Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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A. テーブルは Fabric 独自のファイル形式で保存されるため、Azure Databricks など Fabric 以外のツールからは直接読み取れない

OneLake はテーブルを Delta Parquet（Delta Lake）または Iceberg というオープン標準の形式で保存し、公式ドキュメントも「データが独自の形式にロックされていない」と明記しています。Delta Lake は Microsoft Fabric と Azure Databricks の両方で使われる標準的なレイクハウス形式です。
さらに OneLake は ADLS Gen2 の API と SDK をサポートしているため、Azure Databricks をはじめとする ADLS Gen2 互換のツールから直接接続して読み取れます。「Fabric 独自の形式で、Fabric 以外のツールからは読めない」は二重に誤りです。

B. 各ワークスペースのデータは個別のストレージ基盤に分離され、他のワークスペースからは直接参照できない

OneLake はテナント全体で1 つだけのデータレイクで、ワークスペースはその中を整理する単位（ADLS Gen2 の API から見るとコンテナー）です。ワークスペースごとに管理者やアクセス ポリシーを分けて所有権を分散できますが、ストレージ基盤そのものが別々に分離されるわけではありません。
権限があれば別のワークスペースのデータもショートカットで参照でき、データを複製せずにチーム間で共有できます。「他のワークスペースからは直接参照できない」は、サイロ化を解消するという OneLake の狙いと逆です。

正解

C. リージョンやクラウドをまたがる複数のストレージ拠点を、単一の論理的なレイクとして統合する

正解です。OneLake は組織全体で 1 つの論理的なデータレイクで、各ワークスペースはそれぞれ特定のリージョンの容量に属しながら、同じ OneLake の中に並びます。
さらにショートカットを使えば、OneLake 内の他のワークスペースだけでなく、Azure Data Lake Storage・Azure Blob Storage・Amazon S3 などOneLake の外部（他のクラウドを含む）にあるデータも、ローカルにあるかのように 1 つのレイクの中に表示できます。公式ドキュメントも「ショートカットを使用すると、組織はクラウドとドメイン間でデータをコピーせずに統合できる」としており、各リージョンに分散したデータを一元管理したいという要件に合致します。

D. OneLake を使うには、リージョンごとに Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントを事前に作成し、Fabric へ接続しておく必要がある

OneLake はすべての Fabric テナントに自動的に含まれ、テナントにつき 1 つだけ存在します。公式ドキュメントは「プロビジョニングまたは管理するインフラストラクチャもありません」と明記しており、利用者がストレージ アカウントを事前に用意する必要はありません。
OneLake が Azure Data Lake Storage の上に構築されているのは事実ですが、それは内部の基盤の話です。リージョンごとに ADLS Gen2 アカウントを作って Fabric へ接続する仕組みではありません（既存の ADLS Gen2 にあるデータを使いたい場合は、ショートカットで参照できます）。

正解

E. データをコピー・移動することなく、既存の保存場所のままで統一されたビューを提供する

正解です。ショートカットは他の場所に格納されたデータへの参照で、データをコピー・移動せずに、元の保存場所のまま OneLake の中に表示します。参照先のデータが更新されれば、その変更はすぐに OneLake からも見えます。
また Fabric の分析エンジン（T-SQL・Apache Spark・Analysis Services など）はすべて OneLake 上の同じ 1 つのコピーを直接扱うため、エンジンごとにデータを複製する必要もありません。これが OneLake の「データの 1 つのコピー」という設計思想です。

正解への思考ルート

問題文から要件を抽出し、選択肢の適否を判断するのがポイントです。

要件	判断ポイント
各リージョンに分散して保存しているデータを一元管理したい	OneLake はテナント全体で 1 つの論理的なレイク。リージョンやクラウドをまたいで束ねられる →選択肢（C）が正解
統一データレイクとして採用する（データの集め方）	ショートカットはコピー・移動なしで元の場所のデータを参照する →選択肢（E）が正解
Fabric 以外のツールとの関係	テーブルはDelta Parquet／Iceberg のオープン形式。ADLS Gen2 API 互換で Azure Databricks からも読める →選択肢（A）を消す
ワークスペース間のデータ共有	ワークスペースは同じ OneLake を区切る単位。ショートカットで他のワークスペースも参照できる →選択肢（B）を消す
利用を始めるための準備	OneLake はFabric テナントに自動で含まれ、プロビジョニングするインフラストラクチャは無い →選択肢（D）を消す

ひっかけポイント

• 「OneLake は ADLS 上に構築されている」という知識から、利用者が ADLS Gen2 アカウントを用意して接続すると連想しがち（選択肢 D）。基盤は ADLS でも、OneLake 自体はテナントに自動で 1 つ用意される
• Fabric 専用の SaaS と聞くと独自形式で囲い込まれると思いがち（選択肢 A）。実際は Delta Parquet／Iceberg のオープン形式で、ADLS Gen2 API 互換のため Azure Databricks などからも接続できる
• ワークスペースごとに管理者や権限を分けられるため「ストレージも分離されている」と誤解しやすい（選択肢 B）。分かれるのは所有権とアクセス管理で、データは 1 つの OneLake にあり、ショートカットで共有できる
• 選択肢 C と E は似ているが観点が違う。C は「どこにあるデータを束ねるか（リージョン・クラウドをまたぐ）」、E は「どうやって束ねるか（コピーしない）」。どちらも OneLake の特徴なので両方選ぶ

出題バリエーション

同じ知識が本番では条件を変えて出題されます。

問題文がこう変わったら	正解はこう変わる
「外部の Amazon S3 や ADLS Gen2 のデータを、コピーせずに Fabric から分析したい。使う機能はどれか」	ショートカットが正解。
「Azure SQL Database や Azure Cosmos DB の運用データを継続的に OneLake へ複製したい。パイプラインは作りたくない」	Fabric ミラーリングが正解軸に。
「Lakehouse のテーブルを OneLake へ書き込むときの既定の保存形式はどれか」	Delta Lake（データ本体は Parquet、一貫性はトランザクションログが担う）。
「Spark・T-SQL・Power BI で同じデータを、エンジンごとにコピーせず使いたい」	OneLake のデータの 1 つのコピーが正解軸に（Power BI は Direct Lake モードで直接読み込む）。
「Fabric を使わず、コードファーストの Spark で大規模なデータ エンジニアリングを行いたい」	Azure Databricks（ネイティブのストレージ形式は同じく Delta Lake）。

関連サービスの解説

Microsoft Fabric

リファレンス

この問題を解くために必要な知識を扱う公式ドキュメントです。

知識項目	公式ドキュメント
OneLake はテナントに自動で 1 つ含まれ、オープン形式で保存し、ショートカットでコピーせずにクラウドをまたいで統合する	統合データ レイクである OneLake - Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Fabric の lakehouse データはテナント全体の単一ストレージ層 OneLake に Delta Lake 形式で格納される	分析データ ストアを調べる - Training | Microsoft Learn