注:この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成できる独自のソリューションが含まれています。いくつかの質問セットには1つ以上の正しい解決策があるかもしれないが、他の質問セットには正しい解決策がないかもしれない。 このセクションの質問に答えると、それに戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。 アップロードされたドキュメントを扱うシステムを設計する必要があります。 解決方法:ドキュメントをアップロードする場所としてAzure Data Lake Storeを使用します。 Azureイベントグリッドを使用してユーザー通知を行い、処理を開始します。 解決策は目標を達成していますか?
正解:B
説明/参照: Explanation: 平らな名前空間を持つオブジェクトストアを使用するAzure Blob Containerは、Azure Data Lakeを使用するAzure Data Lake Storeよりも優れています。Azure Data Lakeは階層ファイルシステムを使用します。 シナリオ:ドキュメントのアップロード ドキュメントのアップロードプロセス中、ソリューションは、ドキュメントが作成された地理的な場所に関する情報を取得する必要があります。文書のアップロードは、文書の処理が自動的に開始される必要があります。アップロードされたドキュメントの分析が開始されると、顧客に通知する必要があります。 アップロードされたドキュメントは、AzureデータファクトリパイプラインのAzure Machine Learning Studioを使用して処理する必要があります。パイプラインの機械学習部分は、四半期に一度更新される。 文書処理が完了したら、文書と分析プロセスの結果を表示する必要があります。 参照:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-lake-store/data-lake-store-comparison-with-blob- storage