有利です。さらに、Azure SQL Database を使い始めたばかりの場合、DTU モデルにはパフォーマンスの下限でより多くのオプションが用意されているため、vCore よりも低価格で始めることができます。
ボックス 2: Azure SQL データベースのエラスティックプール
Azure SQL Database エラスティックプールは、さまざまで予測不可能な使用需要がある複数のデータベースを管理およびスケーリングするための、シンプルでコスト効率の高いソリューションです。エラスティックプール内のデータベースは単一サーバー上にあり、設定された価格で設定された数のリソースを共有します。Azure SQL Database のエラスティックプールを使用すると、SaaS 開発者は、各データベースのパフォーマンスの弾力性を実現しながら、所定の予算内でデータベースグループの価格パフォーマンスを最適化できます。
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 テストレット 2 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、「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
Contoso, Ltd. は、シアトルに拠点を置く衣料品小売業者です。同社は全米に 2,000 の小売店を持ち、オンラインでの存在感も高まっています。
ネットワークには、contoso.com という名前の Active Directory フォレストが含まれています。フォレストは、contoso.com という名前の Azure Active Directory (Azure AD) テナントと統合されています。Contoso には、contoso.com Azure AD テナントに関連付けられた Azure サブスクリプションがあります。
既存の環境
トランザクションデータ
Contoso は、複数のオンプレミス Microsoft SQL Server サーバーに保存されている 100 億件のレコードで構成される 3 年間の顧客、トランザクション、運用、調達、およびサプライヤーのデータを保有しています。SQL Server インスタンスには、さまざまなオペレーティングシステムからのデータが含まれています。データは、SQL Server Integration Services (SSIS) パッケージを使用してインスタンスにロードされます。
すべての製品販売トランザクションを全社的な販売トランザクションデータセットに結合すると、トランザクションごとに 1 行ずつ、50 億行を含む 1 つのテーブルが作成されると推定します。
販売取引データを対象とするほとんどのクエリは、さまざまな期間にどの製品が小売店で販売され、どの製品がオンラインで販売されたかを識別するために使用されます。3 年を超えた販売取引データは毎月削除されます。
各小売店の住所を含む小売店テーブルを作成する予定です。テーブルは約 2 MB になります。小売店の売上に関するクエリには、小売店の住所が含まれます。
プロモーション ID を含むプロモーションテーブルを作成する予定です。プロモーション ID は特定の製品に関連付けられます。製品はプロダクトIDで識別されます。テーブルは約 5 GB になります。
Twitter データのストリーミング
Contoso の e コマース部門は、会社の製品を参照するトレンドの Twitter フィードをキャプチャし、その製品を Azure Event Hubs にプッシュする Azure ロジックアプリを開発しています。
計画された変更と要件
計画された変更
Contoso は次の変更を実装する予定です。
* 販売トランザクションデータセットを Azure Synapse Analytics に読み込みます。
* SSIS パッケージを使用して、オンプレミスのデータストアを Azure Synapse Analytics と統合します。
* Azure Synapse Analytics を使用して Twitter フィードを分析し、製品に関する顧客のセンチメントを評価します。
販売取引データセットの要件
Contoso は、販売トランザクションデータセットについて次の要件を特定します。
※販売取引記録を含むパーティションデータ。パーティションは、月ごとに効率的な負荷を提供するように設計する必要があります。境界値は右側のパーティションに属している必要があります。
* 製品 ID に基づいて販売取引レコードを結合およびフィルタリングするクエリができるだけ早く完了するようにします。
* 小売店の住所の変更を考慮して代理キーを実装します。
* データストレージのコストとパフォーマンスが予測可能であることを確認します。
* 古いレコードの削除にかかる時間を最小限に抑えます。
顧客感情分析の要件
Contoso は、顧客感情分析について次の要件を特定しています。
* Contoso ユーザーが Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールで PolyBase を使用して、Twitter フィードをホストするデータレコードのコンテンツをクエリできるようにします。データは行レベルのセキュリティ (RLS) を使用して保護する必要があります。ユーザーは、独自の Azure AD 資格情報を使用して認証される必要があります。
* 追加のスループットや容量ユニットを購入することなく、Event Hubs から Azure Storage への Twitter フィード取り込みのスループットを最大化します。
* Event Hubs Capture を使用して Twitter フィードを Azure Storage に保存します。フィードは Parquet ファイルに変換されます。
* データストアがオブジェクトレベルに至るまで Azure AD ベースのアクセス制御をサポートしていることを確認します。
* Twitter フィードデータレコードを維持するための管理労力を最小限に抑えます。
* 2 年以上古い Twitter フィードデータレコードを削除します。
データ統合の要件
Contoso は、データ統合について次の要件を特定しています。
* 既存の SSIS パッケージを活用する Azure サービスを使用して、オンプレミスデータを Azure Synapse Analytics の専用 SQL プールに格納されているデータセットに取り込み、データを変換します。
* 取り込みおよび変換アクティビティへの変更をバージョン管理し、複数のデータエンジニアが個別に開発できるようにするプロセスを特定します。

DP-300 試験問題 44

Azure Data Lake Storage Gen2 コンテナーがあります。
データはコンテナに取り込まれ、データ統合アプリケーションによって変換されます。それ以降、データは変更されません。ユーザーはコンテナ内のファイルを読み取ることはできますが、ファイルを変更することはできません。
次の要件を満たすデータアーカイブソリューションを設計する必要があります。
* 新しいデータは頻繁にアクセスされるため、できるだけ早く利用できるようにする必要があります。
* 5 年より古いデータはアクセスされる頻度が低いですが、要求された場合は 1 秒以内に利用できる必要があります。
※7年以上古いデータにはアクセスできません。7 年後は、可能な限り低コストでデータを保持する必要があります。
* 必要な可用性を維持しながらコストを最小限に抑える必要があります。
データはどのように管理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。