설명
파일이 Azure Blob Storage에 업로드되거나 업데이트될 때 트리거되는 Blob 트리거 템플릿을 사용하여 함수를 만듭니다.
리소스가 함수 앱에 할당되는 방식을 정의하는 호스팅 계획인 소비 계획을 사용합니다. 기본 소비 계획에서 리소스는 기능에 따라 동적으로 추가됩니다. 이 서버리스 호스팅에서는 기능이 실행된 시간에 대해서만 비용을 지불합니다. App Service 계획에서 실행할 때 함수 앱의 크기 조정을 관리해야 합니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-create-storage-blob-triggered-function

설명

태깅 데이터는 뉴욕 사무실 위치에서 클라우드로 업로드해야 합니다.
태깅 데이터는 지리적으로 회사 사무실 위치와 가까운 지역에 복제되어야 합니다.

SQL Server 역할이 있는 CONT_SQL3, 100GB 데이터베이스 크기, Azure VM으로 마이그레이션할 Hyper-VM.
스토리지는 데이터베이스 OLTP 워크로드에 최적화된 스토리지로 구성되어야 합니다.
Azure SQL Database는 성능 향상에 의미 있는 방식으로 기여할 수 있는 세 가지 기본 인메모리 기반 기능(기본 데이터베이스 엔진에 내장)을 제공합니다.
메모리 내 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)
주로 OLAP(온라인 분석 처리) 워크로드용으로 설계된 클러스터형 columnstore 인덱스 HTAP(하이브리드 트랜잭션/분석 처리) 워크로드용으로 설계된 비클러스터형 columnstore 인덱스 참조:
https://www.databasejournal.com/features/mssql/overview-of-in-memory-technologies-of-azure-sql-database.html 데이터 처리 솔루션 설계 Testlet 2 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.
개요
일반 개요
ADatum Corporation은 미국 전역의 300개 이상의 병원에 5,000명의 의사가 있는 의료 회사입니다. 회사에는 의료 부서, 영업 부서, 마케팅 부서, 의료 연구 부서 및 인사 부서가 있습니다.
ADatum의 애플리케이션 환경을 재설계하고 있습니다.
물리적 위치
ADatum은 뉴욕, 댈러스, 로스앤젤레스에 3개의 주요 사무실을 두고 있습니다. 사무실은 WAN 링크를 사용하여 서로 연결됩니다. 각 사무실은 인터넷에 직접 연결됩니다. 로스앤젤레스 사무실에는 회사의 모든 애플리케이션을 호스팅하는 데이터 센터도 있습니다.
기존 환경
건강 검토
ADatum에는 의사가 청구, 환자 치료 및 전반적인 의사 모범 사례를 추적하는 데 사용하는 Health Review라는 중요한 OLTP 웹 응용 프로그램이 있습니다.
건강 인터페이스
ADatum에는 환자 관리 및 상태 업데이트와 관련된 병원 메시지를 수신하는 Health Interface라는 중요한 응용 프로그램이 있습니다. 메시지는 VPN을 사용하여 각 병원의 ERM(Enterprise Relationship Management) 시스템에서 일괄 전송됩니다. 각 병원에서 보낸 데이터는 다양한 열과 형식을 가질 수 있습니다.
현재 사용자 지정 C# 응용 프로그램은 데이터를 Health Interface로 보내는 데 사용됩니다. 애플리케이션은 더 이상 사용되지 않는 라이브러리를 사용하며 이 기능을 위한 새 솔루션을 설계해야 합니다.
건강 인사이트
ADatum에는 의사와 비즈니스 사용자에게 병원 및 환자 통찰력을 보여주는 Health Insights라는 웹 기반 보고 시스템이 있습니다. 데이터는 수동 입력뿐만 아니라 상태 검토 및 상태 인터페이스의 데이터에서 생성됩니다.
데이터베이스 플랫폼
현재 세 가지 애플리케이션의 데이터베이스는 Microsoft SQL Server 2012의 단일 인스턴스가 있는 오래된 VMware 클러스터에서 호스팅됩니다.
문제 설명
ADatum은 현재 환경에서 다음과 같은 문제를 식별합니다.
* 시간이 지남에 따라 Health Interface가 병원에서 수신하는 데이터가 느려지고 메시지 수가 증가했습니다.
* ADatum에 신규 병원 가입 시 데이터 표준화가 이루어지지 않아 Health Interface에서 스키마 수정이 필요함.
* 일괄 데이터 처리 속도가 일정하지 않습니다.
비즈니스 요구 사항
사업 목표
ADatum은 다음과 같은 비즈니스 목표를 식별합니다.
* 가능할 때마다 애플리케이션을 Azure로 마이그레이션합니다.
* 데이터 이동을 수행하는 데 필요한 개발 노력을 최소화합니다.
* 개발, 테스트 및 프로덕션 환경을 위한 지속적인 통합 및 배포를 제공합니다.
* 애플리케이션 및 데이터에 대한 더 빠른 액세스를 제공하고 보다 일관된 애플리케이션 성능을 제공합니다.
* 데이터 처리, 개발, 스케줄링, 모니터링 및 파이프라인 운영을 수행하는 데 필요한 서비스 수를 최소화합니다.
건강 심사 요건
ADatum은 상태 검토 애플리케이션에 대한 다음 요구 사항을 식별합니다.
* 민감한 건강 데이터가 저장 및 전송 중에 암호화되었는지 확인합니다.
* 건강 검토에서 모든 민감한 건강 데이터에 태그를 지정하십시오. 데이터는 감사에 사용됩니다.
상태 인터페이스 요구 사항
ADatum은 Health Interface 애플리케이션에 대한 다음 요구 사항을 식별합니다.
* 데이터 쓰기를 위한 유연한 스키마와 증가된 처리량을 제공하는 데이터 스토리지 솔루션으로 업그레이드하십시오. 데이터는 지역적으로 각 병원에서 가까운 위치에 있어야 하며 읽기는 항목의 가장 최근 커밋된 버전으로 표시되어야 합니다.
* 새로운 병원의 데이터를 Health Interface에 추가하는 데 걸리는 시간을 줄입니다.
* Azure에서 보다 확장 가능한 일괄 처리 솔루션을 지원합니다.
* 기존 SQL 쿼리를 다시 작성하기 위한 개발 노력의 양을 줄입니다.
건강 인사이트 요구 사항
ADatum은 Health Insights 애플리케이션에 대한 다음 요구 사항을 식별합니다.
* 이벤트 분석은 조직 날짜 차원 테이블을 사용하여 시간 경과에 따라 수행해야 합니다.
* Health Interface 및 Health Review의 데이터는 커밋 후 15분 이내에 Health Insights에서 사용할 수 있어야 합니다.
* 새로운 Health Insights 애플리케이션은 대규모 팩트 테이블에서 고성능 조인을 지원하는 대규모 병렬 처리(MPP) 아키텍처를 기반으로 구축되어야 합니다.

설명

상자 1: 데이터 엔지니어링 전용
상자 2: 데이터 엔지니어링 및 데이터 분석
상자 3: 표준
상자 4: 데이터 분석 전용
상자 5: 프리미엄
RBAC에는 프리미엄이 필요합니다. Data Analytics Premium Tier는 노트북과 협업하여 데이터를 분석할 수 있는 대화형 워크로드를 제공합니다.
https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/databricks/

주제 1, 트레이 연구
배경
Trey Research는 기술 혁신가입니다. 이 회사는 지역 교통 부서 사무실과 협력하여 교통 흐름과 안전을 개선하는 솔루션을 구축합니다.
회사는 다음 솔루션을 개발하고 있습니다.

지역 교통 부서는 북미 전역의 주요 고속도로에 교통 센서 시스템을 설치했습니다. 센서는 차량이 센서 앞을 지날 때마다 다음 정보를 기록합니다.
시간
위도와 경도의 위치
초당 킬로미터(kmps)의 속도
번호판 번호
차량 길이(미터)
센서는 다음 구조를 사용하여 데이터를 제공합니다.

교통 센서는 때때로 디버깅 목적으로 차량의 이미지를 캡처합니다.
차량 이미지 저장/저장 성능을 최적화해야 합니다.
교통 센서 데이터
센서에는 SensorData 컬렉션에 항목을 추가할 수 있는 권한만 있어야 합니다.
트래픽 데이터 삽입률을 최대화해야 합니다.
3개월에 한 번씩 모든 교통 센서 데이터를 분석하여 센서 오작동을 나타내는 데이터 패턴을 찾아야 합니다.
센서 데이터는 SensorData라는 컬렉션의 treydata라는 Cosmos DB에 저장되어야 합니다. 전체 센서 데이터에 대한 차량 이미지의 영향은 최소화되어야 합니다.
역추적
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
계획 지원
계획 지원에 사용되는 데이터는 분할된 Azure SQL Database에 저장해야 합니다.
센서 데이터 컬렉션의 데이터는 Azure Data Factory를 사용하여 일주일에 한 번 계획 지원 데이터베이스에 자동으로 로드됩니다. 데이터 로드 프로세스를 수동으로 트리거할 수 있어야 합니다.
개인 정보 및 보안 정책
Azure Active Directory는 사용 가능한 모든 서비스에 사용해야 합니다.
개인 정보 보호를 위해 차량 번호 정보는 계획 지원에서 액세스할 수 없습니다.
계획 지원 데이터의 무단 사용은 가능한 한 빨리 감지되어야 합니다. 비인가 사용은 비정상적인 사용 패턴을 찾아 판단합니다.
데이터는 7년 동안만 저장해야 합니다.
성능 및 가용성
Backtrack에 대한 보고서는 가능한 한 빨리 실행되어야 합니다.
계획 지원에 대한 SLA는 70%이며 수일 ​​간의 중단이 허용됩니다.
데이터 손실을 방지하려면 모든 데이터를 여러 지리적 지역에 복제해야 합니다.
실시간 응답 시스템의 성능을 극대화해야 합니다.
재정 요구 사항
Azure 리소스 비용은 가능한 경우 최소화해야 합니다.