설명

모든 클라우드 데이터는 저장 및 전송 중에 암호화되어야 합니다.
상자 1: 투명한 데이터 암호화
데이터베이스 파일의 암호화는 페이지 수준에서 수행됩니다. 암호화된 데이터베이스의 페이지는 디스크에 쓰기 전에 암호화되고 메모리로 읽을 때 해독됩니다.
상자 2: 저장 데이터 암호화
미사용 시 암호화는 데이터가 유지될 때의 인코딩(암호화)입니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/encryption/transparent-data-encryption?view
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/security/azure-security-encryption-atrest

설명

Box 1: No
계획 지원에 사용되는 데이터는 분할된 Azure SQL Database에 저장해야 합니다.
상자 2: 예
상자 3: 예
계획 지원 데이터베이스에는 단일 차량의 이동을 추적하는 보고서가 포함됩니다.

Azure Data Lake Storage는 HDFS에서 파생된 액세스 제어 모델을 구현하며, HDFS는 차례로 POSIX 액세스 제어 모델에서 파생됩니다.
Blob 컨테이너 ACL은 계층적 네임스페이스를 지원하지 않으므로 비활성화해야 합니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-known-issues 데이터 처리 솔루션 설계 Testlet 1 사례 연구 사례 연구입니다. 사례 연구는 별도로 시간이 지정되지 않습니다. 각 사례를 완료하고 싶은 만큼 시험 시간을 사용할 수 있습니다. 그러나 이 시험에 추가 사례 연구 및 섹션이 있을 수 있습니다. 주어진 시간 내에 이 시험에 포함된 모든 문제를 완료할 수 있도록 시간을 관리해야 합니다.
사례 연구에 포함된 질문에 답하려면 사례 연구에 제공된 정보를 참조해야 합니다. 사례 연구에는 사례 연구에 설명된 시나리오에 대한 추가 정보를 제공하는 전시 및 기타 리소스가 포함될 수 있습니다. 각 질문은 이 사례 연구의 다른 질문과 독립적입니다.
이 사례 연구가 끝나면 검토 화면이 나타납니다. 이 화면에서 답을 검토하고 시험의 다음 섹션으로 이동하기 전에 변경할 수 있습니다. 새 섹션을 시작한 후에는 이 섹션으로 돌아갈 수 없습니다.
사례 연구를 시작하려면
이 사례 연구의 첫 번째 질문을 표시하려면 다음 버튼을 클릭하십시오. 질문에 답하기 전에 왼쪽 창에 있는 버튼을 사용하여 사례 연구의 내용을 탐색하십시오. 이 버튼을 클릭하면 비즈니스 요구 사항, 기존 환경 및 문제 설명과 같은 정보가 표시됩니다. 사례 연구에 모든 정보 탭이 있는 경우 표시되는 정보는 후속 탭에 표시되는 정보와 동일합니다. 질문에 답할 준비가 되면 질문 버튼을 클릭하여 질문으로 돌아갑니다.
배경
현재 환경
회사에는 다음과 같은 가상 머신(VM)이 있습니다.

요구 사항
저장 및 처리
Blob에 저장된 데이터의 파일 시스템 보기를 사용할 수 있어야 합니다.
Contoso가 Blob 저장소를 통해 DB FS 파일 시스템 계층을 사용할 수 있도록 하는 아키텍처를 빌드해야 합니다. 아키텍처는 데이터 파일, 라이브러리 및 이미지를 지원해야 합니다. 또한 실행할 수 있는 명령, 시각화 및 노트북과 같은 설명 텍스트가 포함된 문서에 웹 기반 인터페이스를 제공해야 합니다.
CONT_SQL3에는 35000 IOPS의 초기 스케일이 필요합니다.
CONT_SQL1 및 CONT_SQL2는 vCore 모델을 사용해야 하며 복제본을 포함해야 합니다. 솔루션은 8000 IOPS를 지원해야 합니다.
스토리지는 데이터베이스 OLTP 워크로드에 최적화된 스토리지로 구성되어야 합니다.
이주
* 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 독립적으로 확장할 수 있어야 합니다.
* 모든 SQL Server 워크로드를 Azure로 마이그레이션해야 합니다. 온프레미스 환경에서 관련 머신을 식별하고 디스크 크기 데이터 사용 정보를 가져와야 합니다.
* SQL Server의 데이터에는 영역 중복 저장소가 포함되어야 합니다.
* Azure 퍼블릭 클라우드에서 실행되는 구성 요소와 상호 작용하는 동안 앱 구성 요소가 온-프레미스에 상주할 수 있는지 확인해야 합니다.
* SAP 데이터는 온프레미스에 남아 있어야 합니다.
* ASR(Azure Site Recovery) 결과에는 머신별 데이터가 포함되어야 합니다.
비즈니스 요구 사항
* 지역 재해 복구 토폴로지를 설계해야 합니다.
* 데이터베이스 백업은 규제 목적이 있으며 7년 동안 보관해야 합니다.
* CONT_SQL1은 데이터 분석을 위해 ETL 작업이 필요한 고객 판매 데이터를 저장합니다. SQL에서 데이터를 읽고 ETL을 수행하고 Power BI로 출력하는 솔루션이 필요합니다. 솔루션은 비용을 최소화하기 위해 관리형 클러스터를 사용해야 합니다. 물류를 최적화하기 위해 Contoso는 고객 판매 데이터를 분석하여 특정 제품이 연중 특정 시간에 연결되어 있는지 확인해야 합니다.
* 고객 판매 데이터에 대한 분석 솔루션은 지역 정전 시 사용할 수 있어야 합니다.
보안 및 감사
* Contoso를 사용하려면 모든 회사 컴퓨터에서 Windows 방화벽을 사용하도록 설정해야 합니다.
* Azure 서버는 다른 Contoso Azure 서버를 ping할 수 있어야 합니다.
* 직원 PII는 메모리, 이동 중 및 정지 상태에서 암호화되어야 합니다. SQL Server로 암호화된 모든 데이터는 암호화된 데이터에 대한 같음 검색, 그룹화, 인덱싱 및 조인을 지원해야 합니다.
* 키는 하드웨어 보안 모듈(HSM)을 사용하여 보호되어야 합니다.
* CONT_SQL3은 기본 포트를 통해 통신해서는 안 됩니다.
비용
* 모든 솔루션은 비용과 리소스를 최소화해야 합니다.
* 조직은 예상치 못한 요금 청구를 원하지 않습니다.
* 데이터 엔지니어는 300 DWU를 사용하도록 SQL Data Warehouse 컴퓨팅 리소스를 설정해야 합니다.
* CONT_SQL2는 사용량이 많지 않은 시간에는 완전히 활용되지 않습니다. 사용량이 많지 않은 시간에 리소스 비용을 최소화해야 합니다.

설명

상자 1: 코스모스 DB 인덱스
Backtrack에 대한 보고서는 가능한 한 빨리 실행되어야 합니다.
Azure Cosmos 컨테이너에서 기본 인덱싱 정책을 재정의할 수 있습니다. 이는 쿼리 성능을 향상시키거나 사용되는 스토리지를 줄이기 위해 인덱싱 정밀도를 조정하려는 경우에 유용할 수 있습니다.
상자 2: 코스모스 DB TTL
이 솔루션은 특정 차량 번호판과 관련된 모든 데이터를 보고합니다. 보고서는 SensorData 컬렉션의 데이터를 사용해야 합니다. 사용자는 다음과 같은 방법으로 차량 데이터를 필터링할 수 있어야 합니다.
* 특정 도로의 차량
* 제한 속도 이상으로 운전하는 차량
참고: TTL(Time to Live)을 사용하면 Azure Cosmos DB는 특정 기간 후에 컨테이너에서 항목을 자동으로 삭제하는 기능을 제공합니다. 기본적으로 컨테이너 수준에서 TTL을 설정하고 항목별로 값을 재정의할 수 있습니다. 컨테이너 또는 항목 수준에서 TTL을 설정한 후 Azure Cosmos DB는 마지막으로 수정된 시간 이후 기간이 지나면 이러한 항목을 자동으로 제거합니다.

Stream Analytics는 다음과 같은 세 가지 리소스 종류의 입력으로 Azure 데이터 스트림과 최고 수준의 통합을 제공합니다.
Azure 이벤트 허브
Azure IoT 허브
애저 블롭 스토리지
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-define-inputs