Azureサービス深掘り定義問題
Azure Synapse Analytics の「Spark Pool」と「SQL Pool」の使い分けとして正しいのはどれか？
A.Spark PoolはSQLクエリのみをサポートし、SQL PoolはPythonとScalaをサポートする
✗ 逆。Spark PoolがPython・Scala・R対応、SQL PoolがSQL専用（T-SQL）。
B.Spark PoolはPython・Scala・R・.NETでの分散データ処理・ML・ストリーミングに適し、SQL PoolはSQLクエリで大規模集計・DWクエリに特化← 正解
✓ 正解。Synapse Spark PoolはApache Sparkベースで分散データ処理・ML（MLflow連携）・Structured Streaming・多言語（Python・Scala・R）に対応する柔軟な処理エンジン。Dedicated/Serverless SQL PoolはSQLクエリに特化した大規模データウェアハウス・分析エンジン。用途に応じて使い分ける。
C.Spark PoolはリアルタイムのOLTP処理に使い、SQL Poolはバッチ分析に使う
✗ Spark PoolはOLTP処理には設計されていない。どちらも分析（OLAP）ワークロード向け。
D.どちらも同じ機能を提供するため、コストが安いほうを使えばよい
✗ 機能が異なるため単純なコスト比較では選べない。用途・言語・ワークロードタイプで選ぶ。
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クラウドとAzureの基礎を問うMicrosoft認定資格。クラウドの概念、Azureの主要サービス、セキュリティ・コンプライアンス・料金を扱う。