ハンズオンラボ — DP-700 Microsoft Fabric Data Engineer Associate

概要

前提条件

ステップ

1. 1.プロバイダー、リソースグループ、命名

   標準的なAzureの開始点です。

   コピー

   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
   }

2. 2.ストリーミングソースとしてEvent Hubsネームスペースとハブをプロビジョニングする

   プロビジョニング対象:

   • Azure Event Hubs

   Event Hubsは、Azureの高スループットイベント取り込みサービスであり、Fabric Event Streamsにストリーミングデータを取り込むための標準的なソースです。DP-700の「データ取り込みの実装と管理」ドメインは、この組み合わせを直接テストします。リアルタイムイベントはEvent Hubsに着信し、Fabric Event StreamsがそれらをサブスクライブしてLakehouseまたはKQLデータベースにルーティングし、ダウンストリームのクエリは数秒以内にデータを参照できます。

   ここでは、1日間の保持期間を持つBasicティア（最も安価で、単一のスループットユニット）を使用します。試験の「Standard vs Premium」のトレードオフに関する質問は、ストレージへのキャプチャ機能（キャプチャはイベントをADLSに自動的に書き込む）と、より長い保持期間についてです。Basicにはこれらの機能はありませんが、ラボでは安価な選択肢です。

   コピー

   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
   }

3. 3.レイクハウス用のADLS Gen2メダリオンアーキテクチャをセットアップする

   プロビジョニング対象:

   • Azure Storage

   メダリオンアーキテクチャ (bronze / silver / gold) は、DP-700の「分析ソリューションの実装と管理」における参照データモデリングパターンです。取り込まれた生データは bronze/ に、クリーンアップされ検証されたデータは silver/ に、ビジネス集約されたデータは gold/ に配置されます。Fabric Lakehouseのテーブルは、この正確なレイアウトの上に存在します。

   ここでは、3つのコンテナ層を持つADLS Gen2ストレージアカウント（階層型ネームスペース = 有効、Delta Lakeテーブルに必要）をプロビジョニングします。Fabric Lakehouseショートカットは、このストレージアカウントを直接指すことができるため、FabricはデータをOneLakeにコピーすることなく、ここで読み書きを行います。

   コピー

   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"
   }

4. 4.FabricキャパシティとLog Analyticsによる可観測性をプロビジョニングする

   プロビジョニング対象:

   • Microsoft Fabric
   • Azure Monitor

   DP-600と同じFabricキャパシティのプリミティブであり、F2 SKUは開発に適した最小サイズです。ただし、DP-700の視点は異なります。DP-600が分析モデリングのワークロードに焦点を当てていたのに対し、DP-700はデータ取り込み側に焦点を当てています。Eventstreams、Sparkノートブック、およびデータパイプラインはすべてこのキャパシティ内で実行されます。

   Log AnalyticsはFabricキャパシティの診断情報（スロットリング、クエリ期間）を受信します。DP-700の「保守と最適化」ドメインは、ストリーミングパイプラインがイベントをドロップし始めた際のインシデント対応のためにこれを活用します。

   キャパシティが配置されると、DP-700の完全なストリーミング基盤が形成されます。具体的には、Event Hubs → Fabric Event Stream → ADLS Gen2ストレージアカウント上のLakehouseテーブルです。アプリケーション作業（Event Streamの作成、Lakehouseの定義、変換の記述）はFabricポータルで行われます。

   コピー

   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
     }
   }

クリーンアップ