DP-900-CORE#90
Azure Data Factory の主な役割として最も適切なものはどれですか?
解説
【正解: A】の理由
Azure Data Factory (ADF) は PaaS のデータ統合 (ETL/ELT) オーケストレーション サービスであり、クラウド上で取り込み→変換→ロードのパイプラインを構築できます。
Fabric では Fabric Data Factory、Synapse では Synapse Pipelines として同じ基盤が提供されています。
【他選択肢が違う理由】
出典: Microsoft Learn — What is Azure Data Factory?
Azure Data Factory (ADF) は PaaS のデータ統合 (ETL/ELT) オーケストレーション サービスであり、クラウド上で取り込み→変換→ロードのパイプラインを構築できます。
| 機能 | 内容 |
|---|---|
| コネクタ | 90 種類以上に対応します (SQL Server / Oracle / S3 / Salesforce / SAP / REST API 等) |
| パイプライン | ドラッグ&ドロップ UI で定義できます |
| データ フロー | Spark ベースの GUI 変換を提供します |
| トリガー | スケジュール、イベント、Tumbling Window が利用できます |
| 統合ランタイム | クラウド / 自己ホスト (オンプレ接続) / Azure-SSIS が選択できます |
Fabric では Fabric Data Factory、Synapse では Synapse Pipelines として同じ基盤が提供されています。
【他選択肢が違う理由】
- B. Power BI ダッシュボード作成 / 共有: Power BI Desktop / Service の役割であり、ADF とは別のサービスです。
- C. AD の Azure 同期: Azure AD Connect の役割であり、データ統合とは関係ありません。
- D. Azure VM のバックアップ管理: Azure Backup の役割であり、データ統合の領域ではありません。
出典: Microsoft Learn — What is Azure Data Factory?

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