DP-900 Korean試験無料問題集「Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900 Korean Version) 認定」
드래그 앤 드롭 질문
귀사에서는 추출, 로드, 변환(ELT) 프로세스를 사용하여 고객 관계 관리(CRM) 시스템에서 데이터웨어하우스로 데이터를 로드할 계획입니다.
ELT 프로세스의 각 단계에 대한 데이터 처리가 어디에서 발생합니까? 답하려면 적절한 위치를 올바른 단계로 끌어다 놓으십시오. 각 위치는 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 창 사이의 분할 막대를 끌어다 놓거나 스크롤하여 콘텐츠를 볼 수 있습니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
귀사에서는 추출, 로드, 변환(ELT) 프로세스를 사용하여 고객 관계 관리(CRM) 시스템에서 데이터웨어하우스로 데이터를 로드할 계획입니다.
ELT 프로세스의 각 단계에 대한 데이터 처리가 어디에서 발생합니까? 답하려면 적절한 위치를 올바른 단계로 끌어다 놓으십시오. 각 위치는 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 창 사이의 분할 막대를 끌어다 놓거나 스크롤하여 콘텐츠를 볼 수 있습니다.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
正解：
Explanation:
Extract, load, and transform (ELT) differs from ETL solely in where the transformation takes place. In the ELT pipeline, the transformation occurs in the target data store. Instead of using a separate transformation engine, the processing capabilities of the target data store are used to transform data (...) In practice, the TARGET data store is a DATA WAREHOUSE using either a Hadoop cluster (using Hive or Spark) or a SQL dedicated pools on Azure Synapse Analytics.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/relational-data/etl = DW for the Transform.
핫스팟 질문
각 애플리케이션 설명에 대해 일괄 처리나 스트림 처리 중 어느 것이 더 적합한지 확인하세요.
답변하려면 드롭다운 목록에서 각 애플리케이션에 대해 일괄 처리 또는 스트림을 선택하세요.
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正解：
Explanation:
The following two applications are best suited to batch processing:
- Employee payroll processing and generating payroll checks
- Setting inventory stocking levels based on seasonal sales volume
Data for batch processing is collected over time, often from different data sources, and it is processed as a dataset that includes a range of rows or all rows in the dataset. Batch processing is designed to handle processing of large datasets. There is typically a long latency between data collection and data processing.
The following two applications are best suited to stream processing:
- Reporting the number of users and bandwidth user for an online game
- Identifying detected manufacturing errors to automatically reject failing parts Stream processing is designed for real-time or near real-time data processing, often as a data load process with minimal processing. Data must be able to stream out as quickly as it streams in for processing. Data is either processed as it is generated or in micro-batches of a very few rows with latency of no more than a few milliseconds.
핫스팟 질문
문장을 완성하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
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正解：
Explanation:
Transcribe means converting from Audio to Text. This is similar to Alexa, Alexa is a Cognitive device.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/speech-service/batch-transcription
핫스팟 질문
문장을 완성하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
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正解：
Explanation:
Transparent data encryption (TDE) helps protect Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, and Azure Synapse Analytics against the threat of malicious offline activity by encrypting data at rest.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/transparent-data-encryption-tde- overview?tabs=azure-portal
드래그 앤 드롭 질문
용어를 적절한 설명과 연결하세요.
대답하려면 왼쪽 열에서 적절한 용어를 오른쪽 설명으로 끌어다 놓으세요.
각 용어는 한 번 사용될 수도 있고, 한 번 이상 사용될 수도 있고, 전혀 사용되지 않을 수도 있습니다.
참고사항: 정답을 하나 맞히면 1점입니다.
용어를 적절한 설명과 연결하세요.
대답하려면 왼쪽 열에서 적절한 용어를 오른쪽 설명으로 끌어다 놓으세요.
각 용어는 한 번 사용될 수도 있고, 한 번 이상 사용될 수도 있고, 전혀 사용되지 않을 수도 있습니다.
참고사항: 정답을 하나 맞히면 1점입니다.
正解：
Explanation:
ETL
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/relational-data/etl Fact table
https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/fact-
table#:~:text=A%20fact%20table%20stores%20quantitative,fact%20table%20can%20be%20anal yzed.
DW
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/relational-data/data-warehousing
드래그 앤 드롭 질문
데이터 저장소 서비스를 적절한 설명과 연결하세요.
답변하려면 왼쪽 열에서 해당 서비스를 오른쪽 설명으로 끌어다 놓으세요.
각 서비스는 한 번 이용할 수도 있고, 여러 번 이용할 수도 있고, 전혀 이용하지 않을 수도 있습니다.
참고사항: 정답을 하나 맞히면 1점입니다.
데이터 저장소 서비스를 적절한 설명과 연결하세요.
답변하려면 왼쪽 열에서 해당 서비스를 오른쪽 설명으로 끌어다 놓으세요.
각 서비스는 한 번 이용할 수도 있고, 여러 번 이용할 수도 있고, 전혀 이용하지 않을 수도 있습니다.
참고사항: 정답을 하나 맞히면 1점입니다.
正解：
Explanation:
Box 1: Azure Cosmos DB
In Azure Cosmos DB's SQL (Core) API, items are stored as JSON. The type system and expressions are restricted to deal only with JSON types.
Box 2: Azure Files
Azure Files offers native cloud file sharing services based on the SMB protocol.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/sql-query-working-with-json
https://cloud.netapp.com/blog/azure-smb-server-message-block-in-the-cloud-for-azure-files
드래그 앤 드롭 질문
데이터 유형을 적절한 Azure 데이터 서비스에 매치합니다. 답하려면 왼쪽 열에서 적절한 데이터 유형을 오른쪽 서비스로 끌어다 놓습니다. 각 데이터 유형은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다.
참고사항: 정답을 하나 맞히면 1점입니다.
데이터 유형을 적절한 Azure 데이터 서비스에 매치합니다. 답하려면 왼쪽 열에서 적절한 데이터 유형을 오른쪽 서비스로 끌어다 놓습니다. 각 데이터 유형은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다.
참고사항: 정답을 하나 맞히면 1점입니다.
正解：
Explanation:
Box 1: Image files
Image files are what you upload on a blob, as they are unstructured data.
Box 2: Relationship between employees
Relationships between employees are context based, meaning the entities will exist as nodes in a graph and you will use the Cosmos DB Gremlin API.
Box 3: Key/value pairs
Key/value data can be stored in a Cosmos DB, but it can also be stored in an Azure Table.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/tables/table-storage-design-modeling
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正解：
Explanation:
Speech service, part of Azure Cognitive Services, is certified by SOC, FedRAMP, PCI DSS, HIPAA, HITECH, and ISO.
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/speech-to-text/#overview