Microsoft Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric (DP-600 Korean Version) - DP-600 Korean FREE EXAM DUMPS QUESTIONS & ANSWERS

참고: 이 섹션에는 동일한 시나리오와 문제를 다룬 하나 이상의 질문 세트가 포함되어 있습니다. 각 질문은 문제에 대한 고유한 해결책을 제시합니다. 제시된 해결책이 목표를 충족하는지 여부를 판단해야 합니다.
주어진 해법 중 하나 이상이 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 주어진 해법 중 어느 것도 문제를 해결하지 못할 수도 있습니다.
이 섹션의 질문에 답변하신 후에는 뒤로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
네트워크에는 contoso라는 이름의 온프레미스 Active Directory Domain Services(AD DS) 도메인이 있습니다.
Microsoft Entra Connect를 사용하여 Microsoft Entra 테넌트와 동기화되는 com입니다.
시맨틱 모델을 포함하는 Fabric 테넌트가 있습니다.
모델에 동적 행 수준 보안(RLS)을 활성화하고 모델을 Fabric 서비스에 배포합니다.
username() 함수가 포함된 측정값을 쿼리했는데 결과가 비어 있습니다.
측정값이 사용자 주체 이름(UPNJ)을 반환하는지 확인해야 합니다.
해결 방법: Microsoft Entra Connect의 동기화된 개체 목록에 사용자 개체를 추가합니다.
이것이 목표를 달성합니까?
Correct Answer: B Vote an answer
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귀사에는 호숫가 별장을 소유한 Fabric 임대인이 있습니다.
다음 코드를 사용하여 Fabric 노트북에서 대용량 DataFrame을 저장하고 있습니다.

다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니요'를 선택하십시오.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:

Explanation:
The results will form a hierarchy of folders for each partition key. - Yes The resulting file partitions can be read in parallel across multiple nodes. - Yes The resulting file partitions will use file compression. - No Partitioning data by columns such as year, month, and day, as shown in the DataFrame write operation, organizes the output into a directory hierarchy that reflects the partitioning structure. This organization can improve the performance of read operations, as queries that filter by the partitioned columns can scan only the relevant directories. Moreover, partitioning facilitates parallelism because each partition can be processed independently across different nodes in a distributed system like Spark. However, the code snippet provided does not explicitly specify that file compression should be used, so we cannot assume that the output will be compressed without additional context.
References =
DataFrame write partitionBy
Apache Spark optimization with partitioning
WH1이라는 이름의 웨어하우스를 포함하는 Fabric 테넌트가 있습니다. WH1에 대해 다음 T-SQL 쿼리를 실행합니다.

다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니오'를 선택하십시오. 참고: 각 정답은 1점입니다.
Correct Answer:

Explanation:

We are analyzing the query:
SELECT e.[WWI Employee ID],
e.Employee,
e.[Preferred Name],
gdr.[WWI Employee ID] AS [Direct Report ID],
gdr.Employee AS [Direct Report]
FROM Dimension.Employee AS e
OUTER APPLY Dimension.GetDirectReports(e.[Employee Key]) AS gdr;
Key concepts:
APPLY operator : Used to join a table with a table-valued function .
OUTER APPLY ensures all rows from the left (Employee) are returned, even if the function returns no rows (similar to LEFT JOIN).
Table-valued function (TVF) : Returns a set of rows (unlike scalar functions, which return a single value).
The function executes once per row from the left table, not once for the whole query.
Evaluating each statement:
" Dimension.GetDirectReports is a scalar T-SQL function. "
No # It must be a table-valued function , because OUTER APPLY requires a table expression.
" The Dimension.GetDirectReports function will run only once when the query runs. " No # With APPLY , the function runs for each row of Dimension.Employee .
" The output rows will include at least one row for each row in the Dimension.Employee table. " Yes # Because of OUTER APPLY , every employee row is included, even if there are no direct reports (in that case, the columns from gdr will be NULL).
Scalar function # No
Runs once per query # No
At least one row per Employee # Yes
References:
APPLY operator in T-SQL
Table-valued functions
Microsoft Power BL 보고서(Report1이라는 이름)가 있는데, 이 보고서는 Fabric 시맨틱 모델을 사용합니다.
사용자들은 Report1의 렌더링 속도가 느리다는 것을 발견했습니다.
성능 분석기를 열어보니 '날짜별 주문'이라는 시각화 항목이 렌더링 속도가 가장 느린 것을 확인했습니다. '날짜별 주문' 항목의 소요 시간 분석은 다음 표에 나와 있습니다.

보고서 1의 렌더링 시간을 가장 크게 단축할 수 있는 방법은 무엇입니까?
Correct Answer: D Vote an answer
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의미 모델이 포함된 Microsoft Power B1 Premium 사용자별(PPU) 작업 영역이 있습니다.
Azure App Service 앱인 App1이 XMLA 엔드포인트를 사용하여 모델의 행 수준 보안(RLS)을 수정합니다. App1은 사용자가 XMLA 엔드포인트에 액세스하려면 Microsoft Entra 자격 증명으로 로그인해야 합니다. App1이 서비스 계정을 사용하여 모델에 액세스하도록 구성해야 합니다. 먼저 무엇을 해야 할까요?
Correct Answer: B Vote an answer
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Fabric 테넌트에는 Lakehouse1이라는 이름의 테넌트가 있습니다. Lakehouse1에는 Customer라는 이름의 Delta 테이블이 있습니다.
고객 정보를 조회했을 때 실행 속도가 느린 것을 발견했습니다. 해당 테이블에 대한 유지 보수 작업이 수행되지 않았을 가능성이 있다고 생각합니다.
고객사에 유지보수 작업이 수행되었는지 여부를 확인해야 합니다.
해결 방법: 다음 Spark SQL 문을 실행합니다.
테이블 고객 설명
이것이 목표를 달성합니까?
Correct Answer: B Vote an answer
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참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 하나입니다. 각 문제에는 제시된 목표를 달성할 수 있는 고유한 해결책이 포함되어 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상일 수 있으며, 정답이 없는 문제 세트도 있습니다.
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Model1이라는 이름의 시맨틱 모델을 포함하는 Fabric 테넌트가 있습니다.
Model1에 대해 다음 쿼리가 느리게 실행되는 것을 발견했습니다.

쿼리 실행 시간을 줄여야 합니다.
해결 방법: 4번째 줄을 다음 코드로 교체하십시오.

이것이 목표를 달성합니까?
Correct Answer: B Vote an answer
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Workspace1이라는 워크스페이스가 있는 Fabric 테넌트가 있습니다. Workspace1에는 DW1이라는 웨어하우스가 있습니다. DW1에는 Employees와 Sales라는 두 개의 테이블이 있습니다. 모든 사용자는 DW1에 대한 읽기 권한을 가지고 있습니다.
다음 요구 사항을 충족하려면 접근 제어를 구현해야 합니다.
매출 테이블의 경우, 사용자가 각자의 지역별 매출 데이터만 볼 수 있도록 설정해야 합니다.
직원 테이블의 경우 모든 개인 식별 정보(PII)에 대한 접근을 제한하십시오.
모든 사용자가 데이터에 제한 없이 접근할 수 있도록 유지합니다.
각 표에 무엇을 사용해야 할까요? 답하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:

Explanation:

Requirement Analysis
Sales table # Users should only see sales data for their own region .
This requires filtering rows based on a condition (e.g., Region = User's Region).
The correct feature: Row-level security (RLS) .
Employees table # Restrict access to Personally Identifiable Information (PII) while allowing access to non- sensitive columns.
This requires restricting access to specific columns (such as SSN, phone, address, etc.), but leaving others visible.
The correct feature: Column-level security .
Maintain access to unrestricted data for all users # Both RLS and column-level security allow users to continue accessing non-restricted data.
Why Other Options Are Not Correct
Item permissions : Control access at the object level (e.g., table or report), not at the row or column level. Too coarse for this requirement.
Workspace permissions : Apply at the workspace level, not suitable for table-level data filtering.
Completed Answer
Employees # Column-level security
Sales # Row-level security (RLS)
References
Row-level security in Microsoft Fabric
Column-level security in Microsoft Fabric
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