Azure認定資格 WEB問題集&徹底解説

DP-900:Microsoft Azure Data Fundamentals

正解 B問題
分野4:分析ワークロードの説明 分野1:データの主要概念の説明 タスクステートメント4.1:大規模な分析の一般的な要素の説明 タスクステートメント1.2:データストレージのオプションの特定
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問題文と選択肢
ある物流会社では、全国の配送センターに設置されたセンサーやスキャナーから送信される、フォーマットが統一されていない大量の生ログ(JSON・CSV・テキストが混在)を、分析パイプラインで変換・構造化する前の段階でそのまま高速に格納しておきたい。
この用途に最も適した Azure のストレージサービスはどれか。
  • Azure Files
  • Azure Data Lake Storage
  • Azure Table Storage
  • Azure SQL Database
解説 頻出度★★★★★
この問題は、「フォーマット不統一の生ログ × 変換前にそのまま格納 × 大量・高速」の要件で、データレイク(Azure Data Lake Storage)にネイティブ形式のまま貯めておくという定石を選べるかがポイント

A. Azure Files

Azure Files は SMB / NFS プロトコルでマウントして使うマネージドファイル共有で、オンプレミスのファイルサーバーの置き換えや複数 VM 間での共有フォルダー用途に向いています。
Spark や Hadoop 系の分析エンジンから HDFS 互換で直接読み出す用途は想定されておらず、ペタバイト級の分析基盤の入口には適しません。
「ファイルを置ける」点だけを見ると近く見えますが、分析パイプラインの取り込み層としては選びません。

正解

B. Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake Storage は Azure Blob Storage 上に階層型名前空間を有効にして使う、ビッグデータ分析専用の機能セットです。
公式ドキュメントでもデータレイクは「既存の構造にデータを適合させる必要がなく、生形式・ネイティブ形式のまま格納できる」リポジトリと説明されており、JSON・CSV・テキストが混在した生ログをそのまま受け止められます。
アカウントサイズやデータ量に上限が設けられておらず(個々のファイルは数 KB〜数百 TB まで扱える)、Hadoop 互換アクセス(ABFS ドライバー)で Spark などから直接分析できるため、変換・構造化の前段として最適です。

C. Azure Table Storage

Azure Table Storage は PartitionKey と RowKey を持つエンティティを格納するキーバリュー型の NoSQL ストアで、格納時にキー設計が必要です。
フォーマットが統一されていない生ログをファイルのまま投入する用途には合わず、大規模分析エンジンからの一括読み出しにも向きません。
「スキーマレス」という言葉に引かれやすいものの、レコード単位のキー参照が主目的である点が本問の要件と異なります。

D. Azure SQL Database

Azure SQL Database はリレーショナルデータベースであり、格納前にテーブルと列のスキーマを定義する(スキーマオンライト)必要があります。
本問は「分析パイプラインで変換・構造化する前」の置き場を問うており、構造化を前提とするサービスは要件と真逆です。
ログを構造化した後の集計・参照先としては候補になり得ますが、生ログの一次格納先には選びません。

これだけ覚える(記憶フック)
変換前の生データはデータレイクへ。スキーマを決めずにそのまま置けるのが Data Lake Storage。
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
フォーマットが統一されていない生ログ(JSON・CSV・テキスト混在) スキーマを決めずにネイティブ形式のまま置けるのはデータレイク
→選択肢(B)が正解
変換・構造化する前の段階で格納したい 事前にテーブル定義が必要なスキーマオンライトのサービスは要件と逆
→選択肢(D)を消す
全国の配送センターから大量に届く Data Lake Storage はアカウントサイズやデータ量の上限がなくペタバイト級にスケールする
→選択肢(B)が正解
後段で分析パイプラインが読み出す HDFS 互換(ABFS)で Spark などから直接読めることが分析基盤の入口の条件。共有フォルダーやキー参照用ストアでは代替できない
→選択肢(A・C)を消す
ひっかけポイント
  • Azure Files も「ファイルをそのまま置ける」ため紛らわしいが、SMB/NFS でマウントして使う共有フォルダーであり、ビッグデータ分析エンジンの入力として設計されていない
  • Table Storage は「スキーマレスな NoSQL」と説明されるため生ログ向きに見えるが、PartitionKey / RowKey を決めてエンティティ単位で入れる必要があり、未整形ファイルの投入先ではない
  • 「高速に格納」という語からトランザクション性能の高い Azure SQL Database を選びたくなるが、「変換・構造化する前」という一言でリレーショナルは消える
  • Data Lake Storage は独立したサービスではなく、ストレージアカウントで階層型名前空間を有効にした Blob Storageである点も出題される
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
「生ログを変換・クレンジングした後、BI から集計参照したい」 データウェアハウス(Microsoft Fabric の Warehouse / Azure Databricks の SQL Warehouse 等)が正解軸に。
「オンプレミスのファイルサーバーをSMB 共有のままクラウドへ移したい」 Azure Files が正解に変わる。
「センサーデータを到着のつど数秒以内に処理したい」 Azure Event Hubs+Azure Stream Analytics などのリアルタイム分析構成が正解軸に。
「キーを指定して1 件ずつ高速に読み書きしたい」 Azure Table Storage / Azure Cosmos DB が正解に変わる。
関連サービスの解説 Azure Files
Azure Table Storage
Azure SQL Database
Azure Data Lake
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
データレイクの定義(生形式のまま格納する一元リポジトリ) Azure Data Lake Storage の概要 - Azure Storage
Data Lake Storage Gen2 は階層型名前空間を有効にした Blob Storage(Databricks・Fabric OneLake の基盤) Azure Data Lake Storage Gen2 を確認する - Training
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No.2 解説
ある物流会社では、全国の配送センターに設置されたセンサーやスキャナーから送信される、フォーマットが統一されていない大量の生ログ(JSON・CSV・テキストが混在)を、分析パイプラインで変換・構造化する前の段階でそのまま高速に格納しておきたい。
この用途に最も適した Azure のストレージサービスはどれか。
  • Azure Files
  • Azure Data Lake Storage
  • Azure Table Storage
  • Azure SQL Database

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