Microsoft Fabric応用
企業が Data Warehouse と Lakehouse を並行運用しており、データ品質向上のため両者を連携させたデータパイプラインの構築を検討しています。Data Pipelines でこの統合を実装した場合、アーキテクチャ上のメリットとしてどれが最も適切ですか？
A.Data Warehouse から Lakehouse へのワンウェイ同期のみが可能であり、Lakehouse から Data Warehouse への流れは別途 ETL ツールが必要になる
✗ Data Pipelines は双方向のデータフロー、複雑なロジック、条件分岐をサポートしており、一方向同期に限定されません。
B.Data Pipelines は Fabric 内の複数エクスペリエンスを統一的にオーケストレーションでき、Lakehouse の ELT 処理と Warehouse の集計処理を同一パイプラインで管理できる← 正解
✓ 正解です。Data Pipelines は Lakehouse、Warehouse、ノートブック、ショートカットなど複数のワークロードを統一的にオーケストレーション可能で、高度なデータ処理パイプラインが実装できます。
C.Lakehouse と Warehouse のスキーマは同期されなければならず、スキーマ差がある場合パイプライン実行は失敗する
✗ Lakehouse と Warehouse のスキーマ同期は要件ではなく、パイプラインロジックでスキーマ差を吸収することは可能です。
D.Data Pipelines は Power Query のみで構成される簡易機能であり、複雑な多段階処理には向かない
✗ Data Pipelines は Power Query、Spark、ノートブック、T-SQL など複数の処理方式をサポートする高機能なオーケストレーションサービスです。
この問題のポイント
Data Pipelines は Lakehouse、Warehouse、ノートブック、ショートカットなど複数のワークロードを統一的にオーケストレーション可能で、高度なデータ処理パイプラインが実装できます。
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