Q1.VM1 と VM2 という名前の Azure Virtual Machines 上の SQL Server の 2 つのインスタンスを含む Azure サブスクリプションがあります。どちらのインスタンスも Microsoft SQL Server 2019 CU8 を実行します。フェールオーバー クラスター インスタンス (FCI) を VM1 と VM2 にデプロイする必要があります。ソリューションでは、次の必要性を排除する必要があります。
◆分散ネットワーク名 (DNN)
◆ロードバランサー
あなたは何をするべきか？
A. VM1 と VM2 を 1 つの近接配置グループに展開する
B. VM1 と VM2 を 1 つのサブネットに接続する
C. VM1 と VM2 を 1 つの仮想ネットワーク内の異なるサブネットに接続する
D. VM1 と VM2 を同じ Azure リージョン内の異なる近接配置グループに展開する
回答
- C. VM1 と VM2 を 1 つの仮想ネットワーク内の異なるサブネットに接続する
-
Azure VM 上の SQL Server で FCI を構成する場合、単一サブネットでは接続先を維持するために DNN または Azure Load Balancer が追加で必要です。
一方、同一仮想ネットワーク内の複数サブネットにノードを配置すると、FCI への接続はオンプレミスに近い形で構成でき、これらの追加コンポーネントを不要にできます。
したがって、異なるサブネットへの接続を選ぶ C が正解です。
近接配置グループは待機時間最適化には有効ですが、この要件の解決策ではありません。
仮想マシンをFCI用に準備する – SQL Server on Azure VMs
Q2.DB1という名前のオンプレミスMicrosoftSQL Server2016データベースにデータを格納するApp1という名前のオンプレミスアプリがあります。
App1の追加のインスタンスをデプロイしてAzureリージョンを分離することを計画しています。各リージョンには、App1とDB1の個別のインスタンスがあります。 DB1の個別のインスタンスは、Azure SQL DataSyncを使用して同期します。
展開にはデータベースサービスを推奨する必要があります。このソリューションでは、管理作業を最小限に抑える必要があります。
推奨事項には何を含める必要がありますか？
A. Azure SQL マネージド インスタンス
B. Azure SQL データベースの単一データベース
C. Azure Database for PostgreSQL
D. Azure 仮想マシン上の SQL Server
回答
- B. Azure SQL データベースの単一データベース
-
本シナリオでは Azure SQL Data Sync を利用して複数リージョン間でデータ同期を行う必要があります。
この機能は Azure SQL Database（単一データベース） でサポートされており、PaaS サービスのためパッチ適用やバックアップなどの運用管理が自動化され、管理負荷を最小化できます。
一方、マネージド インスタンスは Data Sync 非対応であり、仮想マシン上の SQL Server は IaaS のため運用負荷が増大します。
したがって、管理作業削減と Data Sync 対応の両立を満たす B が正解です。
SQL Data Sync を使用して複数のデータベース間でデータを同期する
Q3.複数のデータベースをホストするオンプレミスのMicrosoft SQL Serverインスタンス(SQL1)があります。Azureサブスクリプションには、Azure SQL Managed Instance(SQLM11)が含まれています。Azure Data Studioを使用して、SQLiデータベースをSQLMHにオフライン移行する必要があります。SQL1には何をインストールすればよいでしょうか？
A. SQL Server データ ツール (SSDT)
B. データ移行アシスタント (DMA)
C. Azure Migrate アプライアンス
D. セルフホスト型統合ランタイム
回答
- D. セルフホスト型統合ランタイム
-
Azure Data Studio を使用したオフライン移行では、Azure Database Migration Service と連携し、オンプレミス環境との通信に セルフホスト型統合ランタイム が必要になります。
これはオンプレミスと Azure 間のデータ移動を安全に中継するコンポーネントです。
Azure SQL Managed Instance への移行では、特にネットワーク分離環境からの接続確立に重要です。
一方、DMA は評価やスキーマ変換用途であり、実際の移行処理の実行には使用されません。
したがって、移行パイプラインの実行に必須である D が正解です。
移行の概要: SQL Server から Azure SQL Managed Instance
Q4.Azure SQL データベースが 25 個あります。
Transact-SQL を使用する集中型データベース管理ソリューションを実装する必要があります。
ソリューションには何を含める必要がありますか。
A. Azure ロジック アプリ
B. Azure 関数
C. エラスティック ジョブ
D. Azure Automation ランブック
回答
- D. Azure Automation ランブック
-
複数の Azure SQL データベースに対して一元的に Transact-SQL を実行するには、スクリプトを定期実行できる自動化基盤が必要です。
Azure Automation ランブックは PowerShell や T-SQL 実行をスケジュールでき、複数データベースへの管理処理を集中管理できます。
一方、エラスティック ジョブも候補ですが、試験観点では より汎用的な集中管理手段として Automation が優先されます。
したがって 複数 DB に対する一括管理には Azure Automation ランブックが最適です。
Azure Automation の概要
Q5.Azure SQL データベースを含む Azure サブスクリプションがあります。データベースには「tablet」というテーブルが含まれています。
次の Transact-SQL ステートメントを実行します。
CREATE CLUSTERED INDEX PK_index1 ON [dbo].table1
CREATE NONCLUSTERED INDEX [NCI_index2] ON [dbo]. table1 ASC
データベースで分析クエリを実行するのにかかる時間を短縮する必要があります。
どの構成を有効にする必要がありますか?
A. BATCH_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK
B. BATCH_MODE_ADAPTIVE_JOINS
C. ROW_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK
D. BATCH_MODE_ON_ROWSTORE
回答
- D. BATCH_MODE_ON_ROWSTORE
-
分析クエリの高速化が目的で、対象は通常の行ストア テーブルです。
この場合に有効なのは BATCH_MODE_ON_ROWSTORE です。
これは列ストア インデックスがなくてもバッチ モード実行を利用でき、集計やスキャンを含む分析系クエリの CPU 効率を高めます。
分析ワークロードの応答時間短縮に直結するため最適です。
メモリ許可フィードバックや適応結合は特定の実行計画改善には有効ですが、要件の中心である 分析クエリ全体の高速化 を最も直接的に満たすのは D です。
インテリジェント クエリ処理の詳細 – SQL Server
Q6.あなたの会社は、Azure StreamAnalyticsを使用してデバイスを監視しています。
同社は、監視対象のデバイスの数を2倍にすることを計画しています。
追加の負荷を処理するのに十分な処理リソースがあることを確認するために、StreamAnalyticsジョブを監視する必要があります。
どのメトリックを監視する必要がありますか？
A. 入力逆シリアル化エラー
B. 遅延入力イベント
C. 初期入力イベント
D. 透かしの遅延
回答
- D. 透かしの遅延
-
Stream Analytics の処理能力を評価するには、イベント処理の遅延状況を把握することが重要です。
透かしの遅延は、処理ノードの現在時刻と処理済みイベントの進行状況との差を示し、負荷増加時のボトルネックを直接的に把握できます。
この値が増加する場合、処理リソース不足やスループット不足を示唆します。
入力エラーや初期イベント数は性能指標ではなく、遅延入力イベントも限定的です。
したがって、スケーラビリティ評価に最も適した指標である透かしの遅延を監視するのが正解です。
Azure Stream Analytics の時間処理の概念
Q7.Azure SQL データベースを含む Azure サブスクリプションがあります。
データベースがクエリにタイムリーに応答できません。
問題が resource_semaphore の待機に関連しているかどうかを特定する必要があります。
Transact-SQL クエリをどのように完了する必要がありますか?
回答
- (下記画像参照)
-
resource_semaphore は、クエリが実行に必要なメモリ許可を待機している状況を示す待機です。
この確認には wait_type を集計対象として選び、待機の種類別に合計待機時間を確認する必要があります。
また、現在実行中セッションの待機情報を取得するには sys.dm_exec_requests を使用します。
これを sys.dm_exec_sessions と結合し、ユーザー プロセスだけを対象に集計すれば、resource_semaphore 待機の有無 を判定できます。
DMV を使用してパフォーマンスを監視する – Azure SQL Database & SQL database in Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Q8.AzureDatabricksで構造化ストリーミングソリューションを構築することを計画しています。このソリューションは、5分間隔で新しいイベントをカウントし、その間隔中に到着したイベントのみを報告します。
出力はDeltaLakeテーブルに送信されます。
どの出力モードを使用する必要がありますか？
A. 完了
B. 追加
C. 更新
回答
- A. 完了
-
本シナリオでは、5 分ごとのウィンドウ集計結果を毎回完全な形で出力する必要があります。
この場合は Complete モード を使用します。
Complete モードは各トリガーごとに結果テーブル全体を再出力するため、ウィンドウ集計結果を常に完全な状態で保持できます。
Append モードは確定した新規行のみ、Update モードは変更行のみを出力するため要件に適合しません。
したがって 集計結果を毎回全体更新する処理 に適した Complete 出力モード が正解です。
構造化ストリーミングの出力モードを選択する
Q9.Db1 という名前のデータベースを含む Azure 仮想マシン上に SQL Server があります。
Db1 の自動チューニングを有効にする必要があります。
どのように文を完成させればよいでしょうか?
回答
- (下記画像参照)
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自動チューニングを有効化するには、まずデータベース全体で AUTOMATIC_TUNING=AUTO を設定し、Azure 推奨の自動最適化動作を有効にします。
さらに個別機能として FORCE_LAST_GOOD_PLAN を ON にすることで、パフォーマンスが低下した場合に以前の良好な実行プランへ自動的に戻すことができます。
この2段階の設定により クエリ パフォーマンスの自動最適化 が実現されます。
Azure portal で自動チューニングを使用してクエリを監視し、ワークロードのパフォーマンスを向上させる
Q10.SQL1 という名前の Azure 仮想マシンに SQL Server があります。
SQL1 には、すべてのデータベースをバックアップするエージェント ジョブがあります。
dbadmin1 という名前のユーザーを SQL Server エージェント オペレーターとして追加します。
ジョブが失敗した場合に dbadmin1 が電子メールアラートを受信するようにする必要があります。
順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか。
回答
- (下記画像参照)
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SQL Server エージェントでメール通知を行うには、まず SQL Server Agent のメール設定を有効化 する必要があります。
これにより通知機能が利用可能になります。
次に、ジョブ失敗時に発火する アラートを作成 します。
最後に、そのアラートに対してオペレーターへ通知する ジョブ通知を作成 します。
この順序で設定しないと通知は機能しません。
Database Mail は前提機能ですが、設問の選択肢としてはこの順序が正解です。
ジョブの状態をオペレーターに通知する – SQL Server Agent
