AZ900-Architect#108-3
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 SQL Database 単独で全データを保管し、BI と Data Science の両方を実行する。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: いいえ】の理由
Azure SQL Database は OLTP 用途のリレーショナル DB で、Hyperscale でも最大 100 TB が上限です。ペタバイト級スケールには不足し、大規模集計クエリも DWH 専用設計の Synapse / Databricks に大きく劣ります。Python / Spark ML のネイティブ サポートもありません。
【「はい」が違う理由】
OLTP は SQL Database、分析は Synapse / Databricks と用途別に DB を選定する Polyglot Persistence が原則です。Data Factory で OLTP から分析基盤へ ETL し、分析側で BI / ML / 可視化を実行するのが現代的アーキテクチャで、SQL Database 単独構成では本要件を満たせません。
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