DP-900, wrap up

안녕하세요. Microsoft Azure의 관계형 데이터에 대한 과정을 요약하는 이 강의에 오신 것을 환영합니다. 이 강의에서는 주요 개념을 요약하고 과정 2에서 다루는 주제에 대한 연습 시험을 치르게 됩니다. 과정 2에서는 관계형 데이터 서비스를 다루고 Microsoft에서의 관계형 데이터 프로비전, 배포 및 쿼리에 대해 살펴보았습니다. Azure에서 Microsoft Azure 가상 머신을 SQL 데이터베이스로 사용하는 SQL 서버를 포함하는 관계형 데이터 서비스에 대해 배웠습니다. PostgreSQL MariaDB와 MySQL을 통해 온 프레미스 시스템을 Azure 가상 머신 컬렉션으로 마이그레이션할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 이 방법을 사용하려면 여전히 DBMS를 신중하게 관리해야 합니다. 또는 사용 가능한 다양한 Azure 관계형 데이터 서비스를 활용할 수도 있습니다. 이러한 데이터 서비스를 DBMS에서 관리하므로 포함된 데이터와 해당 서비스를 사용하는 응용 프로그램에 집중할 수 있습니다. 또한 다양한 범주의 클라우드 서비스를 사용할 수 있다는 것도 알 수 있었습니다. 물리적 온프레미스 솔루션에는 더 많은 자본 지출이 필요하지만 최고 수준의 물리적 제어가 필요합니다. 이는 Azure에서 IaaS 접근 방식이나 SQL 데이터베이스로 가상 컴퓨터를 사용하는 것과 비교됩니다. PaaS 접근 방식. PaaS 솔루션은 관리 노력과 자본 지출을 최소화합니다. 가상 시스템의 SQL 서버를 사용하면 온프레미스 하드웨어를 관리할 필요 없이 클라우드에서 전체 버전의 SQL 서버를 사용할 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 다음은 DBMS와 운영 체제를 완전히 제어하고 관리할 수 있는 가상 시스템을 사용하는 IaaS 접근 방식의 예입니다. 조직에 이미 가상 시스템을 유지 관리하는 데 사용할 수 있는 IT 리소스가 있는 경우 완벽한 선택입니다. SQL Server 및 Azure VM 기능을 사용하면 신속한 개발 및 테스트 시나리오를 만들 수 있습니다. 기존 애플리케이션에 대한 리프트 앤 시프트 준비를 완료하고 SQL 서버가 실행되는 플랫폼을 확장하세요. 또한 Azure SQL 데이터베이스가 Microsoft에서 제공하는 PaaS 제품이라는 사실도 알게 됩니다. 클라우드에서 관리형 데이터베이스 서버를 만든 다음 해당 서버에 데이터베이스를 배포합니다. Azure SQL 데이터베이스는 자동 소프트웨어 패치 및 업데이트를 비롯한 많은 비즈니스 이점을 제공합니다. 필요에 따라 확장하고, 고가용성을 보장하고, 감사 및 규정 준수를 위한 고급 위협 방지 추적, 암호화를 통한 보안을 제공합니다. Azure SQL 데이터베이스 관리형 인스턴스가 클라우드에서 완전히 제어 가능한 SQL 서버 인스턴스를 실행하는 것을 확인했습니다.관리 작업을 수행하거나 관리 작업을 크게 단순화합니다. 자동화된 작업에는 운영 체제 및 데이터베이스 관리, 시스템 소프트웨어 설치 및 패치, 동적 인스턴스 크기 조정, 구성 백업 등이 포함됩니다. 시스템 데이터베이스, 고가용성 구성 및 상태 및 성능 모니터링 구성, 데이터 스트림을 포함한 데이터베이스 복제. 그런 다음 Microsoft Azure에서 관계형 데이터베이스 서비스를 프로비저닝하고 배포하는 방법을 살펴보면서 그 사실을 알게 되었습니다. Microsoft Azure는 서비스를 프로비전하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 도구를 제공합니다. 이러한 도구에는 Microsoft Azure 포털이 명령줄 인터페이스 또는 CLI, Azure 파워 셸 및 Azure 리소스 관리자 템플릿으로 포함됩니다.다양한 유형의 데이터 저장소를 사용하여 MySQL에서 Azure Sequel 데이터베이스를 PostgreSQL 및 Azure 데이터베이스용 데이터베이스로 프로비전하고 배포하는 방법을 배웠습니다. Azure 포털, Azure CLI 및 Azure 파워 셸을 통해 Azure 데이터 서비스를 배포하는 방법을 살펴보았습니다. 또한 온-프레미스 또는 Azure 가상 네트워크 내에서 액세스할 수 있도록 이러한 데이터베이스에 대한 연결을 구성하는 방법도 살펴보았습니다. 또한 방화벽과 같은 도구를 사용하고 인증을 구성하여 데이터베이스를 보호하는 방법도 살펴보았습니다. 또한 SQL을 사용하여 쿼리하는 방법도 배웠습니다. 선택, 삽입, 업데이트, 삭제, 생성 및 삭제와 같은 SQL 문을 사용하여 데이터베이스로 수행하는 데 필요한 거의 모든 작업을 수행할 수 있다는 것을 알았습니다. 이러한 SQL 문은 SQL 표준의 일부이긴 하지만. 또한 많은 데이터베이스 관리 시스템에는 해당 데이터베이스 관리 시스템의 세부 사항을 처리하기 위한 고유한 추가 확장 기능이 있습니다. SQL 문이 두 개의 기본 논리 그룹으로 그룹화된다는 것을 배웠습니다. 데이터 조작 언어 또는 DML이며 데이터 정의 언어 또는 DDL입니다. 테이블 업데이트에서 행을 선택하거나 읽고 기존 행을 편집하거나 업데이트하는 네 가지 기본 DML 문이 SELECT라는 것을 보았습니다. 삭제 (Delete) - 테이블의 기존 행을 삭제하고, 삽입 (Insert) - 테이블에 새 행을 삽입합니다. 그리고 네 가지 주요 DML 문이 생성되어 데이터베이스에 새 객체 (예: 테이블 또는 객체 구조를 수정하는 뷰 얼터) 가 생성됩니다. 예를 들어 테이블을 변경하여 새 열 드롭을 추가하면 데이터베이스에서 개체가 제거되고 이름을 바꾸면 기존 개체의 이름이 바뀝니다. 강좌 2를 요약했습니다. 연습 시험을 성공적으로 완료하려면 데이터 서비스를 관계형 서비스로 식별할 수 있어야 합니다. 고려 사항을 살펴보고 관계형 데이터 서비스 프로비전 선택을 살펴보고 관계형 데이터 서비스를 구성하세요. 기본 연결 문제 및 데이터 보안 살펴보기, SQL 언어를 사용한 데이터 쿼리 기법 및 쿼리 관계형 데이터를 설명합니다.

 

 

다시 안녕하세요. 이제 연습 시험의 절반이 지났습니다. 다음 단계는 Microsoft Azure의 과정 3, 비관계형 데이터를 요약하는 것입니다. 이 단원에서는 핵심 개념을 요약하고 과정 3에서 다루는 주제에 대한 연습 시험을 치르게 됩니다. 과정 3에서는 Microsoft Azure의 비관계형 데이터에 대해 배웠습니다. Azure 테이블 스토리지, Azure Blob 스토리지, Azure 파일 스토리지 및 Azure Cosmos DB의 이점을 알아봅니다. Azure Table Storage는 클라우드에 보관되는 확장 가능한 모델로, 비SQL 키 값 모델을 구현한다는 것을 알게 되었습니다. Azure Table 저장소 테이블에서는 항목을 행이라고 하고 필드를 열이라고 합니다. Azure 테이블을 사용하면 반정형 데이터를 저장할 수 있습니다. 테이블의 모든 행에는 키가 있어야 하지만 그 외에는 각 행의 열이 다를 수 있습니다. 다른 데이터 저장 방법에 비해 Azure 테이블 저장소 테이블을 사용할 때의 주요 이점은 확장이 더 간단하다는 것입니다. 빈 테이블이나 수십억 개의 항목이 있는 테이블에 데이터를 삽입하는 데에도 같은 시간이 걸립니다. Microsoft Azure Storage 계정에는 최대 500테라바이트의 데이터를 보관할 수 있습니다. 테이블에는 반정형 데이터를 보관할 수 있습니다. 정규화된 관계형 데이터베이스에 일반적으로 필요한 복잡한 관계를 매핑하고 유지할 필요가 없습니다. 파티션과 로키를 쿼리 기준으로 지정하면 행 삽입이 빠르고 데이터 검색이 빠릅니다. 하지만 여러 엔티티에 대한 트랜잭션 업데이트가 보장되지 않기 때문에 일관성을 고려해야 하는 등 이러한 방식으로 데이터를 저장하면 단점이 있습니다. 참조 무결성은 없습니다. 행 간의 모든 관계는 테이블 외부에서 유지되어야 합니다.키가 아닌 데이터를 필터링하고 정렬하기는 어렵습니다. 키가 아닌 필드를 기반으로 검색하는 쿼리는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있습니다. 또한 클라우드에 대량의 비정형 데이터 또는 Blob을 저장할 수 있는 Azure Blob Storage도 살펴보았습니다. 블롭에는 세 가지 유형이 있다는 것을 알았습니다. 블록 얼룩, 페이지 얼룩, 펜 얼룩입니다. Microsoft Azure Storage 계정을 사용하여 블롭을 만들면 컨테이너 내에 블롭이 만들어집니다. Blob 스토리지는 세 가지 액세스 계층을 제공하므로 스토리지 비용과 지연 시간의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다. 핫 티어는 자주 액세스하는 블롭을 위한 것입니다. 블럽 데이터는 고성능 미디어에 저장됩니다. 쿨 티어는 핫 티어에 비해 성능이 떨어지므로 스토리지 요금이 절감됩니다. 자주 액세스하지 않는 데이터를 위한 것입니다. 아카이브 계층은 스토리지 비용은 낮지만 지연 시간은 늘어납니다. 아카이브 계층은 과거 데이터를 위한 것입니다. Azure Blob Storage의 일반적인 용도로는 정적 웹 사이트 형태로 이미지 또는 문서를 브라우저에 직접 제공하고, 분산 액세스를 위한 파일 저장, 비디오 및 오디오 스트리밍, 백업 및 복원용 데이터 저장, 재해 복구 및 보관, 온-프레미스 또는 Azure 호스팅 서비스에서 분석할 수 있도록 데이터 저장 등이 있습니다. 또한 Azure File Storage를 사용하면 클라우드에서 파일 공유를 만들고 인터넷 연결을 통해 어디서나 이러한 파일 공유에 액세스할 수 있다는 사실도 알게 되었습니다. Azure File Storage는 기존 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션하고, 온-프레미스와 클라우드에서 서버 데이터를 공유하고, 최신 애플리케이션을 Azure File Storage와 통합하는 등의 시나리오를 지원하도록 설계되었습니다. 또한 Azure File Storage는 고가용성 워크로드 데이터 호스팅을 단순화하는 지원을 제공할 수 있습니다.SQL 데이터베이스 관리 시스템이 없는 다중 모델인 Azure Cosmos DB를 살펴보았습니다. Cosmos DB는 데이터를 문서 파티션 세트로 관리합니다. 문서는 키로 식별되는 필드 모음입니다. 각 문서의 필드는 다를 수 있으며 필드에는 하위 문서가 포함될 수 있습니다. 많은 문서 데이터베이스는 JSON을 사용하여 문서 구조를 나타냅니다. Cosmos DB는 잘 알려진 인터페이스 세트를 사용하여 이러한 문서에 액세스할 수 있는 API를 제공합니다. 이러한 인터페이스에는 SQL API, 테이블 API, 몽고 DB API, 카산드라 API 및 그렘린 API가 포함됩니다. 또한 그래프가 데이터 객체와 지시된 관계의 모음이라는 것도 알 수 있었습니다. 데이터는 여전히 Cosmos DB에 문서 세트로 보관됩니다. 하지만 Gremlin API를 사용하면 데이터에 대해 그래프 쿼리를 수행할 수 있습니다. Cosmos DB는 IOT 및 텔레매틱스, 소매 및 마케팅, 게임, 웹 및 모바일 애플리케이션과 같은 시나리오에 매우 적합합니다. 또한 비관계형 데이터 서비스를 프로비저닝하는 방법도 배웠습니다. Azure 포털, Azure CLI, Powershell 또는 Azure 리소스 관리자 템플릿을 사용하여 Azure Cosmos DB를 프로비전하고 데이터베이스 및 컨테이너를 만들 수 있습니다. 또한 Azure 포털인 Azure CLI를 Powershell 및 Azure 리소스 관리자 템플릿으로 사용하여 데이터 레이크 스토리지, Blob 스토리지 및 파일 스토리지와 같은 다른 비관계형 데이터 서비스를 프로비전할 수 있다는 것도 배웠습니다. 또한 Azure 포털, Azure CLI 또는 PowerShell을 사용하여 스토리지 계정을 생성할 수 있다는 것을 확인했습니다. 또한 응용 프로그램 및 환경의 요구 사항에 맞게 프로비저닝하는 서비스를 구성하는 방법도 살펴보았습니다. 네트워크에서 리소스에 액세스할 수 있도록 하는 방법과 리소스가 제3자에게 우발적으로 노출되는 것을 방지하는 방법을 배웠습니다. 또한 인증 및 액세스 제어를 사용하여 리소스에서 관리하는 데이터를 보호하는 방법도 살펴보았습니다. 또한 보안이 위협 보호 및 평가를 구현하는 방법도 배웠습니다. 위협 방지는 서비스 전반의 보안 사고 및 경고를 추적합니다. 공유 액세스 시그니처인 SAS를 사용하여 지정된 기간 동안 Azure Storage 계정의 리소스에 제한된 권한을 부여하는 방법을 살펴보았습니다. 마지막으로 Azure에서 비관계형 데이터 저장소를 관리하는 방법을 배웠습니다. Cosmos DB 데이터베이스에 데이터를 업로드하는 방법과 대량 로드를 지원하도록 Cosmos DB를 구성하는 방법을 살펴보았습니다. Cosmos DB는 Cosmos DB 데이터베이스에 데이터를 업로드하고 해당 데이터를 쿼리하기 위한 몇 가지 옵션을 제공합니다. 여기에는 데이터 탐색기, Cosmos DB 데이터 마이그레이션 도구, Azure 데이터 팩토리, Cosmos DB BulkExecuter 라이브러리 및 Cosmos DB SQL API 클라이언트 라이브러리 등이 있습니다. 또한 Azure Cosmos DB가 비SQL 데이터베이스 관리 시스템으로 설명되지만 SQL API를 사용하면 Cosmos DB 데이터베이스에 대해 쿼리와 같은 SQL을 실행할 수 있다는 것도 확인했습니다. 이러한 쿼리는 SQL과 비슷한 구문을 사용하지만 몇 가지 차이점이 있습니다. Cosmos DB의 데이터는 테이블이 아닌 문서로 구조화되어 있기 때문입니다. SQL API는 결과를 JSON 문서 형태로 반환합니다. 모든 쿼리는 단일 컨테이너의 컨텍스트에서 실행됩니다. 또한 블롭과 블롭을 보관하는 컨테이너를 만들고 관리하는 방법도 배웠습니다. Azure 포털, Azure CLI 및 Azure PowerShell을 사용하여 블럽 및 블럽 스토리지를 관리할 수 있습니다. AzCopy 유틸리티를 사용하여 블롭을 비롯한 파일을 업로드하고 다운로드할 수도 있습니다. 또한 Azure 파일 저장소를 사용하여 공유 파일을 저장할 수 있다는 것도 확인했습니다. 사용자는 로컬 컴퓨터의 폴더를 사용하는 것과 거의 같은 방식으로 적절한 권한이 있는 경우 파일 공유라고도 하는 공유 폴더에 연결하여 파일을 읽고 쓸 수 있습니다. Azure 포털과 AzCopy 명령에서 사용할 수 있는 도구에 중점을 두었습니다. Microsoft는 Azure 스토리지에서 파일 공유를 만들고 관리하는 데 사용할 수 있는 두 가지 그래픽 도구인 Azure 포털과 Azure 저장소 탐색기를 제공합니다.비관계형 데이터 서비스를 제공하고, 비관계형 데이터 서비스를 구성하고, 기본 연결 문제를 탐색하고, 데이터 보안 구성 요소를 탐색하고, Cosmos DB 데이터베이스에 데이터를 업로드하고, 이 데이터를 쿼리하고, Azure 저장소 계정으로 데이터를 업로드하고 다운로드하는 방법을 배운 과정 3을 요약했습니다.