【正解: A】の理由
バッチとストリーミングは処理単位とトリガーが異なります。

観点	バッチ処理	ストリーミング処理
処理単位	一定期間のデータ集合	イベント 1 件または短時間窓
トリガー	スケジュール (毎日 02:00 等)	データ到着 (Push)
遅延	分〜時間	ミリ秒〜秒
典型 Azure サービス	Data Factory、Synapse Pipelines	Stream Analytics、Event Hubs + Functions、Fabric Real-Time Intelligence

同じデータに対し両方を併用する Lambda アーキテクチャでは、ストリーミングで即時応答、バッチで精度の高い集計を実現する手法が一般的です。

【他選択肢が違う理由】

• B. バッチはクラウド専用、ストリーミングはオンプレ専用: 事実誤認です。両方ともクラウド/オンプレに対応します (Stream Analytics は Edge デプロイも可能です)。
• C. バッチは ACID 必須、ストリーミングは ACID 不可: 事実誤認です。ACID はトランザクション特性であり、バッチ/ストリーミングとは独立の概念です。
• D. バッチは Power BI、ストリーミングは Azure SQL: 事実誤認です。Power BI も Azure SQL も両方の用途で使われます。

出典: Microsoft Learn — Batch and stream processing