AZ900-Architect#108-1
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある小売業企業が POS データ (日次 100 GB)、Web ログ (日次 50 GB)、CRM (顧客 1,000 万) を統合し、データ分析プラットフォームを構築します。要件は、ペタバイト級のスケーラビリティ、BI チームが SQL で分析、Data Science チームが Python / ML で予測モデル開発、リアルタイム ダッシュボードです。
解決策
Azure Synapse Analytics を中核に、Dedicated SQL Pool で BI、Spark Pool で Data Science、Power BI で可視化を構築する。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
Synapse Analytics は本要件すべてを 1 つのワークスペースで満たせます。Dedicated SQL Pool が MPP でペタバイト級スケール、Serverless SQL Pool で BI チームが T-SQL 分析、Spark Pool で Data Science チームが Python / ML を実行、Power BI 統合でリアルタイム ダッシュボードを構築できます。
【「いいえ」が違う理由】
Synapse は BI / Data Science / リアルタイム分析が同居する統合プラットフォームで、データ コピーや ETL の重複を削減できます。Microsoft Fabric の中核として進化を続けており、小売業の典型的なデータ分析基盤として広く採用されているため、要件を満たさないとは言えません。
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