実戦シナリオ定義問題

あるグローバル旅行プラットフォームが以下4種類のデータを管理します。①ホテル在庫(日付×部屋タイプ×ホテルIDの空き状況、毎秒高頻度読み書き)②予約トランザクション(顧客・日程・金額・決済情報、ACID保証必須・複数テーブル)③ユーザー行動ログ(クリック・検索履歴JSON、書き込み特化・後で分析)④ホテル間の距離・経路(観光地とホテルの関係、最短経路・近隣検索)。最も適切なサービス組み合わせはどれか?

A.①Cosmos DB(Core SQL API)②Azure SQL Database ③Cosmos DB(Core SQL API)またはADLS Gen2 ④Cosmos DB(Gremlin API)← 正解
✓ 正解。①高頻度キー検索にはCosmos DB Core SQL(ホテルIDをPartition Key)、②マルチテーブルACIDにはAzure SQL DB、③書き込み特化JSONログはCosmos DBかADLS Gen2、④グラフトラバーサル(最短経路・近隣)にはGremlin API。
B.①Azure Table Storage ②Cosmos DB(Core SQL API)③Azure Queue Storage ④Azure SQL Database(空間クエリ)
✗ ②マルチテーブルACIDにCosmos DBを使うのは誤り。Cosmos DBはコンテナまたぎのACIDが限定的で、この要件にはAzure SQL Databaseが適切。③キューは行動ログの長期保存・分析には不向き。
C.①Azure SQL Database ②Cosmos DB(Core SQL API)③Azure Blob Storage ④Cosmos DB(Gremlin API)
✗ ③行動ログを生のBlobファイルに保存する場合はリアルタイム書き込みより、Cosmos DBかADLS Gen2が適切。Blob Storageの生ファイルへの高頻度書き込みは非効率。
D.①Azure Synapse Analytics ②Azure Synapse Analytics ③Cosmos DB(Cassandra API)④Cosmos DB(Gremlin API)
✗ ①②にSynapseを使うのは誤り。SynapseはOLTP(高頻度更新)に不向きであり、分析特化のサービス。

DP-900:Microsoft Azure Data Fundamentals の問題一覧