ケース スタディ 3 - Contoso, Ltd. 2
概要
Contoso, Ltd. は、シアトルに拠点を置く衣料品小売業者です。同社は全米に 2,000 の小売店を持ち、オンラインでの存在感も高まっています。
ネットワークには、contoso.com という名前の Active Directory フォレストが含まれています。フォレストは、contoso.com という名前の Azure Active Directory (Azure AD) テナントと統合されています。 Contoso には、contoso.com Azure AD テナントに関連付けられた Azure サブスクリプションがあります。
既存の環境
トランザクションデータ
Contoso は、複数のオンプレミス Microsoft SQL Server サーバーに保存されている 100 億件のレコードで構成される 3 年間の顧客、トランザクション、運用、調達、およびサプライヤーのデータを保有しています。
SQL Server インスタンスには、さまざまなオペレーティング システムからのデータが含まれています。データは、SQL Server Integration Services (SSIS) パッケージを使用してインスタンスにロードされます。
すべての製品販売トランザクションを全社的な販売トランザクション データセットに結合すると、トランザクションごとに 1 行ずつ、50 億行を含む 1 つのテーブルが作成されると推定します。
販売取引データを対象とするほとんどのクエリは、さまざまな期間にどの製品が小売店で販売され、どの製品がオンラインで販売されたかを識別するために使用されます。 3 年を超えた販売取引データは毎月削除されます。
各小売店の住所を含む小売店テーブルを作成する予定です。テーブルは約 2 MB になります。小売店の売上に関するクエリには、小売店の住所が含まれます。
プロモーション ID を含むプロモーション テーブルを作成する予定です。プロモーション ID は特定の製品に関連付けられます。製品はプロダクトIDで識別されます。テーブルは約 5 GB になります。
Twitter データのストリーミング
Contoso の e コマース部門は、会社の製品を参照するトレンドの Twitter フィードをキャプチャし、その製品を Azure Event Hubs にプッシュする Azure ロジック アプリを開発しています。
計画された変更と要件
計画された変更
Contoso は次の変更を実装する予定です。
販売トランザクション データセットを Azure Synapse Analytics に読み込みます。
SSIS パッケージを使用して、オンプレミスのデータ ストアを Azure Synapse Analytics と統合します。
Azure Synapse Analytics を使用して Twitter フィードを分析し、製品に関する顧客のセンチメントを評価します。
販売取引データセットの要件
Contoso は、販売トランザクション データセットについて次の要件を特定します。
販売取引レコードを含むパーティション データ。パーティションは、月ごとに効率的な負荷を提供するように設計する必要があります。境界値は右側のパーティションに属している必要があります。
製品 ID に基づいて販売トランザクション レコードを結合およびフィルタリングするクエリができるだけ早く完了するようにします。
小売店の住所の変更を考慮して代理キーを実装します。
データ ストレージのコストとパフォーマンスが予測可能であることを確認します。
古いレコードの削除にかかる時間を最小限に抑えます。
顧客感情分析の要件
Contoso は、顧客感情分析について次の要件を特定しています。
Contoso ユーザーが Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールで PolyBase を使用して、Twitter フィードをホストするデータ レコードのコンテンツをクエリできるようにします。データは行レベルのセキュリティ (RLS) を使用して保護する必要があります。ユーザーは、独自の Azure AD 資格情報を使用して認証される必要があります。
追加のスループットや容量ユニットを購入することなく、Event Hubs から Azure Storage への Twitter フィード取り込みのスループットを最大化します。
Event Hubs Capture を使用して、Twitter フィードを Azure Storage に保存します。フィードは Parquet ファイルに変換されます。
データ ストアが Azure AD ベースのアクセス制御をオブジェクト レベルまでサポートしていることを確認します。
Twitter フィード データ レコードを維持するための管理労力を最小限に抑えます。
2 年以上古い Twitter フィード データ レコードを消去します。
データ統合の要件
Contoso は、データ統合について次の要件を特定しています。
既存の SSIS パッケージを活用する Azure サービスを使用して、オンプレミス データを Azure Synapse Analytics の専用 SQL プールに格納されているデータセットに取り込み、データを変換します。
取り込みおよび変換アクティビティへの変更をバージョン管理し、複数のデータ エンジニアが個別に開発できるようにするプロセスを特定します。
Twitter フィード データ レコードのデータ保持ソリューションを設計する必要があります。ソリューションは顧客感情分析の要件を満たしている必要があります。
ソリューションに含める必要がある Azure Storage 機能はどれですか?
概要
Contoso, Ltd. は、シアトルに拠点を置く衣料品小売業者です。同社は全米に 2,000 の小売店を持ち、オンラインでの存在感も高まっています。
ネットワークには、contoso.com という名前の Active Directory フォレストが含まれています。フォレストは、contoso.com という名前の Azure Active Directory (Azure AD) テナントと統合されています。 Contoso には、contoso.com Azure AD テナントに関連付けられた Azure サブスクリプションがあります。
既存の環境
トランザクションデータ
Contoso は、複数のオンプレミス Microsoft SQL Server サーバーに保存されている 100 億件のレコードで構成される 3 年間の顧客、トランザクション、運用、調達、およびサプライヤーのデータを保有しています。
SQL Server インスタンスには、さまざまなオペレーティング システムからのデータが含まれています。データは、SQL Server Integration Services (SSIS) パッケージを使用してインスタンスにロードされます。
すべての製品販売トランザクションを全社的な販売トランザクション データセットに結合すると、トランザクションごとに 1 行ずつ、50 億行を含む 1 つのテーブルが作成されると推定します。
販売取引データを対象とするほとんどのクエリは、さまざまな期間にどの製品が小売店で販売され、どの製品がオンラインで販売されたかを識別するために使用されます。 3 年を超えた販売取引データは毎月削除されます。
各小売店の住所を含む小売店テーブルを作成する予定です。テーブルは約 2 MB になります。小売店の売上に関するクエリには、小売店の住所が含まれます。
プロモーション ID を含むプロモーション テーブルを作成する予定です。プロモーション ID は特定の製品に関連付けられます。製品はプロダクトIDで識別されます。テーブルは約 5 GB になります。
Twitter データのストリーミング
Contoso の e コマース部門は、会社の製品を参照するトレンドの Twitter フィードをキャプチャし、その製品を Azure Event Hubs にプッシュする Azure ロジック アプリを開発しています。
計画された変更と要件
計画された変更
Contoso は次の変更を実装する予定です。
販売トランザクション データセットを Azure Synapse Analytics に読み込みます。
SSIS パッケージを使用して、オンプレミスのデータ ストアを Azure Synapse Analytics と統合します。
Azure Synapse Analytics を使用して Twitter フィードを分析し、製品に関する顧客のセンチメントを評価します。
販売取引データセットの要件
Contoso は、販売トランザクション データセットについて次の要件を特定します。
販売取引レコードを含むパーティション データ。パーティションは、月ごとに効率的な負荷を提供するように設計する必要があります。境界値は右側のパーティションに属している必要があります。
製品 ID に基づいて販売トランザクション レコードを結合およびフィルタリングするクエリができるだけ早く完了するようにします。
小売店の住所の変更を考慮して代理キーを実装します。
データ ストレージのコストとパフォーマンスが予測可能であることを確認します。
古いレコードの削除にかかる時間を最小限に抑えます。
顧客感情分析の要件
Contoso は、顧客感情分析について次の要件を特定しています。
Contoso ユーザーが Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールで PolyBase を使用して、Twitter フィードをホストするデータ レコードのコンテンツをクエリできるようにします。データは行レベルのセキュリティ (RLS) を使用して保護する必要があります。ユーザーは、独自の Azure AD 資格情報を使用して認証される必要があります。
追加のスループットや容量ユニットを購入することなく、Event Hubs から Azure Storage への Twitter フィード取り込みのスループットを最大化します。
Event Hubs Capture を使用して、Twitter フィードを Azure Storage に保存します。フィードは Parquet ファイルに変換されます。
データ ストアが Azure AD ベースのアクセス制御をオブジェクト レベルまでサポートしていることを確認します。
Twitter フィード データ レコードを維持するための管理労力を最小限に抑えます。
2 年以上古い Twitter フィード データ レコードを消去します。
データ統合の要件
Contoso は、データ統合について次の要件を特定しています。
既存の SSIS パッケージを活用する Azure サービスを使用して、オンプレミス データを Azure Synapse Analytics の専用 SQL プールに格納されているデータセットに取り込み、データを変換します。
取り込みおよび変換アクティビティへの変更をバージョン管理し、複数のデータ エンジニアが個別に開発できるようにするプロセスを特定します。
Twitter フィード データ レコードのデータ保持ソリューションを設計する必要があります。ソリューションは顧客感情分析の要件を満たしている必要があります。
ソリューションに含める必要がある Azure Storage 機能はどれですか?
