実戦シナリオ定義問題
ある銀行がAzure SQL Databaseで取引データを管理し、「監査のために過去7年間の全取引を保持する必要がある(コンプライアンス要件)」「日常の取引クエリは直近3ヶ月のデータのみ参照」「7年分のデータをすべてHotティアで保持するとコストが高すぎる」という課題があります。最適な解決策はどれか?
A.Azure SQL Database Hyperscaleにアップグレードしてストレージを増量する
✗ Hyperscaleは大容量ストレージのスケールアップには有効だが、7年分の古いデータを常にHotストレージに保持するコスト課題は解決しない。
B.Azure SQL Databaseの長期バックアップリテンション(LTR)で7年間バックアップを保存し、日常クエリはアクティブなDBで実行する← 正解
✓ 正解。Azure SQL Database LTR(Long-term Backup Retention)は最大10年間のバックアップを低コストのAzure Blob Storage(Coolまたはarchive相当)に保存できる。日常の取引クエリはアクティブなDBで処理し、7年前のデータが必要な場合はバックアップから復元する。
C.Azure Synapse Analyticsに全取引をインポートして7年分を管理する
✗ Synapseは分析特化であり、コンプライアンス要件のためのバックアップ保存目的で使うのは過剰かつコスト効率が悪い。
D.Azure Cosmos DB(Core SQL API)に移行してTTLを7年に設定する
✗ Cosmos DBへの移行は大規模な変更が必要。TTLはデータを削除する機能であり、7年間の保持には「削除しない設定」が必要だが、コストの問題は解決しない。
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