DP-203-KR 문제 96
Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀이 있습니다.
지난 3년 동안의 판매 데이터를 저장할 Table1이라는 팩트 테이블을 만들어야 합니다. 솔루션은 다음 쿼리 작업에 맞게 최적화되어야 합니다.
주별 주문 수를 표시합니다.
* 지역별 매출 합계를 계산합니다.
* 제품별 매출 합계를 계산합니다.
* 주어진 달의 모든 주문을 찾으십시오.
Table1을 분할하는 데 어떤 데이터를 사용해야 합니까?
지난 3년 동안의 판매 데이터를 저장할 Table1이라는 팩트 테이블을 만들어야 합니다. 솔루션은 다음 쿼리 작업에 맞게 최적화되어야 합니다.
주별 주문 수를 표시합니다.
* 지역별 매출 합계를 계산합니다.
* 제품별 매출 합계를 계산합니다.
* 주어진 달의 모든 주문을 찾으십시오.
Table1을 분할하는 데 어떤 데이터를 사용해야 합니까?
DP-203-KR 문제 97
Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너가 있습니다.
데이터는 컨테이너로 수집된 다음 데이터 통합 애플리케이션에 의해 변환됩니다. 그 이후에는 데이터가 수정되지 않습니다. 사용자는 컨테이너의 파일을 읽을 수 있지만 파일을 수정할 수는 없습니다.
다음 요구 사항을 충족하는 데이터 보관 솔루션을 설계해야 합니다.
새로운 데이터는 자주 액세스되며 가능한 한 빨리 사용할 수 있어야 합니다.
5년 이상 된 데이터는 자주 액세스하지 않지만 요청 시 1초 이내에 사용할 수 있어야 합니다.
7년 이상 된 데이터는 액세스할 수 없습니다. 7년 후에는 데이터를 가능한 최저 비용으로 유지해야 합니다.
필요한 가용성을 유지하면서 비용을 최소화해야 합니다.
데이터를 어떻게 관리해야 할까요? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
데이터는 컨테이너로 수집된 다음 데이터 통합 애플리케이션에 의해 변환됩니다. 그 이후에는 데이터가 수정되지 않습니다. 사용자는 컨테이너의 파일을 읽을 수 있지만 파일을 수정할 수는 없습니다.
다음 요구 사항을 충족하는 데이터 보관 솔루션을 설계해야 합니다.
새로운 데이터는 자주 액세스되며 가능한 한 빨리 사용할 수 있어야 합니다.
5년 이상 된 데이터는 자주 액세스하지 않지만 요청 시 1초 이내에 사용할 수 있어야 합니다.
7년 이상 된 데이터는 액세스할 수 없습니다. 7년 후에는 데이터를 가능한 최저 비용으로 유지해야 합니다.
필요한 가용성을 유지하면서 비용을 최소화해야 합니다.
데이터를 어떻게 관리해야 할까요? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-203-KR 문제 98
다음 Azure Data Factory 파이프라인이 있습니다.
* 시스템 1에서 데이터 수집
* System2에서 데이터 수집
* 차원 채우기
* 사실 채우기
System1에서 데이터 수집 및 System1에서 데이터 수집에는 종속성이 없습니다. 차원 채우기는 System1에서 데이터 수집 후 실행해야 하고 시스템* 채우기 팩트에서 데이터 수집은 차원 채우기 파이프라인 후에 실행해야 합니다. 모든 파이프라인은 8시간마다 실행되어야 합니다.
실행을 위해 파이프라인을 예약하려면 어떻게 해야 합니까?
* 시스템 1에서 데이터 수집
* System2에서 데이터 수집
* 차원 채우기
* 사실 채우기
System1에서 데이터 수집 및 System1에서 데이터 수집에는 종속성이 없습니다. 차원 채우기는 System1에서 데이터 수집 후 실행해야 하고 시스템* 채우기 팩트에서 데이터 수집은 차원 채우기 파이프라인 후에 실행해야 합니다. 모든 파이프라인은 8시간마다 실행되어야 합니다.
실행을 위해 파이프라인을 예약하려면 어떻게 해야 합니까?
DP-203-KR 문제 99
Azure Stream Analytics를 사용하여 스트리밍 소셜 미디어 데이터를 수집할 계획입니다. 데이터는 Azure Data Lake Storage의 파일에 저장되고 Azure Synapse Analytics에서 Azure Dataabricks 및 PolyBase를 사용하여 사용됩니다.
파일에 대한 Databricks 및 PolyBase의 쿼리에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하려면 Stream Analytics 데이터 출력 형식을 권장해야 합니다. 솔루션은 타일을 빠르게 쿼리할 수 있고 데이터 유형 정보가 유지되도록 해야 합니다.
무엇을 추천해야 할까요?
파일에 대한 Databricks 및 PolyBase의 쿼리에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하려면 Stream Analytics 데이터 출력 형식을 권장해야 합니다. 솔루션은 타일을 빠르게 쿼리할 수 있고 데이터 유형 정보가 유지되도록 해야 합니다.
무엇을 추천해야 할까요?
DP-203-KR 문제 100
Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀을 디자인하고 있습니다.
그룹은 다음 표와 같이 풀의 중요한 데이터에 액세스할 수 있습니다.
민감한 데이터에 대한 정책이 있습니다.
ㅏ. 정책은 다음 표와 같이 지역에 따라 다릅니다.
각 지역에 대한 환자 테이블이 있습니다. 테이블에는 다음과 같은 잠재적으로 중요한 열이 포함되어 있습니다.
규정 준수를 유지하기 위해 동적 데이터 마스킹을 설계하고 있습니다.
다음 각 진술에 대해 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
그룹은 다음 표와 같이 풀의 중요한 데이터에 액세스할 수 있습니다.
민감한 데이터에 대한 정책이 있습니다.
ㅏ. 정책은 다음 표와 같이 지역에 따라 다릅니다.
각 지역에 대한 환자 테이블이 있습니다. 테이블에는 다음과 같은 잠재적으로 중요한 열이 포함되어 있습니다.
규정 준수를 유지하기 위해 동적 데이터 마스킹을 설계하고 있습니다.
다음 각 진술에 대해 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
