한 소프트웨어 개발팀이 새로운 클라우드 기반 애플리케이션의 데이터 저장 전략을 수립하고 있습니다. 다음은 각기 다른 데이터 요구사항입니다:
1. 사용자 업로드 이미지 및 비디오와 같이 웹 애플리케이션을 통해 URL로 직접 액세스해야 하는 대량의 비정형 데이터를 저장해야 합니다.
2. 대규모 분석을 위해 애플리케이션 로그 데이터를 수집하고 처리해야 합니다.
3. 내부 팀이 프로젝트 문서를 저장하고 액세스할 수 있도록 SMB(Server Message Block) 프로토콜과 호환되는 공유 네트워크 드라이브를 제공해야 합니다.
4. 높은 볼륨의 IoT 센서 데이터를 저장해야 하며, 빠른 데이터 수집 및 조회를 위해 확장 가능하고 스키마 없는 키-값 저장소가 필요합니다.
다음 중 Azure 저장소 서비스와 가장 적합한 사용 사례의 연결이 *잘못된* 것은 무엇입니까?
A. 사용자 업로드 이미지 및 비디오를 저장하고 HTTP/HTTPS를 통한 직접 액세스를 제공하는 데에는 **Azure Blob Storage**가 이상적입니다.
B. 대규모 애플리케이션 로그 데이터를 수집하고 빅 데이터 분석을 수행하는 데에는 **Azure Data Lake Storage Gen2**가 적합합니다.
C. 내부 팀을 위한 공유 네트워크 드라이브를 제공하고 SMB를 통해 액세스하도록 하는 데에는 **Azure File Storage**가 가장 적합합니다.
D. 높은 볼륨의 IoT 센서 데이터를 저장하고 실시간 분석 및 복잡한 관계형 쿼리를 지원하는 데에는 **Azure Table Storage**가 최적의 선택입니다.
⬇️ 아래에서 정답과 해설을 확인하세요 ⬇️
✅ ANSWER
정답: D
❌ A. 사용자 업로드 이미지 및 비디오를 저장하고 HTTP/HTTPS를 통한 직접 액세스를 제공하는 데에는 **Azure Blob Storage**가 이상적입니다.
❌ B. 대규모 애플리케이션 로그 데이터를 수집하고 빅 데이터 분석을 수행하는 데에는 **Azure Data Lake Storage Gen2**가 적합합니다.
❌ C. 내부 팀을 위한 공유 네트워크 드라이브를 제공하고 SMB를 통해 액세스하도록 하는 데에는 **Azure File Storage**가 가장 적합합니다.
✅ D. 높은 볼륨의 IoT 센서 데이터를 저장하고 실시간 분석 및 복잡한 관계형 쿼리를 지원하는 데에는 **Azure Table Storage**가 최적의 선택입니다.
📖 EXPLANATION
Azure Table Storage는 높은 확장성을 가진 NoSQL 키-값 저장소로, 대량의 스키마 없는 데이터를 빠르게 수집하고 조회하는 데 적합합니다. 그러나 복잡한 관계형 쿼리나 고급 실시간 분석에는 적합하지 않습니다. 이러한 요구사항에는 Azure Cosmos DB 또는 Azure Data Explorer와 같은 서비스가 더 적합합니다.
💡 핵심 포인트: 다양한 Azure 저장소 서비스의 기능, 특히 특정 데이터 액세스 패턴 및 쿼리 복잡성에 대한 적합성 또는 제한 사항을 구분하는 데 집중하세요.
🏷️ 관련 Azure 서비스
Azure Blob StorageAzure Data Lake Storage Gen2Azure File StorageAzure Table Storage
