Microsoft Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric (DP-600 Korean Version) - DP-600 Korean무료 덤프문제 풀어보기
Tenant1이라는 Fabric 테넌트가 있고, 그 테넌트 안에 Lakehouse1이라는 호숫가 주택이 있습니다.
Fabric 외부의 Azure Storage 계정에 있는 CSV 파일에서 Lakehouse1로 데이터를 추가해야 합니다. 개발 노력은 최소화되어야 합니다.
데이터를 추가하려면 무엇을 사용해야 하나요?
Fabric 외부의 Azure Storage 계정에 있는 CSV 파일에서 Lakehouse1로 데이터를 추가해야 합니다. 개발 노력은 최소화되어야 합니다.
데이터를 추가하려면 무엇을 사용해야 하나요?
정답: B
사례 연구 1 - 콘토소
개요
콘토소(Contoso, Ltd.)는 미국에 본사를 둔 건강 보조 식품 회사입니다. 콘토소는 영업 부문과 연구 부문 두 곳으로 나뉘어 있습니다. 영업 부문은 온라인 판매와 오프라인 판매 두 개의 부서로 구성되어 있습니다. 연구 부문은 자체 개발한 제품 라인을 연구원과 분석가로 이루어진 개별 팀에 배정합니다.
기존 환경
신원 환경
Contoso는 contoso.com이라는 이름의 Microsoft Entra 테넌트를 보유하고 있습니다. 이 테넌트에는 ResearchReviewersGroup1과 ResearchReviewersGroup2라는 두 개의 그룹이 있습니다.
데이터 환경
Contoso는 다음과 같은 데이터 환경을 갖추고 있습니다.
- 영업 부서에서는 Microsoft Power BI Premium 버전을 사용합니다.
- 온라인 판매 부서의 의미 모델에는 가져오기 기능을 사용하는 '주문'이라는 팩트 테이블이 포함되어 있습니다. 원래 시스템에서 OrderID 값은 주문이 생성된 순서를 나타냅니다.
- 연구 부서는 사내에 구축된 타사 데이터 웨어하우징 제품을 사용합니다.
- contoso.com에 Fabric이 활성화되어 있습니다.
- storage1이라는 이름의 Azure Data Lake Storage Gen2 스토리지 계정에는 Productline1이라는 제품 라인에 대한 연구 부서 데이터가 포함되어 있습니다. - 데이터는 델타 형식입니다.
- storage2라는 이름의 Data Lake Storage Gen2 스토리지 계정에는 Productline2라는 제품 라인에 대한 연구 부서 데이터가 저장되어 있습니다. 데이터는 CSV 형식입니다.
요구 사항
계획된 변경 사항
콘토소는 다음과 같은 변경 사항을 적용할 계획입니다.
- 영업 부서에서 사용하는 Power BI Premium 용량에서 Fabric 지원을 활성화합니다.
- 영업 부서와 연구 부서의 모든 데이터를 Fabric에서 이용할 수 있도록 하세요.
- 연구 부서를 위해 Productline1ws와 Productine2ws라는 이름의 Fabric 워크스페이스 두 개를 생성합니다.
- Productline1ws에서 Lakehouse1이라는 이름의 호숫가 주택을 생성하세요.
- Lakehouse1에서 Storage1에 대한 바로가기를 ResearchProduct라는 이름으로 생성합니다.
데이터 분석 요구사항
Contoso는 다음과 같은 데이터 분석 요구 사항을 파악했습니다.
- 영업 부서와 연구 부서의 모든 작업 공간은 Fabric의 모든 경험을 지원해야 합니다.
- 연구 부서의 업무 공간은 분 단위로 요금이 부과되는 전용 온디맨드 용량을 사용해야 합니다.
- 연구 부서의 작업 공간은 부서 이름을 기준으로 OneLake 데이터 허브 필터링을 지원할 수 있도록 논리적으로 그룹화되어야 합니다.
- 연구 부서 작업 공간의 경우, ResearchReviewersGroup1의 구성원은 SQL 엔드포인트를 사용하여 레이크하우스 및 웨어하우스 데이터와 바로가기를 읽을 수 있어야 합니다.
- 연구 부서 작업 공간의 경우, ResearchReviewersGroup2의 구성원은 Lakehouse Explorer를 사용하여 Lakehouse 데이터를 읽을 수 있어야 합니다.
- 연구 부서의 모든 의미 모델 및 보고서는 브랜칭을 지원하는 버전 관리 시스템을 사용해야 합니다.
데이터 준비 요구 사항
Contoso는 다음과 같은 데이터 준비 요구 사항을 제시합니다.
- Productline1의 연구 부서 데이터는 Fabric 노트북을 사용하여 Lakehouse1에서 가져와야 합니다.
- 레이크하우스 내 연구 부서의 모든 데이터는 레이크하우스 탐색기에서 관리형 테이블 형식으로 제공되어야 합니다.
의미 모델 요구사항
Contoso는 시맨틱 모델 구현 및 관리를 위한 다음과 같은 요구 사항을 제시합니다.
- 새로 고침 시 주문 테이블에 추가되는 행 수를 최소화해야 합니다.
- 연구 부서 작업 공간의 시맨틱 모델은 Direct Lake 모드를 사용해야 합니다.
일반 요구 사항
Contoso는 모든 솔루션에 대해 고려해야 할 다음과 같은 주요 요구 사항을 제시합니다.
- 가능한 경우 최소 권한 원칙을 준수하십시오.
- 가능한 한 구현 및 유지 관리 노력을 최소화하십시오.
연구 부문 의미 모델에 대한 계산 그룹을 구현하려면 무엇을 사용해야 할까요?
개요
콘토소(Contoso, Ltd.)는 미국에 본사를 둔 건강 보조 식품 회사입니다. 콘토소는 영업 부문과 연구 부문 두 곳으로 나뉘어 있습니다. 영업 부문은 온라인 판매와 오프라인 판매 두 개의 부서로 구성되어 있습니다. 연구 부문은 자체 개발한 제품 라인을 연구원과 분석가로 이루어진 개별 팀에 배정합니다.
기존 환경
신원 환경
Contoso는 contoso.com이라는 이름의 Microsoft Entra 테넌트를 보유하고 있습니다. 이 테넌트에는 ResearchReviewersGroup1과 ResearchReviewersGroup2라는 두 개의 그룹이 있습니다.
데이터 환경
Contoso는 다음과 같은 데이터 환경을 갖추고 있습니다.
- 영업 부서에서는 Microsoft Power BI Premium 버전을 사용합니다.
- 온라인 판매 부서의 의미 모델에는 가져오기 기능을 사용하는 '주문'이라는 팩트 테이블이 포함되어 있습니다. 원래 시스템에서 OrderID 값은 주문이 생성된 순서를 나타냅니다.
- 연구 부서는 사내에 구축된 타사 데이터 웨어하우징 제품을 사용합니다.
- contoso.com에 Fabric이 활성화되어 있습니다.
- storage1이라는 이름의 Azure Data Lake Storage Gen2 스토리지 계정에는 Productline1이라는 제품 라인에 대한 연구 부서 데이터가 포함되어 있습니다. - 데이터는 델타 형식입니다.
- storage2라는 이름의 Data Lake Storage Gen2 스토리지 계정에는 Productline2라는 제품 라인에 대한 연구 부서 데이터가 저장되어 있습니다. 데이터는 CSV 형식입니다.
요구 사항
계획된 변경 사항
콘토소는 다음과 같은 변경 사항을 적용할 계획입니다.
- 영업 부서에서 사용하는 Power BI Premium 용량에서 Fabric 지원을 활성화합니다.
- 영업 부서와 연구 부서의 모든 데이터를 Fabric에서 이용할 수 있도록 하세요.
- 연구 부서를 위해 Productline1ws와 Productine2ws라는 이름의 Fabric 워크스페이스 두 개를 생성합니다.
- Productline1ws에서 Lakehouse1이라는 이름의 호숫가 주택을 생성하세요.
- Lakehouse1에서 Storage1에 대한 바로가기를 ResearchProduct라는 이름으로 생성합니다.
데이터 분석 요구사항
Contoso는 다음과 같은 데이터 분석 요구 사항을 파악했습니다.
- 영업 부서와 연구 부서의 모든 작업 공간은 Fabric의 모든 경험을 지원해야 합니다.
- 연구 부서의 업무 공간은 분 단위로 요금이 부과되는 전용 온디맨드 용량을 사용해야 합니다.
- 연구 부서의 작업 공간은 부서 이름을 기준으로 OneLake 데이터 허브 필터링을 지원할 수 있도록 논리적으로 그룹화되어야 합니다.
- 연구 부서 작업 공간의 경우, ResearchReviewersGroup1의 구성원은 SQL 엔드포인트를 사용하여 레이크하우스 및 웨어하우스 데이터와 바로가기를 읽을 수 있어야 합니다.
- 연구 부서 작업 공간의 경우, ResearchReviewersGroup2의 구성원은 Lakehouse Explorer를 사용하여 Lakehouse 데이터를 읽을 수 있어야 합니다.
- 연구 부서의 모든 의미 모델 및 보고서는 브랜칭을 지원하는 버전 관리 시스템을 사용해야 합니다.
데이터 준비 요구 사항
Contoso는 다음과 같은 데이터 준비 요구 사항을 제시합니다.
- Productline1의 연구 부서 데이터는 Fabric 노트북을 사용하여 Lakehouse1에서 가져와야 합니다.
- 레이크하우스 내 연구 부서의 모든 데이터는 레이크하우스 탐색기에서 관리형 테이블 형식으로 제공되어야 합니다.
의미 모델 요구사항
Contoso는 시맨틱 모델 구현 및 관리를 위한 다음과 같은 요구 사항을 제시합니다.
- 새로 고침 시 주문 테이블에 추가되는 행 수를 최소화해야 합니다.
- 연구 부서 작업 공간의 시맨틱 모델은 Direct Lake 모드를 사용해야 합니다.
일반 요구 사항
Contoso는 모든 솔루션에 대해 고려해야 할 다음과 같은 주요 요구 사항을 제시합니다.
- 가능한 경우 최소 권한 원칙을 준수하십시오.
- 가능한 한 구현 및 유지 관리 노력을 최소화하십시오.
연구 부문 의미 모델에 대한 계산 그룹을 구현하려면 무엇을 사용해야 할까요?
정답: C
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
Workspace1이라는 워크스페이스가 포함된 Fabric 테넌트가 있습니다.
XMLA 엔드포인트를 사용하여 Model1이라는 이름의 시맨틱 모델을 배포할 계획입니다.
Model1의 배포를 최적화해야 합니다. 솔루션은 Model1 배포에 소요되는 시간을 최소화해야 합니다.
Workspace1에서 무엇을 해야 할까요?
XMLA 엔드포인트를 사용하여 Model1이라는 이름의 시맨틱 모델을 배포할 계획입니다.
Model1의 배포를 최적화해야 합니다. 솔루션은 Model1 배포에 소요되는 시간을 최소화해야 합니다.
Workspace1에서 무엇을 해야 할까요?
정답: A
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
Microsoft Power BI 항목을 Fabric 배포 파이프라인을 사용하여 배포할 계획입니다. 개발, 테스트 및 프로덕션이라는 세 단계로 구성된 배포 파이프라인이 있으며, 각 단계에 작업 영역이 할당되어 있습니다.
Power BI 개발자에게 파이프라인에 대한 액세스 권한을 제공해야 합니다. 솔루션은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
- 개발자가 워크스페이스에 항목을 배포할 수 있도록 보장합니다.
개발 및 테스트.
- 개발자가 워크스페이스에 항목을 배포하지 못하도록 방지합니다.
생산.
- 최소 권한 원칙을 준수하십시오.
개발자에게 어떤 세 가지 수준의 접근 권한을 부여해야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Power BI 개발자에게 파이프라인에 대한 액세스 권한을 제공해야 합니다. 솔루션은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
- 개발자가 워크스페이스에 항목을 배포할 수 있도록 보장합니다.
개발 및 테스트.
- 개발자가 워크스페이스에 항목을 배포하지 못하도록 방지합니다.
생산.
- 최소 권한 원칙을 준수하십시오.
개발자에게 어떤 세 가지 수준의 접근 권한을 부여해야 할까요? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
정답: A,B,C
Workspace1이라는 워크스페이스가 포함된 Fabric 테넌트가 있습니다. Workspace1은 Fabric 용량에 할당되어 있습니다.
사용자가 외부 도구를 사용하여 사용자 지정 Direct Lake 시맨틱 모델을 생성하고 게시할 수 있도록 하는 솔루션을 제안해야 합니다. 이 솔루션은 최소 권한 원칙을 준수해야 합니다.
권장 사항에 포함해야 할 Fabric 관리자 포털의 세 가지 작업은 무엇입니까? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
사용자가 외부 도구를 사용하여 사용자 지정 Direct Lake 시맨틱 모델을 생성하고 게시할 수 있도록 하는 솔루션을 제안해야 합니다. 이 솔루션은 최소 권한 원칙을 준수해야 합니다.
권장 사항에 포함해야 할 Fabric 관리자 포털의 세 가지 작업은 무엇입니까? 각 정답은 해결책의 일부를 나타냅니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
정답: A,D,E
드래그 앤 드롭 질문
Report1이라는 이름의 Microsoft Power BI 보고서가 포함된 Fabric 테넌트가 있습니다.
Report1의 렌더링 속도가 느립니다. 비효율적인 DAX 쿼리가 실행되고 있는 것으로 의심됩니다.
가장 느린 DAX 쿼리를 파악한 다음, 해당 쿼리가 수식 엔진에서 소요하는 시간과 스토리지 엔진에서 소요하는 시간을 비교하여 검토해야 합니다.
다음 다섯 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니다. 정답을 선택하려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
Report1이라는 이름의 Microsoft Power BI 보고서가 포함된 Fabric 테넌트가 있습니다.
Report1의 렌더링 속도가 느립니다. 비효율적인 DAX 쿼리가 실행되고 있는 것으로 의심됩니다.
가장 느린 DAX 쿼리를 파악한 다음, 해당 쿼리가 수식 엔진에서 소요하는 시간과 스토리지 엔진에서 소요하는 시간을 비교하여 검토해야 합니다.
다음 다섯 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니다. 정답을 선택하려면, 행동 목록에서 적절한 행동을 골라 답란에 옮겨 올바른 순서대로 배열하세요.
정답:
귀하는 창고를 포함하는 Fabric 테넌트를 보유하고 있습니다.
데이터플로우를 사용하여 OneLake에서 데이터웨어하우스로 새 데이터셋을 로드합니다.
숫자 열의 최댓값을 찾으려면 Power Query 단계를 추가해야 합니다.
해당 단계에 어떤 함수를 포함시켜야 할까요?
데이터플로우를 사용하여 OneLake에서 데이터웨어하우스로 새 데이터셋을 로드합니다.
숫자 열의 최댓값을 찾으려면 Power Query 단계를 추가해야 합니다.
해당 단계에 어떤 함수를 포함시켜야 할까요?
정답: B
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
PySpark를 사용하여 Fabric 노트북에서 고객 구매를 분석하고 있습니다.
다음과 같은 데이터프레임이 있습니다.
- 거래: transaction_id라는 이름의 열 5개를 포함합니다.
고객 ID, 제품 ID, 금액 및 날짜를 포함하며 1천만 개의 행으로 구성되어 있고, 각 행은 하나의 거래를 나타냅니다.
- 고객: 1,000행 3열에 걸쳐 고객 정보가 포함되어 있습니다.
customer_id, name, country로 명명되었습니다.
데이터프레임을 customer_id 열을 기준으로 조인해야 합니다. 데이터 셔플링을 최소화하는 해결책을 제시해야 합니다.
다음 코드를 작성하세요.
pyspark.sql에서 함수를 F로 가져옵니다.
결과 =
결과 데이터프레임을 채우려면 어떤 코드를 실행해야 합니까?
다음과 같은 데이터프레임이 있습니다.
- 거래: transaction_id라는 이름의 열 5개를 포함합니다.
고객 ID, 제품 ID, 금액 및 날짜를 포함하며 1천만 개의 행으로 구성되어 있고, 각 행은 하나의 거래를 나타냅니다.
- 고객: 1,000행 3열에 걸쳐 고객 정보가 포함되어 있습니다.
customer_id, name, country로 명명되었습니다.
데이터프레임을 customer_id 열을 기준으로 조인해야 합니다. 데이터 셔플링을 최소화하는 해결책을 제시해야 합니다.
다음 코드를 작성하세요.
pyspark.sql에서 함수를 F로 가져옵니다.
결과 =
결과 데이터프레임을 채우려면 어떤 코드를 실행해야 합니까?
정답: D
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
핫스팟 질문
Workspace1이라는 워크스페이스와 DBUser라는 사용자가 있는 Fabric 테넌트가 있습니다. Workspace1에는 Lakehouse1이라는 레이크하우스가 있습니다. DBUser는 해당 테넌트에 대한 접근 권한이 없습니다.
다음 그림과 같이 DBUser에게 Lakehouse1에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
아래 그림에 제시된 정보를 바탕으로 각 문장을 완성하는 답을 드롭다운 메뉴에서 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Workspace1이라는 워크스페이스와 DBUser라는 사용자가 있는 Fabric 테넌트가 있습니다. Workspace1에는 Lakehouse1이라는 레이크하우스가 있습니다. DBUser는 해당 테넌트에 대한 접근 권한이 없습니다.
다음 그림과 같이 DBUser에게 Lakehouse1에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
아래 그림에 제시된 정보를 바탕으로 각 문장을 완성하는 답을 드롭다운 메뉴에서 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
정답:
