Explanation:

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/dms/tutorial-sql-server-managed-instance-online

アクティブ ジオ レプリケーションは、同じまたは異なるデータ センター (リージョン) 内のサーバー上の個々のデータベースの読み取り可能なセカンダリ データベースを作成できる Azure SQL Database 機能です。
誤った回答:
C: 可用性ゾーンは、リージョン内の固有の物理的な場所です。各ゾーンは、独立した電源、冷却、ネットワークを備えた 1 つ以上のデータセンターで構成されます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/active-geo-replication-overview
トピック 1、Litware の既存環境
ネットワーク環境
製造データセンターと研究データセンターは、VPN を使用してプライマリ データセンターに接続します。
プライマリ データセンターには、Microsoft ピアリングとプライベート ピアリングの両方を使用する ExpressRoute 接続があります。プライベート ピアリングは、HubVNet という名前の Azure 仮想ネットワークに接続します。
アイデンティティ環境
Litware には、litwareinc.com というドメインを使用するハイブリッド Azure Active Directory (Azure AD) 展開があります。すべての Azure サブスクリプションは、litwareinc.com Azure AD テナントに関連付けられています。
データベース環境
営業部門には次のようなデータベース ワークロードがあります。
* オンプレミスの SERVER1 は、Microsoft SQL Server 2012 のインスタンスと 2 つの 1 TB データベースをホストします。
* SalesSrv01A という論理サーバーには、SalesSQLDb1 という geo レプリケーションされた Azure SQL データベースが含まれています。SalesSQLDb1 は、SalesSQLDb1Pool というエラスティック プール内にあります。SalesSQLDb1 は、データベース ファイアウォール規則と包含データベース ユーザーを使用します。
* SalesSQLDb1App1 というアプリケーションは SalesSQLDb1 を使用します。
製造オフィスには、SERVER2 と SERVER3 という名前の 2 つのオンプレミス SQL Server 2016 サーバーがあります。これらのサーバーは、同じ Always On 可用性グループ内のノードです。可用性グループには、ManufacturingSQLDb1 という名前のデータベースが含まれています。データベース管理者は、HubVnet に VM1 と VM2 という名前の 2 つの Azure 仮想マシンを所有しており、これらは Windows Server 2019 を実行し、すべての Azure データベースの管理に使用されます。
ライセンス契約
Litware は、ソフトウェア アシュアランスによるライセンス モビリティを備えた Microsoft ボリューム ライセンスの顧客です。
現在の問題
SalesSQLDb1 では、古い統計と頻繁なクエリのブロックが原因でパフォーマンスの問題が発生している可能性があります。
要件
計画された変更
Litware は以下の変更を実施する予定です。
* さまざまな使用パターンを持つ、時間に敏感な製造アプリで使用される 30 個の新しいデータベースを Azure に実装します。各データベースは約 20 GB になります。
* ResearchSrv01 という論理サーバー上に ResearchDB1 という新しい Azure SQL データベースを作成します。ResearchDB1 には、個人を特定できる情報 (PII) データが含まれます。
* 研究部門が ResearchDB1 にデータを入力したりアクセスしたりするために使用する ResearchApp1 という名前のアプリを開発します。
* ManufacturingSQLDb1 を Azure 仮想マシン プラットフォームに移行します。
* SERVER1 データベースを Azure SQL Database プラットフォームに移行します。
技術要件
Litware では、次の技術要件を特定しています。
* メンテナンスタスクは自動化する必要があります。
* 30 個の新しいデータベースは自動的に拡張される必要があります。
* オンプレミス インフラストラクチャの使用を最小限に抑える必要があります。
* Azure SQL Database の展開には、Azure ハイブリッド使用特典を活用する必要があります。
* CPU とストレージの使用状況および制限に関連するすべての SQL Server および Azure SQL Database メトリックは、Azure の組み込み機能を使用して分析する必要があります。
セキュリティとコンプライアンスの要件
Litware では、次のセキュリティとコンプライアンスの要件を特定しています。
* 暗号化キーを Azure Key Vault に保存します。
* PII データのバックアップを 2 か月間保持します。
* 保存中、転送中、使用中の PII データを暗号化します。
* 可能な限り、最小権限の原則を適用します。
* Active Directory 資格情報を使用してデータベース ユーザーを認証します。
* データベース レベルのファイアウォール ルールを使用して Azure SQL Database インスタンスを保護します。
* パブリック エンドポイントに依存せずに、Azure でホストされているすべてのデータベースに VM1 および VM2 からアクセスできることを確認します。
ビジネス要件
Litware では、次のビジネス要件を特定しています。
* すべての Azure デプロイメントで 99.99% の可用性の SLA を満たします。
* SERVER1 データベースの移行中のダウンタイムを最小限に抑えます。
* ワークロードを Azure に移行するときは、Azure ハイブリッド使用特典を使用します。
* 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。

Azure HDInsight は、クラスターで実行されているワークロードを監視するために使用できるソリューションの形式で、事前に作成された監視ダッシュボードを提供します。Azure Marketplace では、Apache Spark、Hadoop、Apache Kafka、LLAP (ライブ レプリケーションおよびプロセス)、Apache HBase、Apache Storm 向けのソリューションが提供されています。
注: Azure HDInsight を使用すると、メトリックの値またはクエリの結果が特定の条件を満たしたときにトリガーされる Azure Monitor アラートを設定できます。クエリが特定のしきい値より大きいか小さい値を持つレコードを返すかどうか、またはクエリによって返される結果の数を条件にすることができます。たとえば、Spark ジョブが失敗した場合や Kafka ディスクの使用率が 90% を超えた場合に電子メールを送信するアラートを作成できます。
参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/monitoring-on-azure-hdinsight-part-4-workload-metrics-and-logs/

説明
グラフィカルユーザーインターフェイス、テキスト、アプリケーション、チャット、またはテキストメッセージの説明が自動的に生成されます

Hadoop データ ソース内のデータをクエリするには、Transact-SQL クエリで使用する外部テーブルを定義する必要があります。次の手順では、外部テーブルを構成する方法について説明します。
ステップ 1: データベースにマスター キーを作成します。
1. データベースにマスター キーを作成します。マスター キーは、資格情報の秘密を暗号化するために必要です。
(Azure BLOB ストレージのデータベース スコープ資格情報を作成します。)
手順 2: Azure Blob ストレージの外部データ ソースを作成します。
2. CREATE EXTERNAL DATA SOURCE を使用して外部データ ソースを作成します。
ステップ 3: parquet ファイルをマップするための外部ファイル形式を作成します。
3. CREATE EXTERNAL FILE FORMAT を使用して外部ファイル形式を作成します。
ステップ 4. 外部テーブル FactSalesOrderDetails を作成する
4. CREATE EXTERNAL TABLE を使用して、Azure ストレージに保存されているデータを指す外部テーブルを作成します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/polybase/polybase-configure-azure-blob-storage