자격증/Azure DP-900

워크로드 1. 일괄 처리 워크로드 - 급여 지급을 한 달에 한 번 처리하는 작업이다. - 하루에 한 번 판독 값을 전송하는 가정용 전기 계량기 2. 스트리밍 워크로드 - 초당 센서 판독 값 50개를 전송하는 풍력 발전용 터빈 3. OLTP(Online transaction Processing)워크로드 - 온라인 뱅킹 트랜잭션, 쇼핑, 주문 입력, 텍스트 메시지 전송 등 동시에 발생하는 트랜잭션으로 구성된다. - 특성: 정규화된 데이터, 과도한 쓰기 및 보통 읽기, 데이터베이스에 정의된 스키마 Azure 1. Azure Synapse Analytics (Azure 시냅스 분석) - 스토리지 및 컴퓨팅 크기를 독립적으로 조정한다. - 컴퓨팅을 일시중지하여 비용 절감 - 구성요소 : 1. 데이터 웨어하우스는 ..

1. Azure Data Factorya란? - 데이터의 이동과 변환을 조율하고 자동화하는 클라우드 데이터 통합 서비스 - 완전 관리형 서버리스 데이터 통합 서비스 2. 주요기능 1. 데이터 이동 및 변환 2. 자동화 3. 클라우드 기반 서비스 4. 데이터 흐름 및 조정 5. 모니터링 및 로깅 3. 구성요소 1. 파이프라인 (pipe line) - 파이프 라인은 데이터 이동 및 변환 작업의 논리적 그룹이다. - 다양한 활동으로 구성되며, 데이터 추출, 변환, 로드 작업을 기다 2. 데이터셋 (data set) 3. 연결된 서비스 ( linked service ) 4. 트리거 ( trigger ) 5. 통합 런타임 (integration runtimes) 6. 제어 흐름 (control flow)

1. BI (Business Intelligence) - 비지니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구 - 해당 서비스는 데이터를 수집, 분석, 시각화하고 공유할 수 있는 풍부한 기능 제공 2. BI 기능 1. 시각화 - Power BI는 사용자가 데이터를 시각적으로 표현하고 다양한 차트, 그래프, 지도 등을 사용하여 데이터를 이해하고 분석할 수 있도록 한다. 2. 대시보드 - 사용자는 대시보드를 만들어 중요한 지표를 모니터링하고 실시간으로 업데이트된 데이터를 시각적으로 표시할 수 있다. 3. 리포팅 - Power BI를 사용하면 사용자는 다양한 리포트를 작성하고 공유할 수 있다. - 이를 통해 데이터에 대한 인사이트를 고융하고 의사결정을 내리는데 도움을 준다. 4. 데이터 연결 - 다양한 데이터 원본에 연..

1. Azure Synapse Analytics란? - 데이터 웨어하우스와 빅데이터 시스템 전체에서 인사이트를 얻는 시간을 앞당길 수 있는 엔터프라이즈 분석 서비스 - 대규모 데이터 처리와 분석을 위한 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 서비스 - 해당 서비스는 대규모 데이터를 저장, 처리, 분석, 관리하는데 도움을 준다. 2. 주요 기능 1. 데이터 통합 - 다양한 데이터 소스에서 데이터를 추출, 변환 및 로드(ETL)하여 중앙 데이터 웨어하우스에 통합할 수 있다. 2. 대규모 분석 - 대규모 데이터 세트에 대한 고성능 쿼리 및 분석을 지원한다. Apache Spark 및 SQL풀의 통합을 통해 다양한 분석 워크로드를 처리할 수 있다. 3. 빠른 쿼리 처리 - 대용량 데이터에 대한 빠른 퀘리 응답 시간을 ..

1. 스트리밍 워크로드 - 데이터가 실시간으로 생성되고 처리되는 작업 - ex) 초당 센서 판독값 50개를 전송하는 풍력 발전용 터빈 2. 일괄처리 워크로드 - 데이터를 주기적으로 전송하는 작업 - ex) 급여 지급을 한 달에 한 번 처리하는 작업 - ex) 하루에 한 번 판독 값을 전송하는 가정용 전기 계량기 3. OLTP ( Online Transaction Processing ) 워크로드 - 데이터 베이스 용어 - 실시간으로 데이터를 입력, 수정, 조회하는 작업을 처리하는 시스템 - ex) 은행, 예약 시스템, 주문처리 시스템같이 매우 빠른 응답 시간을 요구하는 환경을 필요로 한다. 4. OLTP ( Online Transaction Processing ) 워크로드 특성 1. 빠른 응답시간 - 거래..

1. 데이터 (Data) - 정보를 기록하는 데 사용되는 팩트(숫자, 설명, 관측값 등)의 모음집(컬렉션)이다. - 해당 데이터는 데이터 구조에 구성된다. - 구성된 데이터 구조는 조직에서 중요하게 사용되는 엔티티를 나타낸다. 2. 엔터티 (Entity) : 실체, 객체 - 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합 - 일반적으로 하나 이상의 특징을 갖는다. - 발음 주의 : 영어 그대로를 읽어보면 엔티티라고 읽힐지라도 엔터티라고 발음한다. - 예시) 학생이라는 엔티티는 학번, 이름, 학점, 입학일자, 생일, 전공 등의 속성으로 특징지어진다. 3. 데이터 형식 - 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 구분할 수 있다. 정형 데이터 반정형 데이터 비정형 데이터 - 틀이 잡혀있는 데..