설명:
1단계: AzSQL1에 대한 Active Directory 관리자를 설정합니다.
2단계: 서버 관리자를 사용하여 DB1에 연결합니다. sysadmin 역할이 부여된 Azure AD 로그인으로 관리형 인스턴스에 로그인합니다.
3단계: FROM EXTERNAL PROVIDER 절을 사용하여 사용자를 생성합니다. FROM EXTERNAL PROVIDER는 SQL Database 관리형 인스턴스에서 서버 수준 Azure AD 로그인을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. Azure AD 로그인을 사용하면 데이터베이스 수준 Azure AD 보안 주체를 서버 수준 Azure AD 로그인에 매핑할 수 있습니다. Azure AD 로그인에서 Azure AD 사용자를 생성하려면 다음 구문을 사용합니다.
[Azure AD 로그인]에서 [AAD_principal] 사용자를 생성합니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-user-transact-sql

기본 개념: 이 문제는 안전한 데이터베이스 관리 능력을 평가하는 것으로, 제어 방식이 데이터 상태, 접근 경계, ID 모델 또는 규정 준수 요구 사항과 일치해야 합니다.
C가 정답인 이유: C번 옵션은 명시된 요구사항과 목적이 일치하는 기능이기 때문에 정답입니다. C번 옵션은 보안 관련 제어 기능이지만, 요구사항이 신원 확인, 암호화, 감사, 네트워크 격리 또는 데이터 노출 감소 중 무엇인지에 따라 그 가치가 달라집니다. 시나리오 문구는 특정 동작을 나타냅니다. 즉, 개인 키의 암호를 변경해야 합니다.
A가 잘못된 이유: A는 보안 관련 제어이지만, 그 가치는 요구 사항이 신원 확인, 암호화, 감사, 네트워크 격리 또는 데이터 노출 감소 중 무엇인지에 따라 달라집니다. A는 다른 보안 계층을 보호하거나 관리하므로, 필요한 데이터베이스 접근 또는 보호 동작이 여전히 불완전합니다.
옵션 B가 잘못된 이유: 옵션 B는 보안 관련 제어이지만, 그 가치는 요구 사항이 신원 확인, 암호화, 감사, 네트워크 격리 또는 데이터 노출 감소 중 무엇인지에 따라 달라집니다. 이 시나리오에서는 옵션 B를 적용하는 것이 적절하지 않습니다. 해당 시나리오에서는 테스트 대상 데이터 또는 신원 경로를 관리하는 제어가 필요합니다.
D번이 틀린 이유: D번은 보안 관련 제어이지만, 그 가치는 요구 사항이 신원 확인, 암호화, 감사, 네트워크 격리 또는 데이터 노출 감소 중 무엇인지에 따라 달라집니다. D번은 다른 보안 계층을 보호하거나 관리하므로, 필요한 데이터베이스 접근 또는 보호 동작이 여전히 불완전합니다.

설명:

설명:
1단계: 열 마스터 키를 생성합니다.
Always Encrypted를 사용하여 데이터베이스의 어떤 열도 암호화하기 전에, 그리고 데이터베이스에 열 암호화 키 메타데이터 항목을 생성하기 전에 먼저 열 마스터 키 메타데이터 항목을 생성해야 합니다.
2단계: 열 암호화 키를 생성합니다.
3단계: 무작위 암호화 유형을 사용하여 급여 열을 암호화합니다.
무작위 암호화는 데이터를 예측하기 어려운 방식으로 암호화하는 방법을 사용합니다. 무작위 암호화는 더 안전하지만, 암호화된 열에 대한 검색, 그룹화, 인덱싱 및 조인을 사용할 수 없습니다.
참고: 열 암호화 키 메타데이터 객체에는 해당 열의 데이터를 암호화하는 데 사용되는 열 암호화 키의 암호화된 값이 하나 또는 두 개 포함됩니다. 각 값은 열 마스터 키를 사용하여 암호화됩니다.
틀린 답:
결정론적 암호화.
결정론적 암호화는 주어진 평문 값에 대해 항상 동일한 암호화 값을 생성합니다. 결정론적 암호화를 사용하면 암호화된 열에 대한 포인트 조회, 동일성 조인, 그룹화 및 인덱싱이 가능합니다.
하지만 이는 권한이 없는 사용자가 암호화된 열의 패턴을 분석하여 암호화된 값에 대한 정보를 추측할 수 있도록 허용할 수도 있습니다. 특히 True/False 또는 North/South/East/West 지역과 같이 가능한 암호화 값의 집합이 적은 경우 더욱 그렇습니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/encryption/always-encrypted-database-engine 운영 리소스 모니터링 및 최적화 테스트렛 1 이것은 사례 연구입니다. 사례 연구는 별도로 시간 제한이 없습니다. 각 사례를 완료하는 데 원하는 만큼 시험 시간을 사용할 수 있습니다. 그러나 이 시험에는 추가 사례 연구 및 섹션이 포함될 수 있습니다. 주어진 시간 내에 시험에 포함된 모든 문제를 완료할 수 있도록 시간을 효율적으로 관리해야 합니다.
사례 연구에 포함된 질문에 답하려면 사례 연구에 제공된 정보를 참조해야 합니다. 사례 연구에는 사례 연구에 설명된 시나리오에 대한 자세한 정보를 제공하는 도표 및 기타 자료가 포함될 수 있습니다. 각 질문은 이 사례 연구의 다른 질문과 독립적입니다.
이 사례 연구가 끝나면 검토 화면이 나타납니다. 이 화면에서 답변을 검토하고 다음 시험 섹션으로 넘어가기 전에 수정할 수 있습니다. 새 섹션을 시작하면 이전 섹션으로 돌아갈 수 없습니다.
사례 연구를 시작하려면
이 사례 연구의 첫 번째 질문을 보려면 [다음] 버튼을 클릭하십시오. 왼쪽 창의 버튼을 사용하여 질문에 답하기 전에 사례 연구 내용을 살펴보세요. 이 버튼을 클릭하면 비즈니스 요구 사항, 기존 환경 및 문제 설명과 같은 정보가 표시됩니다. 사례 연구에 [모든 정보] 탭이 있는 경우, 해당 탭에 표시되는 정보는 이후 탭에 표시되는 정보와 동일합니다. 질문에 답할 준비가 되면 [질문] 버튼을 클릭하여 질문으로 돌아가세요.
기존 환경
네트워크 환경
제조 및 연구 데이터센터는 VPN을 사용하여 기본 데이터센터에 연결됩니다.
주 데이터센터는 Microsoft 피어링과 프라이빗 피어링을 모두 사용하는 ExpressRoute 연결을 사용합니다.
프라이빗 피어링은 HubVNet이라는 Azure 가상 네트워크에 연결됩니다.
신원 환경
Litware는 litwareinc.com이라는 도메인을 사용하는 하이브리드 Azure Active Directory(Azure AD) 배포 환경을 갖추고 있습니다.
모든 Azure 구독은 litwareinc.com Azure AD 테넌트와 연결되어 있습니다.
데이터베이스 환경
영업 부서의 데이터베이스 작업량은 다음과 같습니다.
* 온프레미스에 설치된 SERVER1이라는 서버에는 Microsoft SQL Server 2012 인스턴스와 1TB 크기의 데이터베이스 두 개가 호스팅되어 있습니다.
* SalesSrv01A라는 이름의 논리 서버에는 SalesSQLDb1이라는 이름의 지리적으로 복제된 Azure SQL 데이터베이스가 포함되어 있습니다.
SalesSQLDb1은 SalesSQLDb1Pool이라는 탄력적 풀에 있습니다. SalesSQLDb1은 데이터베이스 방화벽 규칙과 포함된 데이터베이스 사용자를 사용합니다.
* SalesSQLDb1App1이라는 애플리케이션이 SalesSQLDb1을 사용합니다.
제조 사무실에는 SERVER2와 SERVER3이라는 이름의 온프레미스 SQL Server 2016 서버 두 대가 있습니다. 이 서버들은 동일한 Always On 가용성 그룹의 노드입니다. 가용성 그룹에는 ManufacturingSQLDb1이라는 데이터베이스가 있습니다. 데이터베이스 관리자는 HubVnet에 있는 VM1과 VM2라는 이름의 Windows Server 2019 기반 Azure 가상 머신 두 대를 사용하여 모든 Azure 데이터베이스를 관리합니다.
라이선스 계약
Litware는 Microsoft 볼륨 라이선싱 고객이며 Software Assurance를 통해 라이선스 이동성을 확보하고 있습니다.
현재의 문제점
SalesSQLDb1에서 성능 문제가 발생하는데, 이는 최신 정보가 아닌 통계와 잦은 차단 쿼리 때문인 것으로 추정됩니다.
요구 사항
계획된 변경 사항
Litware는 다음과 같은 변경 사항을 적용할 계획입니다.
* 사용 패턴이 다양한 시간 제약이 있는 제조 애플리케이션에서 사용할 30개의 새로운 데이터베이스를 Azure에 구현합니다. 각 데이터베이스의 크기는 약 20GB입니다.
* ResearchSrv01이라는 논리 서버에 ResearchDB1이라는 이름의 새 Azure SQL 데이터베이스를 생성합니다.
ResearchDB1에는 개인 식별 정보(PII) 데이터가 포함됩니다.
* 연구 부서에서 ResearchDB1에 데이터를 입력하고 접근하는 데 사용할 ResearchApp1이라는 앱을 개발합니다.
* ManufacturingSQLDb1을 Azure 가상 머신 플랫폼으로 마이그레이션합니다.
* SERVER1 데이터베이스를 Azure SQL Database 플랫폼으로 마이그레이션합니다.
기술 요구사항
Litware는 다음과 같은 기술 요구 사항을 제시합니다.
* 유지보수 작업은 자동화되어야 합니다.
* 새로 추가되는 30개의 데이터베이스는 자동으로 확장되어야 합니다.
* 온프레미스 인프라 사용은 최소화해야 합니다.
* Azure SQL Database 배포 시에는 Azure 하이브리드 사용 이점을 활용해야 합니다.
* CPU 및 스토리지 사용량과 제한과 관련된 모든 SQL Server 및 Azure SQL Database 메트릭은 Azure 내장 기능을 사용하여 분석해야 합니다.
보안 및 규정 준수 요구 사항
Litware는 다음과 같은 보안 및 규정 준수 요구 사항을 제시합니다.
* 암호화 키는 Azure Key Vault에 저장합니다.
* 개인 식별 정보(PII) 백업본을 2개월 동안 보관하십시오.
* 개인 식별 정보(PII)는 저장 시, 전송 시, 사용 시 모두 암호화해야 합니다.
* 가능한 한 최소 권한의 원칙을 준수하십시오.
Active Directory 자격 증명을 사용하여 데이터베이스 사용자를 인증합니다.
* 데이터베이스 수준 방화벽 규칙을 사용하여 Azure SQL Database 인스턴스를 보호하십시오.
* Azure에 호스팅된 모든 데이터베이스가 공용 엔드포인트에 의존하지 않고 VM1 및 VM2에서 액세스할 수 있는지 확인하십시오.
비즈니스 요구사항
Litware는 다음과 같은 비즈니스 요구 사항을 파악했습니다.
* 모든 Azure 배포에 대해 99.99% 가용성 SLA를 충족합니다.
* SERVER1 데이터베이스 마이그레이션 중 다운타임을 최소화합니다.
* 워크로드를 Azure로 마이그레이션할 때 Azure 하이브리드 사용 이점을 활용하세요.
* 모든 요구 사항이 충족되면 가능한 한 비용을 최소화하십시오.