概要
今日の世界では、データはデジタル化に伴い指数関数的に増加しています。 組織は、Azure、GCP などのさまざまなクラウド プラットフォームを使用して、このデータを保存および分析し、そこから貴重なビジネス インサイトを取得しています。 この記事では、構造化データ、非構造化データ、または半構造化データを格納するための、Azure Cosmos DB、Azure SQL Database、Azure Data Lake Storage などのさまざまなデータ サービスについて説明する、Azure インタビューの上位 11 の質問を学習します。 以下の紺碧のインタビューの質問を見てみましょう.
学習目標
この記事では、以下の紺碧のインタビューの質問について学びます。
- Azure Data Services ジョブ プロファイルの範囲
- Cosmos DB の重要な概念
- Cosmos DB はさまざまなデータベース API を提供します
- Azure SQL Database によって提供されるデプロイ モデルを理解する
- Azure Blob Storage のライフサイクル ポリシー ルールについて学習する
- Azure Storage Data サービスに関する知識を得る
この記事は、の一部として公開されました データサイエンスブログソン.
目次
Mercedes-Benz、Deloitte、PwC、Accenture、TCS、Razorpay、Swiggy、Uber などのトップ企業は、データ エンジニア、データ サイエンティスト、R&D 関連のデータ ロールなど、Azure データ サービスのスキルに関連するジョブ プロファイルを採用しています。 . 世界中のさまざまな場所で。 これらの職務プロファイルは、給与、やりがいのある職場環境、現実世界の問題の解決という点で、幅広い範囲を持っています。 働く専門家には、Azure SQL に関する集中的な知識が必要です。 Azure データ レイク 開発、Cosmos DB をデータベースとした API の開発、Azure Data Factory を利用したデータ パイプラインの作成など、この仕事に携わっていただきます。
Q2. Cosmos DB の要求ユニットとは何ですか?
リクエストユニット Azure Cosmos DB でサポートされている、読み取り、挿入、更新などのデータベース操作を実行するために必要なシステム リソースを抽象化するパフォーマンス通貨です。 消費された要求ユニットは、Azure Cosmos DB アカウントの作成モードに応じて課金されます。
Q3. Cosmos DB の Time to Live とは何ですか?
生存時間 (TTL) Cosmos DB では、残りの要求ユニットを消費することで、一定期間後にコンテナー内の項目を自動的に削除できます。 既存の Cosmos DB コンテナーで TTL を構成する例:
選択 コンテナ-> 設定でスクロールして 有効期間-> 選択 オンにして、TTL 値を秒単位で指定します-> Save.
Q4. Cosmos DB で提供されるさまざまなデータベース API とは何ですか? 例で詳しく説明します。
Azure Cosmos DB は、次のようなさまざまなデータベース API を提供します。 MongoDBの, カサンドラ、Gremlin、NoSQL、およびテーブル。 Azure Cosmos DB API for NoSQL は、SQL 構文を使用してアイテムをクエリするオプションを提供し、パフォーマンスの分離と分析サポートを提供します。 Azure Cosmos DB API for MongoDB は、複数の書き込み場所、自動シャード管理を提供し、BSON 形式を使用してドキュメント構造にデータを格納します。 Azure Cosmos DB for PostgreSQL は、データを格納するために使用されます。 PostgreSQL. Azure Cosmos DB API for Cassandra は、列指向のスキーマを使用して広範なデータを格納するための水平スケーリングをサポートしています。 .NET で NoSQL 用の Azure Cosmos DB API を使用してデータベース スクールを作成する例:
Database database1 = await client.CreateDatabaseAsync( id: "school" )
たとえば、次の名前のコレクションに XNUMX つのドキュメントを挿入します。 学生 JavaScript で Azure Cosmos DB API for MongoDB を使用する:
db.student.insertOne({ name:"Chaitanya Shah", age: 23, address: "24, Wall Colony" });
Q5. Azure SQL Database で利用可能な購入モデルについて説明します。
Azureの展開モデルによる SQLデータベース、以下は利用可能な XNUMX つの購入モデルです。
を。 仮想コア購入モデル: 仮想コアの購入モデルにより、ユーザーはアプリケーションのニーズに基づいてハードウェアの物理特性を選択できます。 このモデルでは、顧客はストレージ、コンピューティング リソースなどのスケーリングを個別に選択できます。
b. DTU ベースの購入モデル: データベース トランザクション ユニット (DTU) ベースの購入モデルは、固定のコンピューティング サイズ、ストレージ、読み取り/書き込み速度、およびバックアップの保持期間に基づいて差別化された顧客サービス レベルを提供します。
Q6. Azure SQL Database によって提供されるさまざまなデプロイ モデルとは何ですか?
以下は、Azure SQL Database によって提供される XNUMX つのデプロイ モデルです。
を。 単一データベース: 単一データベース タイプのデプロイ モデルでは、専用のデータベース エンジン、独自のリソース セット、パフォーマンス モニタリング、およびサービス レベルを備えたデータベースが作成されます。
b. エラスティック プール: エラスティック プール タイプのデプロイ モデルでは、顧客は複数のデータベースで共有されるプールのリソースを購入できます。 リソースの使用率に基づいて、プールからデータベースを追加または削除できます。 エラスティック プールは、リソースのオーバープロビジョニングとアンダープロビジョニングの問題を解決します。
Q7. Azure Data Lake に関するシナリオ ベースの質問。
プロジェクト ABC に取り組んでいるときに、 Azure データ レイク ストレージ Gen2 アプリケーションとインフラストラクチャのログを保存するためのアカウント abc_account。 アプリケーション ログとインフラストラクチャ ログを保存するための指定された保持期間は、それぞれ 360 日と 60 日です。 現在の予想どおり、保持期間中はログにアクセスできません。 ストレージ コストを最小限に抑え、各保持期間の終了時にログを自動的に削除する abc_account のソリューションを設計します。
アーカイブ アクセス層を使用してアプリケーション ログを格納し、クール アクセス層を使用してインフラストラクチャ ログを格納し、ログを abc_account に格納しながらストレージ コストを最小限に抑えます。 各保持期間の終了時にログを自動的に削除するには、Azure Blob Storage ライフサイクル管理規則を使用します。
Q8. Azure ストレージ データ サービスとは何ですか?
Azure ストレージ サービス オブジェクトの保存、BLOB、データの作成のための高度にスケーラブルで、アクセスしやすく、安全なマネージド サービスを提供します
以下は、Azure Storage Data サービスです。
- 紺碧の塊: Azure Blob Storage を使用すると、ユーザーは BLOB を使用して非構造化データを格納できます。 Azure Blob Storage は、ログ ファイル、画像、ドキュメント、バックアップおよび復元用のデータなどを格納するために使用できます。
- Azure ファイル: Azure Files を使用すると、ユーザーは SMB、NFS などの業界標準を使用してファイルを共有できます。Azure Files を使用して、VM に必要なデバッグおよび開発ツールを格納できます。
- Azure キュー: Azure Queue Storage は、大量のメッセージを格納するためのメッセージング サービスです。 Azure Queue は、アプリケーション コンポーネント間の非同期メッセージング通信に使用できます。
- Azure テーブル: Azure テーブルを使用すると、ユーザーは構造化されたストアを利用できます NoSQL スキーマレス設計のデータ。 Azure Tables を使用して、アドレス帳、デバイス情報などを保存できます。
- Azure ディスク: Azure ディスクは、Azure VM からのデータの格納とアクセスに使用されます。
Q9. Azure Blob Storage に関するシナリオ ベースの質問。
ライフサイクル ポリシー ルールを Azure ブロブ ストレージ 90 日間変更されていない container/school または container/college というプレフィックスが付いたブロック BLOB をアーカイブ層に移行し、30 日以上変更されていない BLOB をクール ストレージ層に移行します。
以下は、上記のシナリオのライフサイクル ポリシー ルールです。
{ "rules": [ { "name": "agingPolicy", "enabled": true, "type": "Lifecycle", "definition": { "filters": { "blobTypes": [ "blockBlob"], "prefixMatch": [ " container/school ", " container/college " ] }, "actions": { "baseBlob": { "tierToCool": { "daysAfterModificationGreaterThan": 30 }, "tierToArchive": { "daysAfterModificationGreaterThan": 90 } } } } } ]
}
Q10. CompanyDB Azure SQL データベースにテーブル Depts を作成するためのクエリを記述します。
以下のクエリは、という名前のテーブルを作成します 部署 列 DeptNo、DName、および Location:
CREATE TABLE Depts(
DeptNo int Primary Key,
DName nvarchar(50) NOT NULL,
Location nvarchar(50)
);
ここで、DeptNo は主キーです。
Q11. ビッグ データ分析を実行するためのエンタープライズ データ レイクを開発するには、どの Azure サービスを選択する必要がありますか?
あなたが使うべきです アズールブロブストレージ ビッグデータ分析用のデータレイクを作成します。 Azure Blob Storage は、ユーザーが保存できるようにします
BLOB を使用した非構造化データ。 Azure Blob Storage は、高度なセキュリティ、スケーラビリティ、データの可用性、およびディザスター リカバリー機能を提供します。
まとめ
Microsoft Azure は、Azure Cosmos DB、Azure SQL Database、Azure Data Lake Storage などのデータ サービスを提供して、構造化データ、非構造化データ、または半構造化データを格納します。 アズール コスモス データベース は、最新のアプリケーション開発用のマルチモデルのフル マネージド NoSQL データベースです。 Azure ストレージ サービス は、オブジェクトの保存、BLOB、データ レイクの作成、ファイル共有などを行うための、高度にスケーラブルで、アクセスしやすく、安全で、管理されたサービスを提供します。以下は、Azure インタビューの質問に関する上記の記事の重要なポイントです。
- Azure Cosmos DB は、さまざまなデータベースに接続するために、MongoDB、Cassandra、Gremlin、NoSQL、Table などのさまざまなデータベース API を提供します。
- Azure Cosmos DB で Time to Live (TTL) を使用すると、開発者はコンテナー内の項目を自動的に削除できます。
- エラスティック プール AzureSQLデータベース 組織が Azure SQL の共有リソースを使用するのに役立ちます。
- シナリオとデータの種類に基づいて、どの Azure Storage Data サービスを使用する必要があるかを理解しました。
- これとは別に、Azure Storage のアクセス層とライフサイクル管理ポリシーも確認しました。
紺碧のインタビューの質問に関する私の記事が気に入っていただければ幸いです。 コメント欄でフィードバックを共有してください。
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