Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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1. サービス概要

Azure Data Lakeは、膨大な量の構造化・非構造化データを効率的に保存、管理、解析するためのスケーラブルなビッグデータストレージサービスです。 高いスケーラビリティとパフォーマンスを備え、データレイクとして企業のあらゆるデータを一元管理できます。

主なユースケースには、データウェアハウス、ビッグデータ解析、機械学習の前処理、ログデータの集約などがあり、データドリブンな意思決定を支援します。

2. 主な特徴と機能

2.1 スケーラブルなストレージ

ペタバイト級の大容量データを扱えるため、企業の成長に合わせた柔軟なスケーリングが可能です。

2.2 多様なデータ形式のサポート

構造化、半構造化、非構造化データを問わず、あらゆる形式のデータを統一的に管理・解析できます。

2.3 分析エンジンとの連携

Azure HDInsight、Databricks、Synapse Analyticsなどの各種分析ツールとシームレスに統合し、効率的なデータ解析を実現します。

2.4 高速なデータ処理

分散処理基盤を活用することで、大量データのバッチ処理やリアルタイム分析を迅速に実行可能です。

2.5 セキュリティとアクセス管理

データの暗号化、アクセス制御、監査ログ機能を備え、企業レベルのセキュリティ要件に対応します。

3. アーキテクチャおよび技術要素

1. データストレージ: 大容量データを格納するための分散ファイルシステム。
2. メタデータ管理: データカタログやスキーマ管理で、データ資産の整理と発見をサポート。
3. データ取り込み: Azure Data FactoryなどのETLツールと連携し、各種データソースからのデータインジェストを実施。
4. 分析エンジン（HDInsight、Databricks、Synapse Analytics）と連携してデータ処理を分散実行。
5. アクセスログや監査機能で、利用状況の可視化とコンプライアンスを強化。

これにより、オンプレミスとクラウドのデータを統合し、効率的なビッグデータ分析環境を構築できます。

4. セキュリティと認証・認可

• データ暗号化: 保存時および転送時のデータを暗号化し、機密性を保持。
• アクセス制御: Azure Active Directoryとの連携により、細かい権限管理と認証を実施。
• 監査ログ: データアクセスや変更の履歴を記録し、コンプライアンス遵守をサポート。
• ネットワークセキュリティ: 仮想ネットワークやNSGにより、安全な通信環境を確保。

5. 料金形態

Azure Data Lakeは、保存容量、データ取り込み量、及びアクセス頻度に応じた従量課金制です。 スケーラブルな構成により、利用状況に合わせた柔軟なコスト管理が可能です。 詳細はAzure公式料金ページをご確認ください。

6. よくあるアーキテクチャ・設計パターン

• データレイクハウス: データレイクとデータウェアハウスのハイブリッド環境を構築し、柔軟なデータ分析を実現。
• ETLパイプライン: Azure Data Factoryと連携し、効率的なデータ取り込みと前処理を実施。
• リアルタイム分析: ストリーミングデータを取り込み、即時解析および可視化を行うパターン。
• データガバナンス: メタデータ管理やアクセス制御を強化し、データ資産の適正な管理を実現。

7. 設定・デプロイ手順（ハンズオン例）

1. Azure PortalでData Lakeストレージアカウントを作成。
2. データセットのアップロードとメタデータ管理の設定を実施。
3. Azure Data Factoryを利用し、各種データソースからのデータ取り込みパイプラインを構築。
4. HDInsightやDatabricksなどの分析エンジンでサンプルクエリを実行し、データ処理を確認。
5. アクセス権限や監査ログの設定を行い、セキュリティポリシーを適用。

8. 試験で問われやすいポイント

8.1 サービスの基本構成

• Q: Azure Data Lakeの主な機能は？
  A: 大容量データのスケーラブルな保存、各種データ形式のサポート、ETL連携、分析エンジンとの統合。
• Q: データレイクと従来のデータウェアハウスの違いは？
  A: 柔軟なデータ形式の取り扱いとスケーラビリティに優れる点が特徴。

8.2 データ取り込みとETL

• Q: データ取り込みのために利用されるサービスは？
  A: Azure Data Factoryとの連携により実施。
• Q: ETLパイプライン構築時の留意点は？
  A: データ整合性、処理パフォーマンス、エラーハンドリングが重要。

8.3 セキュリティとアクセス管理

• Q: データ暗号化はどのように実施されるか？
  A: 保存時および通信時に暗号化技術（TLS等）を適用。
• Q: アクセス管理の実装例は？
  A: Azure AD連携によるユーザー認証と細かい権限設定。

8.4 パフォーマンスとスケーラビリティ

• Q: 大容量データ処理のためのパフォーマンス最適化のポイントは？
  A: 分散処理基盤の活用、インデックス設計、並列処理の最適化。
• Q: スケーリングの方法は？
  A: ストレージ容量の拡張と、必要に応じた計算リソースの追加。

8.5 料金モデルとコスト管理

• Q: Azure Data Lakeの料金体系は？
  A: 保存容量、データ取り込み量、アクセス頻度に基づく従量課金制。
• Q: コスト最適化のために留意すべき点は？
  A: 不要なリソースの停止、使用状況の定期的なモニタリング、最適なパイプライン設計。