DP300-CS04#1
【Case Study】Northwind 社 DR + パフォーマンス監視統合
【背景】
Northwind 社は グローバル EC プラットフォーム で Azure SQL Database を運用しており Primary (East US) + DR (West US 2) 構成 で運用中です。最近 ピーク 時間帯 に レスポンス 遅延 + DTU 95% 到達 が発生し パフォーマンス監視 + 自動最適化 強化 を計画 します。
【既存環境】
Azure SQL Database Business Critical 8 vCore (Primary), 同等 (DR), Microsoft Entra ID テナント, Defender for SQL 有効化済み, TDE CMK 運用, Auditing を Central Log Analytics に転送 設定済み。
【要件】
- Query Store + Automatic Tuning で Plan Regression / Missing Index を 自動 対処
- Wait Statistics + Top CPU クエリ を Log Analytics で 統合 分析
- OLTP ピーク 時 の Read Workload を Read-only Replica に分散
- CPU 80% + DTU 80% でアラート + Action Group で 自動 通知
- 夜間バッチ (大規模 集計) は別 Workload Group で リソース 分離
【質問 1/3】
本シナリオの 高負荷 OLTP 環境で Index 最適化 戦略 として実装 すべき項目 はどれですか? 3 つ選んでください。
3 つ選択してください
解説
【正解: A / B / C】の理由
高負荷 OLTP の Index 最適化 戦略: (a) Automatic Tuning の CREATE / DROP INDEX 自動適用 で Microsoft 機械 学習 が 不足 / 冗長 Index を 検出 + 自動 適用、(b) sys.dm_db_index_usage_stats の user_seeks / user_scans / user_updates 比較 で Unused / Duplicate Index を特定 + DROP、(c) Online Index Rebuild (ALTER INDEX REBUILD WITH ONLINE = ON) で 24/7 運用 中も Index Maintenance 可能 と なります。
【他選択肢が違う理由】
- D: Clustered Columnstore は DWH / 分析 用 で OLTP 単一 行 Update 多発 環境 では性能 低下します。
- E: FILLFACTOR = 50 は過小 で Storage 倍 + Range Scan 性能 低下 します (デフォルト 0 = 100 推奨)。

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