अंतिम समीक्षा: मई 2026
साधारण Terraform के साथ DP-700 परीक्षा के AWS संसाधनों को बनाएं — एक समय में एक ब्लॉक, प्रत्येक परीक्षा डोमेन से जुड़ा हुआ। यही कोड OpenTofu पर भी काम करता है।
इस लैब के अंत तक, आपने प्लेन टेराफ़ॉर्म के साथ, स्ट्रीमिंग-इंगेशन सबस्ट्रेट को प्रावधानित कर लिया होगा, जिसकी Microsoft Fabric डेटा इंजीनियर्स को आवश्यकता होती है — एक इवेंट हब्स नेमस्पेस + एक इवेंट हब स्ट्रीमिंग स्रोत के रूप में, कांस्य/रजत/स्वर्ण मेडेलियन कंटेनरों वाला एक ADLS Gen2 स्टोरेज अकाउंट, फैब्रिक वर्कस्पेस के लिए एक फैब्रिक F2 क्षमता, और अवलोकन क्षमता के लिए लॉग एनालिटिक्स। फैब्रिक इवेंट स्ट्रीम्स + लेकहाउस इस सबस्ट्रेट की ओर इशारा करते हुए फैब्रिक पोर्टल के माध्यम से वर्कस्पेस के भीतर बनाए जाते हैं।
स्निपेट्स को एक ही main.tf में डालें, terraform init चलाएँ, फिर terraform apply को चरण-दर-चरण चलाएँ।
>= 1.5 या ओपनटोफू >= 1.6।az login)।फैब्रिक + इवेंट हब्स संयुक्त रूप से चलते समय लगभग $275/माह। DP-600 से वही एंटी-पैटर्न लागू होता है — क्षमता का बिल 24/7 आता है; तुरंत नष्ट करें या रोकें।
मानक Azure ओपनर।
terraform {
required_version = ">= 1.5"
required_providers {
azurerm = { source = "hashicorp/azurerm", version = "~> 4.0" }
random = { source = "hashicorp/random", version = "~> 3.6" }
}
}
provider "azurerm" {
features {}
}
resource "random_id" "suffix" {
byte_length = 3
}
data "azurerm_client_config" "current" {}
locals {
tags = {
Project = "certlabpro-dp-700"
ManagedBy = "terraform"
}
}
resource "azurerm_resource_group" "main" {
name = "certlabpro-dp-700-rg"
location = "eastus"
tags = local.tags
}इवेंट हब्स Azure की उच्च-थ्रूपुट इवेंट इनग्रेसन सेवा है - फैब्रिक इवेंट स्ट्रीम्स में डेटा स्ट्रीमिंग के लिए विहित स्रोत। DP-700 का डेटा इनग्रेसन लागू करें और प्रबंधित करें डोमेन सीधे इस संयोजन का परीक्षण करता है: वास्तविक समय की घटनाएँ इवेंट हब्स में आती हैं, फैब्रिक इवेंट स्ट्रीम्स उन्हें सब्सक्राइब करके लेकहाउस या KQL डेटाबेस में रूट करती हैं, और डाउनस्ट्रीम क्वेरीज़ कुछ ही सेकंड में डेटा देख पाती हैं।
हम 1-दिन की अवधारण के साथ बेसिक टियर (सबसे सस्ता, एकल थ्रूपुट इकाई) का उपयोग करते हैं। परीक्षा का स्टैंडर्ड बनाम प्रीमियम ट्रेड-ऑफ प्रश्न कैप्चर-टू-स्टोरेज सुविधाओं (कैप्चर स्वचालित रूप से ADLS में इवेंट्स लिखता है) और लंबी अवधारण के बारे में है - बेसिक में वे नहीं हैं, लेकिन यह लैब-के लिए सस्ता विकल्प है।
resource "azurerm_eventhub_namespace" "main" {
name = "ehns-dp700-${random_id.suffix.hex}"
resource_group_name = azurerm_resource_group.main.name
location = azurerm_resource_group.main.location
sku = "Basic"
capacity = 1
tags = local.tags
}
resource "azurerm_eventhub" "stream" {
name = "ingest"
namespace_id = azurerm_eventhub_namespace.main.id
partition_count = 2
message_retention = 1
}मेडेलियन आर्किटेक्चर (कांस्य / रजत / स्वर्ण) DP-700 का एक एनालिटिक्स समाधान लागू करें और प्रबंधित करें संदर्भ डेटा-मॉडलिंग पैटर्न है: bronze/ में कच्चा इनग्रेस्ड डेटा, silver/ में साफ और मान्य किया गया, gold/ में व्यावसायिक रूप से एकत्रित। फैब्रिक लेकहाउस तालिकाएँ ठीक इसी लेआउट के ऊपर रहती हैं।
हम तीन कंटेनर परतों के साथ एक ADLS Gen2 स्टोरेज अकाउंट (पदानुक्रमित नेमस्पेस = ऑन, डेल्टा लेक तालिकाओं के लिए आवश्यक) का प्रावधान करते हैं। फैब्रिक लेकहाउस शॉर्टकट सीधे इस स्टोरेज अकाउंट की ओर इशारा कर सकते हैं, इसलिए फैब्रिक डेटा को OneLake में कॉपी किए बिना यहाँ पढ़ता/लिखता है।
resource "azurerm_storage_account" "lake" {
name = "dp700lake${random_id.suffix.hex}"
resource_group_name = azurerm_resource_group.main.name
location = azurerm_resource_group.main.location
account_tier = "Standard"
account_replication_type = "LRS"
account_kind = "StorageV2"
is_hns_enabled = true
https_traffic_only_enabled = true
min_tls_version = "TLS1_2"
allow_nested_items_to_be_public = false
tags = local.tags
}
resource "azurerm_storage_container" "bronze" {
name = "bronze"
storage_account_id = azurerm_storage_account.lake.id
container_access_type = "private"
}
resource "azurerm_storage_container" "silver" {
name = "silver"
storage_account_id = azurerm_storage_account.lake.id
container_access_type = "private"
}
resource "azurerm_storage_container" "gold" {
name = "gold"
storage_account_id = azurerm_storage_account.lake.id
container_access_type = "private"
}DP-600 के समान फैब्रिक क्षमता आदिम — F2 SKU सबसे छोटा देव-अनुकूल आकार है। हालांकि DP-700 का दृष्टिकोण अलग है: जहाँ DP-600 एनालिटिक्स मॉडलिंग वर्कलोड पर केंद्रित था, DP-700 डेटा-इनग्रेसन पक्ष पर केंद्रित है। इवेंटस्ट्रीम, स्पार्क नोटबुक और डेटा पाइपलाइन सभी इस क्षमता के भीतर चलते हैं।
लॉग एनालिटिक्स फैब्रिक क्षमता के डायग्नोस्टिक्स (थ्रॉटलिंग, क्वेरी अवधि) प्राप्त करता है — DP-700 का रखरखाव और अनुकूलन डोमेन स्ट्रीमिंग पाइपलाइन द्वारा इवेंट्स गिराना शुरू करने पर घटना प्रतिक्रिया के लिए इस पर निर्भर करता है।
क्षमता स्थापित होने पर, पूर्ण DP-700 स्ट्रीमिंग सबस्ट्रेट आकार लेता है: इवेंट हब्स → फैब्रिक इवेंट स्ट्रीम → ADLS Gen2 स्टोरेज अकाउंट पर लेकहाउस तालिका। एप्लिकेशन का काम (इवेंट स्ट्रीम बनाना, लेकहाउस को परिभाषित करना, ट्रांसफॉर्म लिखना) फैब्रिक पोर्टल में होता है।
resource "azurerm_fabric_capacity" "main" {
name = "fab-dp700-${random_id.suffix.hex}"
resource_group_name = azurerm_resource_group.main.name
location = azurerm_resource_group.main.location
administration_members = [
data.azurerm_client_config.current.object_id,
]
sku {
name = "F2"
tier = "Fabric"
}
tags = local.tags
}
resource "azurerm_log_analytics_workspace" "main" {
name = "log-dp700"
resource_group_name = azurerm_resource_group.main.name
location = azurerm_resource_group.main.location
sku = "PerGB2018"
retention_in_days = 30
tags = local.tags
}
resource "azurerm_monitor_diagnostic_setting" "fabric" {
name = "diag"
target_resource_id = azurerm_fabric_capacity.main.id
log_analytics_workspace_id = azurerm_log_analytics_workspace.main.id
metric {
category = "AllMetrics"
enabled = true
}
}
resource "azurerm_monitor_diagnostic_setting" "event_hubs" {
name = "diag"
target_resource_id = azurerm_eventhub_namespace.main.id
log_analytics_workspace_id = azurerm_log_analytics_workspace.main.id
enabled_log {
category_group = "allLogs"
}
metric {
category = "AllMetrics"
enabled = true
}
}terraform destroy सब कुछ हटा देता है। फैब्रिक F2 क्षमता प्रमुख मद है (~$262/माह)। यदि आप रिसोर्स को रखना चाहते हैं लेकिन बिलिंग रोकना चाहते हैं, तो Azure पोर्टल के माध्यम से रोकें। इवेंट हब्स बेसिक लगभग $11/माह है — यदि आप फैब्रिक रखना चाहते हैं तो इसे स्वतंत्र रूप से नष्ट किया जा सकता है।
DP-700 में अधिक स्ट्रीमिंग + बैच सर्फेस शामिल हैं जो इस लैब में फिट नहीं हो सकते — फैब्रिक इवेंट स्ट्रीम्स स्वयं (आज कोई टेराफ़ॉर्म समर्थन नहीं; फैब्रिक पोर्टल के माध्यम से बनाएँ), KQL डेटाबेस / इवेंटहाउस, डेटा पाइपलाइन (फैब्रिक के अंदर डेटा फ़ैक्टरी), स्पार्क नोटबुक, रियल-टाइम इंटेलिजेंस डैशबोर्ड, और Power BI सिमेंटिक मॉडल इंटीग्रेशन।
हम उस सबस्ट्रेट से चिपके रहते हैं जिससे फैब्रिक इवेंटस्ट्रीम + लेकहाउस जुड़े होते हैं — स्रोत के रूप में इवेंट हब्स, सिंक के रूप में ADLS Gen2, कंप्यूट के रूप में फैब्रिक क्षमता। एक बार जब आप इस आधार को प्रावधानित कर लेते हैं, तो प्रत्येक DP-700 वर्कलोड (स्ट्रीम → लेकहाउस, स्ट्रीम → KQL, पाइपलाइन → वेयरहाउस) इस टेराफ़ॉर्म शेल के ऊपर एक फैब्रिक-पोर्टल अभ्यास है।
सेवा-दर-सेवा कवरेज के लिए, इस प्रमाणपत्र पृष्ठ के ब्राउज़ और Editorial अनुभाग देखें।