Ngân hàng đề — Microsoft Azure Data Fundamentals
Tìm thấy 328 câu.
Which of the following statements about Azure File storage, standard tier, is NOT true?
- A Azure File shares can be mounted concurrently by cloud or on-premises deployments of Windows, Linux, and macOS.
- B Azure File storage provides fully managed file shares in the cloud that are accessible via the industry standard Network File System (NFS) protocol.
- C Azure File shares support Server Message Block (SMB) protocol versions 2)1 and 3)0.
- D Azure File storage can be used to replicate on-premises file shares to the cloud or set up new cloud file shares.
Xem giải thích
Đáp án
B — "Azure Files cung cấp file share qua giao thức NFS"
Vì sao đúng
Câu này tìm phát biểu không đúng với bậc standard. Đây là điểm phân biệt quan trọng giữa hai bậc của Azure Files:
| Standard | Premium | |
|---|---|---|
| SMB | ✓ | ✓ |
| NFS | ✗ | ✓ |
| Nền lưu trữ | Đĩa từ | SSD |
NFS chỉ có ở bậc premium. Vì vậy phát biểu này sai khi nói về bậc standard — và đây là chi tiết có hậu quả thật: đội Linux muốn dùng NFS thì phải chọn premium ngay từ đầu, vì không đổi bậc tại chỗ được.
Vì sao các phương án khác sai (chúng đều đúng)
- A. Gắn đồng thời từ Windows, Linux, macOS — đúng, qua SMB.
- C. Hỗ trợ SMB 2.1 và 3.0 — đúng.
- D. Dùng để nhân bản file share tại chỗ lên đám mây — đúng, qua Azure File Sync.
- A Azure SQL Database
- B Azure SQL Managed Instance
- C Azure SQL Edge
- D SQL Server on Azure Virtual Machines
Xem giải thích
Đáp án
D — SQL Server chạy trên máy ảo Azure
Vì sao đúng
Từ khoá quyết định là "toàn quyền kiểm soát hệ điều hành". Đây là ranh giới giữa IaaS và PaaS:
| Lựa chọn | Mô hình | Bạn kiểm soát |
|---|---|---|
| Azure SQL Database | PaaS | Chỉ cơ sở dữ liệu |
| Azure SQL Managed Instance | PaaS | Cơ sở dữ liệu và một số cấu hình mức instance |
| SQL Server trên máy ảo | IaaS | Toàn bộ: hệ điều hành, phiên bản SQL Server, bản vá |
Đổi lại là bạn tự lo mọi thứ: vá hệ điều hành, cấu hình sao lưu, dựng tính sẵn sàng cao.
Vì sao các phương án khác sai
- B. Managed Instance — gần với SQL Server đầy đủ nhất trong nhóm PaaS, nhưng bạn không truy cập được hệ điều hành.
- A. Azure SQL Database — mức trừu tượng cao nhất.
- C. Azure SQL Edge — bản rút gọn cho thiết bị biên và IoT.
- A Azure Files
- B Azure Disk Storage
- C Azure Queue storage
- D Azure Blob storage
Xem giải thích
Đáp án
D — Azure Blob storage
Vì sao đúng
Hai yêu cầu — tệp lớn và ứng dụng web truy cập thường xuyên — đều khớp với Blob Storage. Nó được truy cập qua HTTP/HTTPS, tức là ứng dụng web gọi thẳng bằng URL; kết hợp với CDN thì nội dung còn được phục vụ từ biên mạng gần người dùng. Tầng Hot không tính phí truy xuất nên hợp với dữ liệu đọc nhiều.
Vì sao các phương án khác sai
- A. Azure Files — dùng giao thức SMB, nghĩa là phải gắn như ổ đĩa mạng; hợp khi ứng dụng cũ cần đường dẫn tệp, không hợp với ứng dụng web hiện đại.
- B. Disk Storage — gắn vào một máy ảo, không chia sẻ được cho nhiều bản chạy.
- C. Queue storage — hàng đợi thông điệp nhỏ, không phải nơi chứa tệp.
- A Microsoft Synapse Analytics
- B Microsoft Purview
- C Microsoft SQL Server
- D Microsoft Cosmos DB
Xem giải thích
Đáp án
B — Microsoft Purview
Vì sao đúng
Purview là nền tảng quản trị dữ liệu thống nhất: nó quét và lập danh mục dữ liệu nằm rải rác trên nhiều hệ thống (kể cả ngoài Azure), tự phân loại dữ liệu nhạy cảm, dựng bản đồ dòng chảy dữ liệu (data lineage), và gom phần tuân thủ về một chỗ.
Cụm "trên toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu của tổ chức" trong đề là dấu hiệu nhận ra ngay — đó là phạm vi của Purview, không phải của một dịch vụ dữ liệu đơn lẻ.
Vì sao các phương án khác sai
- A. Synapse Analytics — nền tảng phân tích, làm việc trên dữ liệu chứ không quản trị nó.
- C. SQL Server và D. Cosmos DB — là các kho dữ liệu; chúng nằm trong phạm vi được Purview quản trị, không phải công cụ quản trị.
- A Azure Data Lake Analytics
- B Azure Stream Analytics
- C Azure Data Explorer
- D Azure Synapse Analytics
Xem giải thích
Đáp án
B — Azure Stream Analytics
Vì sao đúng
Stream Analytics là dịch vụ xử lý luồng thời gian thực được quản lý. Điểm mạnh riêng của nó là truy vấn viết bằng cú pháp giống SQL với các cấu trúc dành riêng cho dữ liệu theo thời gian — cửa sổ trượt, cửa sổ nhảy, cửa sổ phiên. Nó nhận trực tiếp từ Event Hubs hay IoT Hub và đẩy kết quả sang Power BI, Cosmos DB hay Blob Storage.
Vì sao các phương án khác sai
- C. Azure Data Explorer — rất mạnh cho phân tích tương tác trên dữ liệu nhật ký và chuỗi thời gian đã nạp vào; nó là nơi truy vấn chứ không phải nơi xử lý luồng khi dữ liệu đang chảy.
- D. Synapse Analytics — nền tảng phân tích thiên về khối lượng lớn theo lô.
- A. Data Lake Analytics — dịch vụ thế hệ cũ chạy công việc theo lô.
- A Azure Synapse Analytics
- B Azure SQL Database
- C Azure SQL Managed Instance
- D Azure Cosmos DB
Xem giải thích
Đáp án
D — Azure Cosmos DB
Vì sao đúng
Câu này tìm thứ không phải kho dữ liệu phân tích. Cosmos DB là cơ sở dữ liệu giao dịch (OLTP): tối ưu cho rất nhiều thao tác đọc ghi nhỏ với độ trễ mili giây — đúng nhu cầu của ứng dụng đang phục vụ người dùng.
Khối lượng công việc phân tích thì ngược lại: ít truy vấn nhưng mỗi truy vấn quét rất nhiều dữ liệu. Đó là lý do Cosmos DB có tính năng riêng tên Azure Synapse Link để đẩy dữ liệu sang kho phân tích, thay vì bắt bạn chạy truy vấn phân tích trực tiếp trên nó.
Vì sao các phương án khác sai
- A. Synapse Analytics — kho dữ liệu phân tích điển hình.
- B. Azure SQL Database và C. SQL Managed Instance — chủ yếu là giao dịch, nhưng dùng được cho phân tích ở quy mô vừa, nhất là với chỉ mục columnstore.
- A Azure Database for PostgreSQL - Single Server
- B Azure Database for MariaDB
- C Azure Database for PostgreSQL - Hyperscale (Citus)
- D Azure SQL Managed Instance
Xem giải thích
Đáp án
C — Azure Database for PostgreSQL – Hyperscale (Citus)
Vì sao đúng
Từ khoá quyết định là mở rộng theo cả chiều dọc lẫn chiều ngang. Hyperscale (Citus) là lựa chọn duy nhất trong danh sách làm được vế thứ hai: nó phân mảnh dữ liệu qua nhiều node, nên thêm node là thêm cả năng lực tính toán lẫn dung lượng — không bị chặn bởi trần của một máy chủ.
Vì sao các phương án khác sai
- A. PostgreSQL – Single Server — chỉ mở rộng theo chiều dọc (nâng cấu hình máy), và chiều dọc luôn có trần.
- B. Azure Database for MariaDB — sai loại cơ sở dữ liệu; đề nói rõ PostgreSQL.
- D. Azure SQL Managed Instance — là SQL Server, không phải PostgreSQL.
- A Batch processing is used for historical data analysis, while streaming data processing is used for real-time data analysis.
- B Batch processing is more suitable for transactional data, while streaming data processing is more suitable for analytical data.
- C Batch processing handles large volumes of data at once, while streaming data processing handles data continuously as it arrives in real-time.
- D Batch processing requires data to be stored first, while streaming data processing can process data directly without storage.
Xem giải thích
Đáp án
C — Xử lý theo lô làm việc với khối lượng lớn cùng lúc, còn xử lý luồng xử lý dữ liệu ngay khi nó tới
Vì sao đúng
Đây là khác biệt cốt lõi và nó nằm ở thời điểm xử lý:
| Theo lô | Theo luồng | |
|---|---|---|
| Đơn vị xử lý | Một khối lớn tích luỹ sẵn | Từng bản ghi hoặc cửa sổ nhỏ |
| Độ trễ | Phút tới giờ | Giây tới mili giây |
| Ví dụ | Báo cáo doanh thu cuối ngày | Phát hiện gian lận thẻ |
Vì sao các phương án khác sai
- A. Theo lô cho dữ liệu lịch sử, luồng cho dữ liệu thời gian thực — mô tả ứng dụng thường gặp chứ không phải khác biệt kỹ thuật; xử lý theo lô hoàn toàn dùng được cho dữ liệu mới.
- D. Theo lô đòi dữ liệu phải được lưu trước — gần đúng nhưng không phải điểm phân biệt chính, và xử lý luồng cũng thường lưu lại dữ liệu.
- B. Theo lô hợp cho dữ liệu giao dịch — nhầm giữa loại dữ liệu và cách xử lý.
- A Design and implement data pipelines to extract, transform, and load data from various sources into a centralized data store.
- B Develop and maintain data models and databases to support business intelligence and analytics applications.
- C Analyze and visualize data to uncover insights, identify patterns, and support decision-making.
- D Define and implement data governance policies, processes, and tools to ensure data quality, security, and compliance.
Xem giải thích
Đáp án
A — Thiết kế và xây dựng đường ống dữ liệu để trích xuất, biến đổi và nạp dữ liệu
Vì sao đúng
Đây là mô tả công việc cốt lõi của kỹ sư dữ liệu: dựng và vận hành hạ tầng đưa dữ liệu chảy từ nguồn tới nơi dùng được. Họ lo việc dữ liệu tới đúng giờ, đúng định dạng, và đường ống tự phục hồi khi có sự cố.
Vì sao các phương án khác sai
Ba phương án còn lại thuộc về ba vai khác:
- C. Phân tích và trực quan hoá dữ liệu để tìm insight — nhà phân tích dữ liệu.
- D. Định nghĩa và thực thi chính sách quản trị dữ liệu — quản trị viên dữ liệu.
- B. Phát triển và duy trì mô hình dữ liệu cho báo cáo nghiệp vụ — đây là phương án nhiễu gần nhất vì có phần chồng lấn, nhưng mô hình dữ liệu cho BI thường thuộc về nhà phân tích hoặc kỹ sư BI; kỹ sư dữ liệu tập trung ở tầng đường ống bên dưới.
- A Flexible schema to allow easy restructuring of data
- B Data integrity enforced through keys and constraints
- C Support for complex data types like XML and JSON
- D Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability (ACID) properties
Xem giải thích
Đáp án
A — Lược đồ linh hoạt cho phép dễ dàng tái cấu trúc dữ liệu
Vì sao đúng
Câu này tìm thứ không phải đặc điểm của cơ sở dữ liệu quan hệ. Lược đồ linh hoạt là đặc trưng của cơ sở dữ liệu phi quan hệ — mỗi tài liệu có thể có trường khác nhau, thêm trường mới không cần thay đổi gì.
Cơ sở dữ liệu quan hệ thì ngược lại: lược đồ cố định và bắt buộc, muốn đổi phải chạy lệnh ALTER TABLE. Đó không phải khiếm khuyết mà là đánh đổi có chủ ý — chính lược đồ cứng mới cho phép áp ràng buộc toàn vẹn và bảo đảm dữ liệu luôn đúng hình dạng.
Vì sao các phương án khác sai (chúng là đặc điểm của cơ sở dữ liệu quan hệ)
- B. Toàn vẹn dữ liệu qua khoá và ràng buộc — hệ quả trực tiếp của lược đồ cố định.
- D. Tính chất ACID — nền tảng của xử lý giao dịch.
- C. Hỗ trợ kiểu dữ liệu phức tạp như XML và JSON — cơ sở dữ liệu quan hệ hiện đại đều có.