사례 연구 1 - 리트웨어 주식회사
개요
Litware, Inc.는 미국에 본사를 둔 식료품 소매업체입니다. Litware는 시애틀에 본사와 주요 데이터센터를 두고 있습니다. 미국 전역에 50개의 소매점을 운영하고 있으며 온라인 사업도 점차 확장하고 있습니다. 각 매장은 인터넷에 직접 연결되어 있습니다. 기존 환경.
클라우드 및 데이터 서비스 환경. Litware는 다음 표에 표시된 리소스를 포함하는 Azure 구독을 보유하고 있습니다.

productdb의 각 컨테이너는 수동 처리량으로 구성되어 있습니다. con-product 컨테이너에는 회사의 제품 카탈로그 데이터가 저장됩니다. con-product의 각 문서에는 con-productvendor 값이 포함되어 있습니다. con-product의 데이터를 대상으로 하는 대부분의 쿼리는 다음 형식을 따릅니다.
SELECT * FROM con-product p WHERE p.con-productVendor - 'name'
con-productVendor 컨테이너의 데이터를 대상으로 하는 대부분의 쿼리는 다음과 같은 형식입니다. SELECT * FROM con-productVendor pv ORDER BY pv.creditRating, pv.yearFounded Existing environment.
현재 당면한 문제점.
Litware는 다음과 같은 문제점을 파악했습니다.
- con-productVendor 컨테이너의 제품 카테고리 업데이트는 con-product 컨테이너의 문서에 자동으로 반영되지 않습니다.
- 컨소시엄 제품의 애플리케이션 업데이트로 인해 HTTP 상태 코드 429 "요청이 너무 많습니다" 오류가 자주 발생합니다.
- 429 상태 코드가 업데이트 중 과도한 요청 단위(RU) 소비와 관련이 있음을 알게 되었습니다.
요구 사항.
계획된 변경 사항
Litware는 account2라는 이름의 새로운 Azure Cosmos DB for NoSQL 계정을 생성할 계획이며, 이 계정에는 iotdb라는 이름의 데이터베이스가 포함될 것입니다. iotdb 데이터베이스에는 con-iot1과 con-iot2라는 이름의 컨테이너 두 개가 들어설 예정입니다.
Litware는 다음과 같은 변경 사항을 적용할 계획입니다.
- 원격 측정 데이터를 account2에 저장합니다.
- account1이 여러 읽기/쓰기 영역을 지원하도록 구성합니다.
- con-product 컨테이너에 대한 참조 무결성을 구현합니다.
- Azure Functions를 사용하여 제품 업데이트에 대한 알림을 다양한 수신자에게 보낼 수 있습니다.
- 모든 위치에서 실행되고 account1의 데이터를 조회할 수 있는 App1이라는 앱을 개발하세요.
- App2라는 앱을 개발하여 소매점에서 실행하고 account2의 데이터를 조회하도록 하세요.
- App2는 account2에 접근할 때 단일 DNS 엔드포인트로 제한되어야 합니다.
요구 사항.
비즈니스 요구사항
Litware는 다음과 같은 비즈니스 요구 사항을 파악했습니다.
요구사항에 대해 여러 해결책이 있는 경우, 추가 비용이 발생하지 않는다면 최상의 성능을 제공하는 해결책을 선택하십시오.
- IoT 관련 처리에 대한 Azure Cosmos DB 비용을 예측 가능하게 보장합니다.
- 소매점에서 방화벽 변경 횟수를 최소화합니다.
요구 사항.
제품 카탈로그 요구 사항
Litware는 제품 카탈로그에 대해 다음과 같은 요구 사항을 제시합니다.
- 제품 카탈로그 데이터에 대한 사용자 지정 충돌 해결 정책을 구현합니다.
- 컨소시엄 제품 컨테이너 업데이트 중 오류 발생 빈도를 최소화합니다.
- 다중 지역 쓰기 구성이 완료되면 account1의 데이터에 대한 App1 쿼리의 성능을 극대화하십시오.
- con-product 컨테이너 내의 문서가 업데이트될 때마다 두 개의 Azure 함수가 실행되도록 합니다.
account1에 대해 다중 지역 쓰기를 구성합니다.
App1이 account1에 대한 새로운 구성을 지원하는지 확인해야 합니다. 솔루션은 비즈니스 요구 사항과 제품 카탈로그 요구 사항을 모두 충족해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?

고객이 생성한 콘텐츠를 DB1이라는 이름의 Azure Cosmos DB for NoSQL 데이터베이스에 저장하는 App1이라는 웹 앱을 개발하고 있습니다.
Azure AI Search 인덱서를 구성하여 DB1에서 Azure AI Search 인덱스로 문서를 자동으로 수집합니다.
App1은 REST API를 사용하여 문서에 대한 고급 검색 및 검색 기능을 제공합니다.
텍스트 데이터를 검색하기 위해 Azure AI Search에서 사용할 수 있는 쿼리 유형을 파악해야 합니다.
해결책은 개발 노력을 최소화해야 합니다.
어떤 두 가지 쿼리 유형을 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 해결책을 제시합니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

핫스팟 질문
귀하는 Container1이라는 이름의 컨테이너를 호스팅하는 Azure Cosmos DB for NoSQL 계정을 보유하고 있습니다.
Function1이라는 이름의 Azure Function을 개발하고 있습니다.
Container1에서 항목이 생성되거나 업데이트될 때 Function1이 실행되도록 해야 합니다.
이 함수를 어떻게 완성해야 할까요? 답하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

Azure Cosmos DB Core(SQL) API 계정을 데이터 소스로 사용하는 애플리케이션을 개발하고 있습니다.
다음 표와 같이 가장 많이 주문된 과일 상위 5개를 보여주는 보고서를 작성해야 합니다.

집계된 데이터가 포함된 컬렉션이 이미 존재합니다. 다음은 샘플 문서입니다.

보고서에 필요한 데이터를 검색하는 데 사용할 수 있는 쿼리 두 가지는 무엇입니까? 각 정답은 완전한 풀이 과정을 제시합니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

핫스팟 질문
다음 그림과 같이 Azure Cosmos DB for NoSQL 계정에 대한 백업을 구성합니다.

아래 그림에 제시된 정보를 바탕으로 각 문장을 완성하는 답을 드롭다운 메뉴에서 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.