DP-203-KR 문제 126

페타바이트 규모의 의료 영상 데이터를 저장할 애플리케이션을 설계하고 있습니다. 데이터가 처음 생성되면 첫 주 동안 데이터에 자주 액세스하게 됩니다. 한 달이 지나면 30초 이내에 데이터에 액세스할 수 있어야 하지만 파일에 자주 액세스하지 않습니다. 1년 후에는 데이터에 자주 액세스하지 않지만 5분 이내에 액세스할 수 있어야 합니다.
날짜에 대한 스토리지 전략을 선택해야 합니다.
ㅏ. 솔루션은 비용을 최소화해야 합니다.
각 기간에 어떤 스토리지 계층을 사용해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-203-KR 문제 127

큰 팩트 테이블이 포함된 Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀이 있습니다. 이 테이블은 50개의 열과 50억 개의 행을 포함하며 힙입니다.
테이블에 대한 대부분의 쿼리는 약 1억 행의 값을 집계하고 두 개의 열만 반환합니다.
팩트 테이블에 대한 쿼리가 매우 느리다는 것을 발견했습니다.
가장 빠른 쿼리 시간을 제공하려면 어떤 유형의 인덱스를 추가해야 합니까?

DP-203-KR 문제 128

참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 하나 이상의 올바른 솔루션이 있을 수 있지만 다른 질문 세트에는 올바른 솔루션이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Table1이라는 테이블이 포함된 Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀이 있습니다.
수집되어 container1이라는 Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너에 로드되는 파일이 있습니다.
container1에 있는 파일의 데이터를 Table1에 삽입하고 데이터 a를 변환할 계획입니다. 파일의 각 데이터 행은 Table1의 제공 계층에서 하나의 행을 생성합니다.
소스 데이터 파일이 container1에 로드될 때 DateTime이 Table1에 추가 열로 저장되는지 확인해야 합니다.
솔루션: Azure Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀을 사용하여 추가 DateTime 열이 있는 외부 테이블을 만듭니다.
이것이 목표를 달성합니까?

DP-203-KR 문제 129

Azure Databricks 클러스터를 만들고 설치할 추가 라이브러리를 지정합니다.
노트북에 라이브러리를 로드하려고 하면 라이브러리를 찾을 수 없습니다.
문제의 원인을 파악해야 합니다.
무엇을 검토해야 합니까?

DP-203-KR 문제 130

회사는 제조 기계를 모니터링하기 위해 IoT 장치를 구입합니다. 회사는 IoT 장치를 사용하여 IoT 장치와 통신합니다.
회사는 장치를 실시간으로 모니터링할 수 있어야 합니다.
솔루션을 설계해야 합니다.
무엇을 추천해야 할까요?