Azure認定資格 WEB問題集&徹底解説

DP-900:Microsoft Azure Data Fundamentals

正解 C問題
分野4:分析ワークロードの説明 タスクステートメント4.2:リアルタイムデータ分析に関する考慮事項の説明
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問題文と選択肢
ある宅配会社では、配送トラック 2 万台に搭載した IoT デバイスから、1 日あたり数億件の位置情報が Azure Event Hubs に送信されている。運行管理チームは、予定ルートから外れたトラックや到着が遅れそうなトラックを、位置情報が届いてから数秒以内に把握したいと考えている。
この要件を満たすために採用すべきデータ処理方式として最も適切なものはどれか。
  • バッチ処理
  • ELT(抽出・読み込み・変換)処理
  • ストリーミング処理
  • OLTP(オンライントランザクション処理)
解説 頻出度★★★★★
この問題は、「位置情報が届いてから数秒以内に把握」という待機時間(レイテンシ)の要件から、データを貯めてまとめて処理するバッチではなく、到着したデータをそのつど処理するストリーミング処理を選べるかがポイント。「1 日数億件」というデータ量に引きずられないことが鍵です。

A. バッチ処理

バッチ処理は、到着したデータをいったん収集・格納し、1 時間ごとなどのタイミングでグループ全体をまとめて処理する方式です。大量のデータを効率よく処理できますが、Learn はバッチ処理の待機時間は通常数時間と説明しています。
「1 日数億件」という量からバッチを選びたくなりますが、本問の要件は「位置情報が届いてから数秒以内に把握」です。次のバッチ実行を待っていては、ルート逸脱や遅延の見込みを間に合うタイミングで検知できません。

B. ELT(抽出・読み込み・変換)処理

ELT(抽出・読み込み・変換)は、ソースから抽出したデータをまずデータレイクなどのデータストアにそのまま読み込み、その後でデータストア側の処理能力を使って変換する取り込みパイプラインの方式です(変換してから読み込むのが ETL)。
ELT が表すのは「変換をどの順番で行うか」という分析データの取り込みの考え方で、データの到着から数秒以内に結果を出すことを目的とした処理方式ではありません。分析データストアへの定期的な取り込みで使われる典型的なパターンであり、リアルタイムの遅延検知という要件の答えにはなりません。

正解

C. ストリーミング処理

ストリーミング処理(ストリーム処理)は、データソースを常に監視し、新しいデータが到着するたびに個別の単位としてリアルタイムで処理する方式です。Learn は待機時間が数秒またはミリ秒で、即時の応答を必要とするタイムクリティカルな操作に最適としています。
Event Hubs に届く位置情報をそのつど予定ルートや到着予定と突き合わせれば、ルート逸脱や遅延の見込みを数秒以内に検知できます。Azure では Microsoft Fabric の Real-Time Intelligence や、Spark Structured Streaming などでこの処理を実装します。

D. OLTP(オンライントランザクション処理)

OLTP(オンライントランザクション処理)は、受注の登録や在庫の更新のように個々のトランザクションを高頻度に記録・更新する業務システムのワークロードです。
OLTP はデータを「どう記録・更新するか」の分類であり、「届いたデータをいつ処理・分析するか」というバッチ/ストリーミングの軸とは別物です。連続して届く大量の位置情報を分析し、逸脱や遅延をリアルタイムで検知する処理方式の答えにはなりません。

これだけ覚える(記憶フック)
「数秒以内」ならストリーミング、「夜間にまとめて」ならバッチ。決め手は量ではなく、待てる時間。
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
位置情報が届いてから数秒以内に把握したい Learn ではストリーム処理の待機時間は数秒またはミリ秒。届いたデータをそのつど処理する方式が要る
→選択肢(C)が正解
1 日あたり数億件という大量のデータ 量の多さは方式選びの決め手ではない。通常数時間の待機時間を伴うバッチ処理は「数秒以内」に合わない
→選択肢(A)を消す
採用すべき「データ処理方式」を問われている ELT は読み込んでから変換する取り込みの順序を表す考え方で、即時性を担う処理方式ではない
→選択肢(B)を消す
ルート逸脱や遅延見込みを把握する(分析・検知) OLTP は個々のトランザクションを記録・更新する業務システムのワークロードで、処理タイミングの軸とは別
→選択肢(D)を消す
ひっかけポイント
  • 「1 日あたり数億件」は「大量データ=バッチ処理」と思わせる誘い。ストリーム処理も大量のデータを扱える。判断の軸はデータ量ではなく許容できる待機時間
  • 「Event Hubs から取り込む」流れからELT(取り込みパイプライン)を連想させる罠。ELT は変換の順番を表す概念で、数秒以内の応答を実現する処理方式ではない
  • 「位置情報がリアルタイムに更新される」から OLTP を選ぶのは、リアルタイムな記録(OLTP)とリアルタイムな分析(ストリーミング)の取り違え
  • Learn はストリーム処理の対象を「個々のレコード、または少数のレコードで構成されるマイクロバッチ」と説明している。マイクロバッチはバッチ処理側ではなくストリーム処理側の概念
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
「前日分の全トラックの走行データを夜間にまとめて集計し、翌朝のレポートにしたい」 バッチ処理が正解に変わる。
「リアルタイムの遅延検知に加えて、過去 1 年分の走行実績とも合わせて分析したい」 バッチ処理とストリーム処理を組み合わせるラムダ アーキテクチャが問われる。
「ストリーム処理を実装するAzure のサービスを選べ」 Microsoft Fabric の Real-Time Intelligence(または Spark Structured Streaming)が正解軸に。
「配送の受付や配達完了を1 件ずつ確実に記録する業務システムのワークロードはどれか」 OLTPが正解に変わる。
「生データを先にデータレイクへ読み込み、後から変換する取り込み方式はどれか」 ELTが正解に変わる(変換してから読み込むなら ETL)。
関連サービスの解説 Azure Event Hubs
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
バッチ処理とストリーム処理の違い(待機時間・データスコープ・マイクロバッチ) バッチ処理とストリーム処理を理解する - Training | Microsoft Learn
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No.5 解説
ある宅配会社では、配送トラック 2 万台に搭載した IoT デバイスから、1 日あたり数億件の位置情報が Azure Event Hubs に送信されている。運行管理チームは、予定ルートから外れたトラックや到着が遅れそうなトラックを、位置情報が届いてから数秒以内に把握したいと考えている。
この要件を満たすために採用すべきデータ処理方式として最も適切なものはどれか。
  • バッチ処理
  • ELT(抽出・読み込み・変換)処理
  • ストリーミング処理
  • OLTP(オンライントランザクション処理)

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