(function() {
  var extra = [
    {
      id: 'dp900-101',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which statement correctly defines atomicity in ACID?', de: 'Welche Aussage definiert Atomicity in ACID korrekt?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A transaction completes fully or not at all', de: 'Eine Transaktion wird vollständig ausgeführt oder gar nicht' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Concurrent transactions do not affect each other', de: 'Gleichzeitige Transaktionen beeinflussen sich nicht gegenseitig' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Committed data survives a failure', de: 'Bestätigte Daten überstehen einen Ausfall' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Data is always stored in multiple regions', de: 'Daten werden immer in mehreren Regionen gespeichert' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Atomicity means that all operations in a transaction are treated as one unit. If any operation fails, the whole transaction is rolled back.', de: 'Atomicity bedeutet, dass alle Operationen einer Transaktion als eine Einheit behandelt werden. Wenn eine Operation fehlschlägt, wird die gesamte Transaktion zurückgesetzt.' },
      hint: { en: 'Think about all-or-nothing behavior.', de: 'Denken Sie an Alles-oder-nichts-Verhalten.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-102',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the primary deployment model for Azure SQL Database?', de: 'Was ist das primäre Bereitstellungsmodell für Azure SQL Database?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Single database', de: 'Einzelne Datenbank' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Managed instance', de: 'Managed Instance' } },
        { id: 'C', text: { en: 'SQL Server on Azure Virtual Machines', de: 'SQL Server auf Azure Virtual Machines' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Dedicated SQL pool', de: 'Dedizierter SQL-Pool' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure SQL Database is primarily delivered as a fully managed single database PaaS offering. It isolates compute and storage for one database while Microsoft manages the platform.', de: 'Azure SQL Database wird primär als vollständig verwaltetes PaaS-Angebot für einzelne Datenbanken bereitgestellt. Compute und Speicher werden für eine Datenbank isoliert, während Microsoft die Plattform verwaltet.' },
      hint: { en: 'Choose the core PaaS database option.', de: 'Wählen Sie die zentrale PaaS-Datenbankoption.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/azure-sql-iaas-vs-paas-what-is-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-103',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure service is best suited for storing unstructured files such as images and videos?', de: 'Welcher Azure-Dienst eignet sich am besten zum Speichern unstrukturierter Dateien wie Bilder und Videos?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Blob Storage', de: 'Azure Blob Storage' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Files', de: 'Azure Files' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Cosmos DB', de: 'Azure Cosmos DB' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Queue Storage', de: 'Azure Queue Storage' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Blob Storage is Microsoft object storage service for massive amounts of unstructured data. It is optimized for files such as images, media, backups, and documents.', de: 'Azure Blob Storage ist der Objektspeicherdienst von Microsoft für sehr große Mengen unstrukturierter Daten. Er ist für Dateien wie Bilder, Medien, Sicherungen und Dokumente optimiert.' },
      hint: { en: 'Think object storage for binary files.', de: 'Denken Sie an Objektspeicher für Binärdateien.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/storage-blobs-introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-104',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the primary purpose of Power BI?', de: 'Was ist der primäre Zweck von Power BI?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To analyze data and create interactive reports and dashboards', de: 'Daten zu analysieren und interaktive Berichte und Dashboards zu erstellen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To host transactional relational databases', de: 'Transaktionale relationale Datenbanken zu hosten' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To manage virtual machine operating systems', de: 'Betriebssysteme virtueller Maschinen zu verwalten' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To queue messages between applications', de: 'Nachrichten zwischen Anwendungen in eine Warteschlange zu stellen' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Power BI is a business intelligence platform used to model, visualize, and share insights from data. Organizations can publish content broadly and scale distribution further with options such as Power BI Premium.', de: 'Power BI ist eine Business-Intelligence-Plattform zum Modellieren, Visualisieren und Teilen von Erkenntnissen aus Daten. Organisationen können Inhalte breit veröffentlichen und die Verteilung bei Bedarf mit Optionen wie Power BI Premium weiter skalieren.' },
      hint: { en: 'Focus on visualization and business insight.', de: 'Konzentrieren Sie sich auf Visualisierung und geschäftliche Erkenntnisse.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/get-started-with-power-bi/'
    },
    {
      id: 'dp900-105',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'What does a primary key uniquely identify in a relational table?', de: 'Was identifiziert ein Primärschlüssel in einer relationalen Tabelle eindeutig?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Each row', de: 'Jede Zeile' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Each column name', de: 'Jeden Spaltennamen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Each database user', de: 'Jeden Datenbankbenutzer' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Each backup file', de: 'Jede Sicherungsdatei' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A primary key uniquely identifies each row in a table. This ensures that no two rows share the same key value.', de: 'Ein Primärschlüssel identifiziert jede Zeile in einer Tabelle eindeutig. Dadurch wird sichergestellt, dass keine zwei Zeilen denselben Schlüsselwert besitzen.' },
      hint: { en: 'It identifies the individual record.', de: 'Er identifiziert den einzelnen Datensatz.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-106',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is an Azure SQL elastic pool?', de: 'Was ist ein Azure-SQL-Elastic-Pool?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A group of databases that share a set of compute resources', de: 'Eine Gruppe von Datenbanken, die einen Satz von Computeressourcen gemeinsam nutzt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A storage tier for database backups only', de: 'Eine Speicherebene nur für Datenbanksicherungen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A tool for converting SQL to NoSQL', de: 'Ein Tool zur Umwandlung von SQL in NoSQL' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A dedicated cluster for Apache Spark', de: 'Ein dedizierter Cluster für Apache Spark' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'An elastic pool lets multiple Azure SQL databases share resources such as CPU and memory. It is cost-effective when database demand varies over time across applications or tenants.', de: 'Ein Elastic Pool ermöglicht mehreren Azure-SQL-Datenbanken die gemeinsame Nutzung von Ressourcen wie CPU und Arbeitsspeicher. Er ist kosteneffizient, wenn sich die Auslastung von Datenbanken über Anwendungen oder Mandanten hinweg im Zeitverlauf unterscheidet.' },
      hint: { en: 'Think shared resources across many databases.', de: 'Denken Sie an gemeinsam genutzte Ressourcen für viele Datenbanken.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/elastic-pool-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-107',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Cosmos DB API is used for key-value storage compatible with Azure Table Storage?', de: 'Welche Azure-Cosmos-DB-API wird für Schlüssel-Wert-Speicherung verwendet, die mit Azure Table Storage kompatibel ist?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'API for Table', de: 'API für Table' } },
        { id: 'B', text: { en: 'API for MongoDB', de: 'API für MongoDB' } },
        { id: 'C', text: { en: 'API for Cassandra', de: 'API für Cassandra' } },
        { id: 'D', text: { en: 'API for PostgreSQL', de: 'API für PostgreSQL' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The API for Table provides key-value storage semantics that align with Azure Table Storage applications. It helps when you want a Cosmos DB backend with table-style access patterns.', de: 'Die API für Table bietet Schlüssel-Wert-Semantik, die zu Anwendungen mit Azure Table Storage passt. Sie hilft, wenn Sie ein Cosmos-DB-Backend mit tabellenähnlichen Zugriffsmustern verwenden möchten.' },
      hint: { en: 'Look for the API aligned to Table Storage.', de: 'Suchen Sie nach der API, die zu Table Storage passt.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/choose-api'
    },
    {
      id: 'dp900-108',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is Azure Data Factory primarily used for?', de: 'Wofür wird Azure Data Factory hauptsächlich verwendet?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Data integration and orchestration', de: 'Datenintegration und Orchestrierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Running OLTP databases', de: 'Zum Betrieb von OLTP-Datenbanken' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Hosting file shares over SMB', de: 'Zum Bereitstellen von Dateifreigaben über SMB' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Rendering interactive dashboards in a browser', de: 'Zum Rendern interaktiver Dashboards im Browser' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Data Factory builds and orchestrates data movement and transformation pipelines. It connects to many data sources and coordinates end-to-end data workflows.', de: 'Azure Data Factory erstellt und orchestriert Pipelines zur Datenbewegung und -transformation. Es verbindet zahlreiche Datenquellen und koordiniert durchgängige Datenworkflows.' },
      hint: { en: 'Think about pipelines and movement of data.', de: 'Denken Sie an Pipelines und die Bewegung von Daten.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-109',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which term describes processing data as it arrives instead of storing it first for later analysis?', de: 'Welcher Begriff beschreibt die Verarbeitung von Daten, sobald sie eintreffen, anstatt sie zunächst für eine spätere Analyse zu speichern?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Stream processing', de: 'Stream-Verarbeitung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Batch processing', de: 'Batch-Verarbeitung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Archive storage', de: 'Archivspeicherung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Cold backup', de: 'Kalte Sicherung' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Stream processing handles events continuously as they are generated. This is useful when low-latency decisions or alerts are required.', de: 'Die Stream-Verarbeitung verarbeitet Ereignisse kontinuierlich, sobald sie erzeugt werden. Das ist nützlich, wenn Entscheidungen oder Warnungen mit geringer Latenz erforderlich sind.' },
      hint: { en: 'The data keeps flowing.', de: 'Die Daten fließen fortlaufend.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-110',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is Azure SQL Managed Instance?', de: 'Was ist Azure SQL Managed Instance?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A fully managed SQL Server compatible instance in Azure', de: 'Eine vollständig verwaltete, mit SQL Server kompatible Instanz in Azure' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A NoSQL document database', de: 'Eine NoSQL-Dokumentdatenbank' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A file storage service for SMB shares', de: 'Ein Dateispeicherdienst für SMB-Freigaben' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A stream processing engine', de: 'Eine Engine für Stream-Verarbeitung' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure SQL Managed Instance is a managed PaaS deployment that offers near-full SQL Server instance compatibility. It reduces administrative work while supporting many existing SQL Server features and migration scenarios.', de: 'Azure SQL Managed Instance ist eine verwaltete PaaS-Bereitstellung mit nahezu vollständiger Kompatibilität zu SQL-Server-Instanzen. Sie verringert den Administrationsaufwand und unterstützt gleichzeitig viele bestehende SQL-Server-Funktionen und Migrationsszenarien.' },
      hint: { en: 'Think SQL Server compatibility with managed operations.', de: 'Denken Sie an SQL-Server-Kompatibilität mit verwaltetem Betrieb.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/managed-instance/sql-managed-instance-paas-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-111',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Blob Storage access tier is optimized for data that is accessed at least once per month?', de: 'Welche Blob-Storage-Zugriffsebene ist für Daten optimiert, auf die mindestens einmal pro Monat zugegriffen wird?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Hot', de: 'Hot' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Cool', de: 'Cool' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Archive', de: 'Archive' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Premium SSD', de: 'Premium SSD' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'The Cool tier is intended for infrequently accessed data that is still retrieved on a regular basis, such as monthly access. It offers lower storage cost than Hot, with higher access charges.', de: 'Die Cool-Ebene ist für selten genutzte Daten vorgesehen, auf die dennoch regelmäßig zugegriffen wird, beispielsweise monatlich. Sie bietet geringere Speicherkosten als Hot, jedoch höhere Zugriffskosten.' },
      hint: { en: 'It is colder than Hot, but not deep archive.', de: 'Sie ist kälter als Hot, aber kein Tiefenarchiv.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/access-tiers-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-112',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is a data warehouse optimized for?', de: 'Wofür ist ein Data Warehouse optimiert?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Analytical queries and aggregations over large volumes of data', de: 'Analytische Abfragen und Aggregationen über große Datenmengen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Low-latency row-by-row transaction processing', de: 'Transaktionsverarbeitung mit niedriger Latenz Zeile für Zeile' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Hosting operating system images', de: 'Das Hosten von Betriebssystemimages' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Serving SMB home directories', de: 'Das Bereitstellen von SMB-Benutzerverzeichnissen' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A data warehouse is designed for analytical workloads that scan, join, and aggregate large datasets. It is not primarily optimized for high-volume transactional inserts and updates.', de: 'Ein Data Warehouse ist für analytische Workloads ausgelegt, die große Datensätze scannen, verknüpfen und aggregieren. Es ist nicht primär für Transaktionslasten mit vielen Einfügungen und Aktualisierungen optimiert.' },
      hint: { en: 'Think reporting, trends, and large scans.', de: 'Denken Sie an Reporting, Trends und große Scans.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-113',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'What does a foreign key enforce in a relational database?', de: 'Was erzwingt ein Fremdschlüssel in einer relationalen Datenbank?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Referential integrity between related tables', de: 'Referenzielle Integrität zwischen verknüpften Tabellen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Compression of duplicate rows', de: 'Komprimierung doppelter Zeilen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Automatic geo-replication', de: 'Automatische Georeplikation' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Encryption of backup files', de: 'Verschlüsselung von Sicherungsdateien' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A foreign key ensures that values in one table match valid primary key values in another related table. This prevents orphaned records and preserves data consistency.', de: 'Ein Fremdschlüssel stellt sicher, dass Werte in einer Tabelle gültigen Primärschlüsselwerten in einer anderen verknüpften Tabelle entsprechen. Dadurch werden verwaiste Datensätze verhindert und die Datenkonsistenz gewahrt.' },
      hint: { en: 'It links child rows to valid parent rows.', de: 'Er verbindet untergeordnete Zeilen mit gültigen übergeordneten Zeilen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-114',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is data normalization designed to reduce?', de: 'Was soll die Datennormalisierung reduzieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Data redundancy', de: 'Datenredundanz' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Encryption strength', de: 'Verschlüsselungsstärke' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Network latency', de: 'Netzwerklatenz' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Backup retention', de: 'Sicherungsaufbewahrung' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Normalization organizes relational data to reduce duplication and dependency issues. This improves consistency and helps avoid update anomalies.', de: 'Die Normalisierung organisiert relationale Daten so, dass Duplikate und Abhängigkeitsprobleme reduziert werden. Dadurch werden Konsistenz verbessert und Aktualisierungsanomalien vermieden.' },
      hint: { en: 'Think fewer repeated values.', de: 'Denken Sie an weniger wiederholte Werte.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-115',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which purchasing model for Azure SQL Database allows the most granular resource control using vCores?', de: 'Welches Kaufmodell für Azure SQL Database ermöglicht die granularste Ressourcensteuerung mit vCores?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'vCore-based model', de: 'vCore-basiertes Modell' } },
        { id: 'B', text: { en: 'DTU-based model', de: 'DTU-basiertes Modell' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Consumption model', de: 'Verbrauchsmodell' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Reserved instance model', de: 'Reserved-Instance-Modell' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The vCore-based model exposes CPU, memory, and storage choices more directly than the DTU model. This provides clearer sizing and greater flexibility for performance tuning.', de: 'Das vCore-basierte Modell macht CPU-, Arbeitsspeicher- und Speicherentscheidungen direkter sichtbar als das DTU-Modell. Dadurch erhalten Sie eine klarere Dimensionierung und mehr Flexibilität für die Leistungsanpassung.' },
      hint: { en: 'Choose the model named after the compute unit.', de: 'Wählen Sie das Modell, das nach der Recheneinheit benannt ist.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/purchasing-models?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-116',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the purpose of a partition key in Azure Cosmos DB?', de: 'Was ist der Zweck eines Partitionsschlüssels in Azure Cosmos DB?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To distribute data and throughput across partitions', de: 'Daten und Durchsatz auf Partitionen zu verteilen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To encrypt documents at rest', de: 'Dokumente im Ruhezustand zu verschlüsseln' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To define the SQL query language version', de: 'Die Version der SQL-Abfragesprache festzulegen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To turn a container into a file share', de: 'Einen Container in eine Dateifreigabe umzuwandeln' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A partition key determines how items are distributed into logical partitions in Cosmos DB. Good partitioning supports scale, balanced throughput, and efficient queries.', de: 'Ein Partitionsschlüssel bestimmt, wie Elemente in Cosmos DB auf logische Partitionen verteilt werden. Eine gute Partitionierung unterstützt Skalierung, ausgewogenen Durchsatz und effiziente Abfragen.' },
      hint: { en: 'It affects both scale and data distribution.', de: 'Er beeinflusst sowohl die Skalierung als auch die Datenverteilung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/partitioning-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-117',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is a star schema in data warehousing?', de: 'Was ist ein Sternschema im Data Warehousing?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A schema with a central fact table connected to dimension tables', de: 'Ein Schema mit einer zentralen Faktentabelle, die mit Dimensionstabellen verbunden ist' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A schema that stores all data in one wide table only', de: 'Ein Schema, das alle Daten nur in einer einzigen breiten Tabelle speichert' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A schema for backing up virtual machines', de: 'Ein Schema zur Sicherung virtueller Maschinen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A schema that removes all dimension tables', de: 'Ein Schema, das alle Dimensionstabellen entfernt' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A star schema organizes analytical data with a central fact table and surrounding dimension tables. This structure supports understandable models and efficient BI querying.', de: 'Ein Sternschema organisiert analytische Daten mit einer zentralen Faktentabelle und umgebenden Dimensionstabellen. Diese Struktur unterstützt verständliche Modelle und effiziente BI-Abfragen.' },
      hint: { en: 'Think fact table in the center.', de: 'Denken Sie an die Faktentabelle in der Mitte.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/star-schema'
    },
    {
      id: 'dp900-118',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'In the CAP theorem, which two properties are chosen together when a distributed system prioritizes correctness during a network partition?', de: 'Welche zwei Eigenschaften werden im CAP-Theorem gemeinsam gewählt, wenn ein verteiltes System bei einer Netzwerkpartition Korrektheit priorisiert?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Consistency and partition tolerance', de: 'Konsistenz und Partitionstoleranz' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Availability and partition tolerance', de: 'Verfügbarkeit und Partitionstoleranz' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Consistency and redundancy', de: 'Konsistenz und Redundanz' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Latency and durability', de: 'Latenz und Dauerhaftigkeit' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'CAP states that when a partition occurs, a distributed system must trade off between consistency and availability. A CP design keeps consistency and partition tolerance, even if availability is reduced.', de: 'CAP besagt, dass ein verteiltes System bei einer Partition zwischen Konsistenz und Verfügbarkeit abwägen muss. Ein CP-Entwurf bewahrt Konsistenz und Partitionstoleranz, auch wenn die Verfügbarkeit sinkt.' },
      hint: { en: 'Assume the partition must be tolerated.', de: 'Gehen Sie davon aus, dass die Partition toleriert werden muss.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-119',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What does geo-replication provide in Azure SQL Database?', de: 'Was bietet Georeplikation in Azure SQL Database?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Readable secondary replicas in another region for disaster recovery', de: 'Lesbare sekundäre Replikate in einer anderen Region für die Notfallwiederherstellung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Automatic conversion to a document database', de: 'Eine automatische Umwandlung in eine Dokumentdatenbank' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Column-level encryption managed only by the client', de: 'Spaltenverschlüsselung, die nur vom Client verwaltet wird' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Shared compute across many tenant databases', de: 'Gemeinsam genutzte Compute-Ressourcen für viele Mandantendatenbanken' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Active geo-replication creates readable secondary databases in other Azure regions. It supports disaster recovery and can also help serve read-only workloads closer to users.', de: 'Die aktive Georeplikation erstellt lesbare sekundäre Datenbanken in anderen Azure-Regionen. Sie unterstützt die Notfallwiederherstellung und kann auch helfen, schreibgeschützte Workloads näher an Benutzern bereitzustellen.' },
      hint: { en: 'Think cross-region readable copies.', de: 'Denken Sie an regionsübergreifende lesbare Kopien.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/active-geo-replication-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-120',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Cosmos DB consistency level provides the strongest consistency guarantee?', de: 'Welche Konsistenzstufe in Azure Cosmos DB bietet die stärkste Konsistenzgarantie?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Strong', de: 'Strong' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Session', de: 'Session' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Consistent prefix', de: 'Consistent Prefix' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Eventual', de: 'Eventual' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Strong consistency guarantees that reads always return the most recent committed write. It offers the highest correctness guarantee, usually with higher latency and lower availability trade-offs across regions.', de: 'Strong Consistency garantiert, dass Lesevorgänge immer den zuletzt bestätigten Schreibvorgang zurückgeben. Sie bietet die höchste Korrektheitsgarantie, normalerweise mit höherer Latenz und stärkeren Verfügbarkeitsabwägungen über Regionen hinweg.' },
      hint: { en: 'Choose the highest level in the list.', de: 'Wählen Sie die höchste Stufe in der Liste.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/consistency-levels'
    },
    {
      id: 'dp900-121',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is Azure Synapse Analytics?', de: 'Was ist Azure Synapse Analytics?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'An integrated analytics service that combines data integration, big data, and data warehousing', de: 'Ein integrierter Analysedienst, der Datenintegration, Big Data und Data Warehousing kombiniert' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A file share service for lift-and-shift applications', de: 'Ein Dateifreigabedienst für Lift-and-Shift-Anwendungen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A relational OLTP service for small mobile apps only', de: 'Ein relationaler OLTP-Dienst nur für kleine mobile Anwendungen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A key-value store compatible with Redis', de: 'Ein mit Redis kompatibler Schlüssel-Wert-Speicher' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Synapse Analytics brings together SQL analytics, Spark, data integration pipelines, and related services in one platform. It is designed for enterprise analytics scenarios across multiple data patterns.', de: 'Azure Synapse Analytics vereint SQL-Analysen, Spark, Datenintegrationspipelines und verwandte Dienste auf einer Plattform. Es ist für Unternehmensanalysen über mehrere Datenmuster hinweg konzipiert.' },
      hint: { en: 'It unifies several analytics capabilities.', de: 'Es vereint mehrere Analysefunktionen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/overview-what-is'
    },
    {
      id: 'dp900-122',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What does Transparent Data Encryption protect in Azure SQL?', de: 'Was schützt Transparent Data Encryption in Azure SQL?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Data at rest, including database files and backups', de: 'Daten im Ruhezustand, einschließlich Datenbankdateien und Sicherungen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Only data in client memory', de: 'Nur Daten im Arbeitsspeicher des Clients' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Only data sent over HTTPS', de: 'Nur Daten, die über HTTPS gesendet werden' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Only rows selected by a user filter', de: 'Nur Zeilen, die durch einen Benutzerfilter ausgewählt werden' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Transparent Data Encryption encrypts the storage layer for database files, transaction logs, and backups. It helps protect data at rest without requiring application changes.', de: 'Transparent Data Encryption verschlüsselt die Speicherschicht für Datenbankdateien, Transaktionsprotokolle und Sicherungen. Dadurch werden Daten im Ruhezustand geschützt, ohne dass Anwendungsänderungen erforderlich sind.' },
      hint: { en: 'Focus on storage-level protection.', de: 'Konzentrieren Sie sich auf den Schutz auf Speicherebene.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/transparent-data-encryption-tde-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-123',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What capability does the hierarchical namespace in Azure Data Lake Storage Gen2 add?', de: 'Welche Funktion fügt der hierarchische Namespace in Azure Data Lake Storage Gen2 hinzu?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Directory and file system semantics for analytics workloads', de: 'Verzeichnis- und Dateisystemsemantik für Analyse-Workloads' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Automatic SQL query optimization plans', de: 'Automatische SQL-Abfrageoptimierungspläne' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Built-in document consistency levels', de: 'Integrierte Dokumentkonsistenzstufen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Support for SMB home directories only', de: 'Unterstützung nur für SMB-Benutzerverzeichnisse' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A hierarchical namespace adds directory structures and file-level operations to the storage account. This makes big data processing with engines such as Spark and Hadoop more efficient and natural.', de: 'Ein hierarchischer Namespace fügt dem Speicherkonto Verzeichnisstrukturen und Operationen auf Dateiebene hinzu. Dadurch wird die Verarbeitung großer Datenmengen mit Engines wie Spark und Hadoop effizienter und natürlicher.' },
      hint: { en: 'Think file system behavior, not flat blobs only.', de: 'Denken Sie an Dateisystemverhalten und nicht nur an flache Blobs.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-124',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is Azure Stream Analytics designed to process?', de: 'Was soll Azure Stream Analytics verarbeiten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Real-time event streams', de: 'Echtzeit-Ereignisströme' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Only archived tape backups', de: 'Nur archivierte Bandsicherungen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Operating system patches', de: 'Betriebssystempatches' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Static PowerPoint presentations', de: 'Statische PowerPoint-Präsentationen' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Stream Analytics is a real-time analytics engine for incoming event data. It can analyze streams from devices, applications, and other sources with low latency.', de: 'Azure Stream Analytics ist eine Echtzeit-Analyse-Engine für eingehende Ereignisdaten. Sie kann Datenströme von Geräten, Anwendungen und anderen Quellen mit geringer Latenz analysieren.' },
      hint: { en: 'It operates on events in motion.', de: 'Es arbeitet mit Ereignissen in Bewegung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-125',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What distinguishes ELT from ETL?', de: 'Was unterscheidet ELT von ETL?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'ELT loads raw data before transforming it', de: 'ELT lädt Rohdaten, bevor sie transformiert werden' } },
        { id: 'B', text: { en: 'ELT requires magnetic tape storage', de: 'ELT erfordert die Speicherung auf Magnetband' } },
        { id: 'C', text: { en: 'ETL never transforms data', de: 'ETL transformiert Daten niemals' } },
        { id: 'D', text: { en: 'ELT is only used for relational backups', de: 'ELT wird nur für relationale Sicherungen verwendet' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'In ELT, data is first extracted and loaded into the target platform, then transformed there. This is common in cloud analytics platforms that can store raw data and scale transformations later.', de: 'Bei ELT werden Daten zunächst extrahiert und in die Zielplattform geladen und dort anschließend transformiert. Das ist in Cloud-Analyseplattformen üblich, die Rohdaten speichern und Transformationen später skalieren können.' },
      hint: { en: 'Look at the order of load and transform.', de: 'Achten Sie auf die Reihenfolge von Laden und Transformieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-126',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the Azure Cosmos DB change feed feature used for?', de: 'Wofür wird die Azure-Cosmos-DB-Funktion Change Feed verwendet?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To react to inserts and updates in a container', de: 'Um auf Einfügungen und Aktualisierungen in einem Container zu reagieren' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To turn documents into SQL tables automatically', de: 'Um Dokumente automatisch in SQL-Tabellen umzuwandeln' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To create SMB file shares', de: 'Um SMB-Dateifreigaben zu erstellen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To manage database compatibility levels', de: 'Um Datenbankkompatibilitätsstufen zu verwalten' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The change feed provides an ordered, persistent record of changes made to items in a Cosmos DB container. It is commonly used to drive downstream processing, synchronization, or event-driven workflows.', de: 'Der Change Feed liefert eine geordnete, dauerhafte Aufzeichnung von Änderungen an Elementen in einem Cosmos-DB-Container. Er wird häufig verwendet, um nachgelagerte Verarbeitung, Synchronisierung oder ereignisgesteuerte Workflows auszulösen.' },
      hint: { en: 'It listens for changed documents.', de: 'Er verfolgt geänderte Dokumente.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/change-feed'
    },
    {
      id: 'dp900-127',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is Azure Databricks?', de: 'Was ist Azure Databricks?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A collaborative Apache Spark based analytics platform', de: 'Eine kollaborative, auf Apache Spark basierende Analyseplattform' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A dedicated backup appliance', de: 'Eine dedizierte Backup-Appliance' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A DNS hosting service', de: 'Ein DNS-Hostingdienst' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A relational database firewall only', de: 'Ausschließlich eine Firewall für relationale Datenbanken' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Databricks is a unified analytics platform built around Apache Spark. It supports notebooks, data engineering, machine learning, and lakehouse scenarios at scale.', de: 'Azure Databricks ist eine einheitliche Analyseplattform, die auf Apache Spark basiert. Sie unterstützt Notebooks, Data Engineering, maschinelles Lernen und Lakehouse-Szenarien im großen Maßstab.' },
      hint: { en: 'Think Spark plus collaborative analytics.', de: 'Denken Sie an Spark plus kollaborative Analysen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/introduction/'
    },
    {
      id: 'dp900-128',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is row-level security in Azure SQL Database?', de: 'Was ist Row-Level Security in Azure SQL Database?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A feature that restricts access to rows based on the user or execution context', de: 'Eine Funktion, die den Zugriff auf Zeilen basierend auf Benutzer oder Ausführungskontext einschränkt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A service that creates additional backups every minute', de: 'Ein Dienst, der jede Minute zusätzliche Sicherungen erstellt' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A pricing model for storage only', de: 'Ein Preismodell nur für Speicher' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A method for compressing indexes into one row', de: 'Eine Methode zum Komprimieren von Indizes in eine Zeile' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Row-level security applies filtering logic inside the database so users see only authorized rows. It helps enforce data isolation in shared applications and reporting scenarios.', de: 'Row-Level Security wendet Filterlogik innerhalb der Datenbank an, sodass Benutzer nur autorisierte Zeilen sehen. Sie hilft, Datenisolation in gemeinsam genutzten Anwendungen und Berichtsszenarien durchzusetzen.' },
      hint: { en: 'It secures records, not entire tables.', de: 'Sie schützt Datensätze, nicht ganze Tabellen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/row-level-security?view=azuresqldb-current'
    },
    {
      id: 'dp900-129',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the purpose of a data catalog?', de: 'Was ist der Zweck eines Datenkatalogs?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To provide a searchable inventory of data assets and metadata', de: 'Eine durchsuchbare Inventarliste von Datenbeständen und Metadaten bereitzustellen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To replace all transactional databases', de: 'Alle Transaktionsdatenbanken zu ersetzen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To encrypt files in Blob Storage automatically with customer code', de: 'Dateien in Blob Storage automatisch mit Kundencode zu verschlüsseln' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To provide GPU resources for model training', de: 'GPU-Ressourcen für das Modelltraining bereitzustellen' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A data catalog helps users discover, understand, and trust data by documenting metadata, ownership, and classifications. It is a foundational capability for governance and self-service analytics.', de: 'Ein Datenkatalog hilft Benutzern, Daten zu finden, zu verstehen und ihnen zu vertrauen, indem Metadaten, Verantwortlichkeiten und Klassifizierungen dokumentiert werden. Er ist eine grundlegende Fähigkeit für Governance und Self-Service-Analysen.' },
      hint: { en: 'Think discoverability and metadata.', de: 'Denken Sie an Auffindbarkeit und Metadaten.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/purview/purview'
    },
    {
      id: 'dp900-130',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is a slowly changing dimension in data warehousing?', de: 'Was ist eine Slowly Changing Dimension im Data Warehousing?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A dimension whose attribute values change over time and may require history tracking', de: 'Eine Dimension, deren Attributwerte sich im Laufe der Zeit ändern und deren Historie eventuell nachverfolgt werden muss' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A dimension that never contains business keys', de: 'Eine Dimension, die niemals Geschäftsschlüssel enthält' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A dimension stored only in Blob archive tier', de: 'Eine Dimension, die nur in der Blob-Archivebene gespeichert wird' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A dimension used only for streaming windows', de: 'Eine Dimension, die nur für Streamingfenster verwendet wird' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Slowly changing dimensions model descriptive attributes that evolve, such as a customer address or product category. Warehouses often preserve historical values so reports remain accurate over time.', de: 'Slowly Changing Dimensions modellieren beschreibende Attribute, die sich ändern, etwa eine Kundenadresse oder eine Produktkategorie. Data Warehouses bewahren häufig historische Werte auf, damit Berichte im Zeitverlauf korrekt bleiben.' },
      hint: { en: 'Think dimension history.', de: 'Denken Sie an die Historie von Dimensionen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/star-schema'
    },
    {
      id: 'dp900-131',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is Azure Cache for Redis primarily used for?', de: 'Wofür wird Azure Cache for Redis hauptsächlich verwendet?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'In-memory caching to reduce latency and backend load', de: 'In-Memory-Caching zur Verringerung von Latenz und Backendlast' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Long-term cold storage for backups', de: 'Langfristige kalte Speicherung für Sicherungen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Relational schema normalization', de: 'Normalisierung relationaler Schemata' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Authoring Power BI dashboards', de: 'Erstellung von Power-BI-Dashboards' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Cache for Redis stores frequently used data in memory so applications can retrieve it quickly. This improves response times and reduces pressure on primary data stores.', de: 'Azure Cache for Redis speichert häufig verwendete Daten im Arbeitsspeicher, sodass Anwendungen sie schnell abrufen können. Das verbessert Reaktionszeiten und entlastet primäre Datenspeicher.' },
      hint: { en: 'It keeps hot data in memory.', de: 'Er hält häufig benötigte Daten im Arbeitsspeicher.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-cache-for-redis/cache-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-132',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the Hyperscale service tier in Azure SQL Database known for?', de: 'Wofür ist die Dienstebene Hyperscale in Azure SQL Database bekannt?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Very large databases with rapid scale and separated compute and storage', de: 'Sehr große Datenbanken mit schneller Skalierung und getrennten Compute- und Speicherressourcen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Providing file shares over NFS only', de: 'Ausschließlich Dateifreigaben über NFS bereitzustellen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Running notebook-based Spark jobs', de: 'Notebookbasierte Spark-Jobs auszuführen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Streaming IoT events without storage', de: 'IoT-Ereignisse ohne Speicherung zu streamen' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Hyperscale is designed for cloud applications that need very large database sizes and fast scale operations. It separates compute from storage and uses distributed architecture for performance and flexibility.', de: 'Hyperscale ist für Cloudanwendungen ausgelegt, die sehr große Datenbankgrößen und schnelle Skalierungsvorgänge benötigen. Es trennt Compute von Speicher und verwendet eine verteilte Architektur für Leistung und Flexibilität.' },
      hint: { en: 'Think scale in both size and architecture.', de: 'Denken Sie an Skalierung sowohl bei Größe als auch Architektur.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/service-tier-hyperscale?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-133',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What type of storage format does a columnar store use?', de: 'Welches Speicherformat verwendet ein Columnar Store?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'It stores values together by column', de: 'Er speichert Werte gemeinsam nach Spalte' } },
        { id: 'B', text: { en: 'It stores every file as an image', de: 'Er speichert jede Datei als Bild' } },
        { id: 'C', text: { en: 'It stores data only in JSON arrays', de: 'Er speichert Daten nur in JSON-Arrays' } },
        { id: 'D', text: { en: 'It stores each table as a queue of messages', de: 'Er speichert jede Tabelle als Nachrichtenwarteschlange' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Columnar storage groups values from the same column together instead of storing complete rows next to each other. This is efficient for analytical scans, compression, and aggregations on selected columns.', de: 'Bei Columnar Storage werden Werte derselben Spalte gemeinsam gruppiert, anstatt vollständige Zeilen nebeneinander zu speichern. Das ist effizient für analytische Scans, Komprimierung und Aggregationen über ausgewählte Spalten.' },
      hint: { en: 'Think vertical organization of values.', de: 'Denken Sie an die vertikale Organisation von Werten.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-134',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What does the I in ACID stand for?', de: 'Wofür steht das I in ACID?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Isolation', de: 'Isolation' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Integration', de: 'Integration' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Iteration', de: 'Iteration' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Indexing', de: 'Indizierung' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Isolation ensures that concurrent transactions do not interfere with one another in a way that breaks correctness. Each transaction behaves as if it were running independently.', de: 'Isolation stellt sicher, dass gleichzeitige Transaktionen einander nicht so beeinflussen, dass die Korrektheit verletzt wird. Jede Transaktion verhält sich so, als würde sie unabhängig ausgeführt.' },
      hint: { en: 'It relates to concurrent transactions.', de: 'Es bezieht sich auf gleichzeitige Transaktionen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-135',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'What does Azure Queue Storage provide?', de: 'Was bietet Azure Queue Storage?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A durable message queue for asynchronous communication', de: 'Eine dauerhafte Nachrichtenwarteschlange für asynchrone Kommunikation' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A relational engine for SQL joins', de: 'Eine relationale Engine für SQL-Joins' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A dashboard design canvas', de: 'Eine Designoberfläche für Dashboards' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A distributed file system namespace', de: 'Einen Namespace für verteilte Dateisysteme' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Queue Storage stores large numbers of messages that can be processed asynchronously by applications or services. It is useful for decoupling components and smoothing bursts of work.', de: 'Azure Queue Storage speichert große Mengen von Nachrichten, die von Anwendungen oder Diensten asynchron verarbeitet werden können. Es ist nützlich, um Komponenten zu entkoppeln und Arbeitsspitzen auszugleichen.' },
      hint: { en: 'Think decoupled producers and consumers.', de: 'Denken Sie an entkoppelte Produzenten und Konsumenten.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/queues/storage-queues-introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-136',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the key difference between a dedicated SQL pool and a serverless SQL pool in Azure Synapse Analytics?', de: 'Was ist der wichtigste Unterschied zwischen einem dedizierten SQL-Pool und einem serverlosen SQL-Pool in Azure Synapse Analytics?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Dedicated reserves compute for warehouse tables, while serverless queries data on demand and charges per data processed', de: 'Dediziert reserviert Compute für Warehouse-Tabellen, während serverlos Daten bei Bedarf abfragt und nach verarbeiteten Daten abrechnet' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Dedicated works only with Blob Storage, while serverless works only with relational tables', de: 'Dediziert funktioniert nur mit Blob Storage, während serverlos nur mit relationalen Tabellen funktioniert' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Dedicated is for dashboards only, while serverless is for OLTP applications only', de: 'Dediziert ist nur für Dashboards gedacht, während serverlos nur für OLTP-Anwendungen gedacht ist' } },
        { id: 'D', text: { en: 'There is no functional difference, only a branding difference', de: 'Es gibt keinen funktionalen Unterschied, nur einen Unterschied in der Bezeichnung' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A dedicated SQL pool provisions resources in advance and stores data in a managed warehouse structure. A serverless SQL pool does not require pre-provisioned compute and is commonly used to query files in the data lake on demand.', de: 'Ein dedizierter SQL-Pool stellt Ressourcen im Voraus bereit und speichert Daten in einer verwalteten Warehouse-Struktur. Ein serverloser SQL-Pool benötigt keine vorab bereitgestellte Compute-Leistung und wird häufig verwendet, um Dateien im Data Lake bei Bedarf abzufragen.' },
      hint: { en: 'Compare reserved capacity with pay-per-query behavior.', de: 'Vergleichen Sie reservierte Kapazität mit Verhalten nach dem Prinzip Bezahlen pro Abfrage.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/overview-features'
    },
    {
      id: 'dp900-137',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is data mesh architecture primarily concerned with?', de: 'Womit befasst sich eine Data-Mesh-Architektur in erster Linie?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Centralizing all data engineering in one platform team', de: 'Die gesamte Data-Engineering-Arbeit in einem zentralen Plattformteam zu bündeln' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Decentralized domain ownership with data treated as a product', de: 'Dezentrale Domänenverantwortung, bei der Daten als Produkt behandelt werden' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Eliminating governance and standards', de: 'Governance und Standards zu eliminieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Using only streaming databases', de: 'Ausschließlich Streaming-Datenbanken zu verwenden' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'Data mesh promotes domain-oriented ownership so each business domain is responsible for its own high-quality data products. It combines decentralized ownership with federated governance and shared platform capabilities.', de: 'Data Mesh fördert domänenorientierte Verantwortung, sodass jede Geschäftsdomäne für ihre eigenen hochwertigen Datenprodukte verantwortlich ist. Es kombiniert dezentrale Verantwortung mit föderierter Governance und gemeinsamen Plattformfunktionen.' },
      hint: { en: 'Focus on ownership and product thinking.', de: 'Konzentrieren Sie sich auf Verantwortung und Produktdenken.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/scenarios/cloud-scale-analytics/architectures/data-mesh-scenario'
    },
    {
      id: 'dp900-138',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the main difference between DTU and vCore purchasing models in Azure SQL?', de: 'Was ist der Hauptunterschied zwischen den Kaufmodellen DTU und vCore in Azure SQL?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'DTU bundles compute, storage, and IO into one measure, while vCore exposes compute and storage more transparently', de: 'DTU bündelt Compute, Speicher und E/A in einer Kennzahl, während vCore Compute und Speicher transparenter darstellt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'DTU supports encryption, while vCore does not', de: 'DTU unterstützt Verschlüsselung, vCore jedoch nicht' } },
        { id: 'C', text: { en: 'DTU is only for Cosmos DB, while vCore is only for Blob Storage', de: 'DTU ist nur für Cosmos DB, während vCore nur für Blob Storage gedacht ist' } },
        { id: 'D', text: { en: 'DTU is serverless, while vCore is only on-premises', de: 'DTU ist serverlos, während vCore nur lokal verfügbar ist' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The DTU model packages compute, storage, and IO into a blended performance unit. The vCore model provides clearer visibility into CPU and memory allocation and separates some resource decisions.', de: 'Das DTU-Modell fasst Compute, Speicher und E/A in einer kombinierten Leistungseinheit zusammen. Das vCore-Modell bietet klarere Transparenz über CPU- und Arbeitsspeicherzuweisung und trennt einige Ressourcenentscheidungen.' },
      hint: { en: 'One is bundled, the other is more explicit.', de: 'Eines ist gebündelt, das andere ist expliziter.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/purchasing-models?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-139',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the Bounded Staleness consistency level in Azure Cosmos DB?', de: 'Was ist die Konsistenzstufe Bounded Staleness in Azure Cosmos DB?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Reads may lag behind writes by a configured amount, but the order of writes is preserved', de: 'Lesevorgänge können den Schreibvorgängen um einen konfigurierten Betrag hinterherhinken, die Reihenfolge der Schreibvorgänge bleibt jedoch erhalten' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Reads always return the latest committed write in every region', de: 'Lesevorgänge liefern in jeder Region immer den zuletzt bestätigten Schreibvorgang' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Consistency is disabled completely', de: 'Konsistenz ist vollständig deaktiviert' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Only one item per partition can be read', de: 'Es kann nur ein Element pro Partition gelesen werden' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Bounded Staleness allows reads to be behind the latest writes within a defined time or version window. Unlike eventual consistency, it preserves ordering guarantees while relaxing immediacy.', de: 'Bounded Staleness erlaubt, dass Lesevorgänge den neuesten Schreibvorgängen innerhalb eines definierten Zeit- oder Versionsfensters hinterherhinken. Im Gegensatz zur eventual consistency bleiben Reihenfolgegarantien erhalten, während die Unmittelbarkeit reduziert wird.' },
      hint: { en: 'It allows limited lag, not unlimited lag.', de: 'Sie erlaubt begrenzten, nicht unbegrenzten Verzug.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/consistency-levels'
    },
    {
      id: 'dp900-140',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is Delta Lake?', de: 'Was ist Delta Lake?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A storage layer that adds ACID transactions and a transaction log to data lake tables', de: 'Eine Speicherschicht, die ACID-Transaktionen und ein Transaktionsprotokoll zu Data-Lake-Tabellen hinzufügt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A hardware appliance for SAN storage', de: 'Eine Hardware-Appliance für SAN-Speicher' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A report rendering engine inside Power BI', de: 'Eine Engine zum Rendern von Berichten in Power BI' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A backup format for Azure SQL Managed Instance', de: 'Ein Sicherungsformat für Azure SQL Managed Instance' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Delta Lake extends data lake files with transactional metadata so tables support ACID behavior, reliability, and scalable processing. It is a foundation for lakehouse architectures in Azure Databricks.', de: 'Delta Lake erweitert Data-Lake-Dateien um transaktionale Metadaten, sodass Tabellen ACID-Verhalten, Zuverlässigkeit und skalierbare Verarbeitung unterstützen. Es ist eine Grundlage für Lakehouse-Architekturen in Azure Databricks.' },
      hint: { en: 'Think lakehouse tables with transactions.', de: 'Denken Sie an Lakehouse-Tabellen mit Transaktionen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/delta/'
    },
    {
      id: 'dp900-141',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is Always Encrypted in Azure SQL?', de: 'Was ist Always Encrypted in Azure SQL?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A client-side encryption feature that keeps encryption keys outside the database engine', de: 'Eine clientseitige Verschlüsselungsfunktion, bei der die Schlüssel außerhalb der Datenbank-Engine bleiben' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A feature that compresses all tables automatically', de: 'Eine Funktion, die alle Tabellen automatisch komprimiert' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A replication technology for readable secondaries', de: 'Eine Replikationstechnologie für lesbare Sekundärdatenbanken' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A licensing model for SQL Server instances', de: 'Ein Lizenzmodell für SQL-Server-Instanzen' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Always Encrypted protects sensitive column data by encrypting it on the client side before it reaches the database engine. The engine can store the ciphertext without access to plaintext values or keys.', de: 'Always Encrypted schützt sensible Spaltendaten, indem sie clientseitig verschlüsselt werden, bevor sie die Datenbank-Engine erreichen. Die Engine kann die Chiffretexte speichern, ohne Zugriff auf Klartextwerte oder Schlüssel zu haben.' },
      hint: { en: 'The database should not see plaintext.', de: 'Die Datenbank soll keinen Klartext sehen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/encryption/always-encrypted-database-engine?view=azuresqldb-current'
    },
    {
      id: 'dp900-142',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure Cosmos DB API should be used when migrating a MongoDB application to Azure?', de: 'Welche Azure-Cosmos-DB-API sollte verwendet werden, wenn eine MongoDB-Anwendung nach Azure migriert wird?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'API for MongoDB', de: 'API für MongoDB' } },
        { id: 'B', text: { en: 'API for Table', de: 'API für Table' } },
        { id: 'C', text: { en: 'API for Cassandra', de: 'API für Cassandra' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Queue API', de: 'Azure-Queue-API' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The API for MongoDB offers wire protocol compatibility for applications that use MongoDB drivers and tools. This can simplify migration while moving to a managed globally distributed platform.', de: 'Die API für MongoDB bietet Wire-Protocol-Kompatibilität für Anwendungen, die MongoDB-Treiber und -Tools verwenden. Dadurch kann die Migration auf eine verwaltete global verteilte Plattform vereinfacht werden.' },
      hint: { en: 'Use the API aligned to the current application.', de: 'Verwenden Sie die API, die zur bestehenden Anwendung passt.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/choose-api'
    },
    {
      id: 'dp900-143',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is Microsoft Purview?', de: 'Was ist Microsoft Purview?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A unified data governance, catalog, and data estate management solution', de: 'Eine einheitliche Lösung für Data Governance, Katalogisierung und Datenbestandsmanagement' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A managed Spark notebook service only', de: 'Ausschließlich ein verwalteter Spark-Notebook-Dienst' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A dedicated hardware firewall for Azure SQL', de: 'Eine dedizierte Hardwarefirewall für Azure SQL' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A storage tier for cold blobs', de: 'Eine Speicherebene für kalte Blobs' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Microsoft Purview helps organizations discover, classify, catalog, and govern data across their estate. It provides capabilities such as lineage, metadata management, and policy support.', de: 'Microsoft Purview hilft Organisationen dabei, Daten in ihrem gesamten Bestand zu entdecken, zu klassifizieren, zu katalogisieren und zu steuern. Es bietet Funktionen wie Data Lineage, Metadatenverwaltung und Richtlinienunterstützung.' },
      hint: { en: 'Think governance and cataloging at scale.', de: 'Denken Sie an Governance und Katalogisierung im großen Maßstab.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/purview/purview'
    },
    {
      id: 'dp900-144',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'In a medallion lakehouse architecture, what does the Gold layer contain?', de: 'Was enthält in einer Medallion-Lakehouse-Architektur die Gold-Schicht?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Curated business-level data ready for consumption', de: 'Kuratierten, geschäftsnahen Datenbestand, der für die Nutzung bereit ist' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Only raw source files exactly as landed', de: 'Nur rohe Quelldateien genau in der angelieferten Form' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Only temporary staging logs for ingestion jobs', de: 'Nur temporäre Staging-Protokolle für Ingestionsjobs' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Only encryption keys for data lake access', de: 'Nur Verschlüsselungsschlüssel für den Zugriff auf den Data Lake' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The Gold layer contains refined, aggregated, and business-ready datasets for reporting, BI, and advanced analytics. It is produced from lower layers that first capture and clean the raw data.', de: 'Die Gold-Schicht enthält verfeinerte, aggregierte und geschäftsreife Datensätze für Reporting, BI und erweiterte Analysen. Sie wird aus unteren Schichten erzeugt, die zunächst die Rohdaten erfassen und bereinigen.' },
      hint: { en: 'Think consumer-ready data products.', de: 'Denken Sie an nutzungsbereite Datenprodukte.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/lakehouse/medallion'
    },
    {
      id: 'dp900-145',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the database compatibility level in Azure SQL used for?', de: 'Wofür wird die Datenbankkompatibilitätsstufe in Azure SQL verwendet?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'To control SQL language behavior and query processing features aligned to a database version', de: 'Um SQL-Sprachverhalten und Abfrageverarbeitungsfunktionen entsprechend einer Datenbankversion zu steuern' } },
        { id: 'B', text: { en: 'To define the number of storage replicas in a region', de: 'Um die Anzahl der Speicherreplikate in einer Region festzulegen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'To choose the Blob access tier for exports', de: 'Um die Blob-Zugriffsebene für Exporte auszuwählen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'To assign a partition key to a table', de: 'Um einer Tabelle einen Partitionsschlüssel zuzuweisen' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Compatibility level influences which SQL engine behaviors and optimizer features are active for a database. It helps balance application compatibility with access to newer capabilities.', de: 'Die Kompatibilitätsstufe beeinflusst, welche Verhaltensweisen der SQL-Engine und welche Optimierungsfunktionen für eine Datenbank aktiv sind. Sie hilft, Anwendungskompatibilität mit dem Zugriff auf neuere Funktionen auszubalancieren.' },
      hint: { en: 'It affects engine behavior, not storage redundancy.', de: 'Sie beeinflusst das Verhalten der Engine, nicht die Speicherredundanz.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/alter-database-transact-sql-compatibility-level?view=sql-server-ver17'
    },
    {
      id: 'dp900-146',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is the primary compute engine commonly used in Azure HDInsight for distributed big data processing?', de: 'Welche primäre Compute-Engine wird in Azure HDInsight üblicherweise für verteilte Big-Data-Verarbeitung verwendet?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Apache Spark', de: 'Apache Spark' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Internet Information Services', de: 'Internet Information Services' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Microsoft Word Services', de: 'Microsoft Word Services' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Queue runtime', de: 'Azure-Queue-Laufzeit' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'HDInsight supports several open-source frameworks, and Apache Spark is the primary engine used for large-scale distributed analytics and transformation workloads. Spark provides in-memory processing and broad ecosystem support.', de: 'HDInsight unterstützt mehrere Open-Source-Frameworks, und Apache Spark ist die primäre Engine für groß angelegte verteilte Analyse- und Transformationsworkloads. Spark bietet In-Memory-Verarbeitung und breite Unterstützung im Ökosystem.' },
      hint: { en: 'Choose the distributed analytics engine.', de: 'Wählen Sie die Engine für verteilte Analysen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hdinsight-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-147',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What makes Azure Data Lake Storage Gen2 more suitable than Azure Blob Storage for big data analytics?', de: 'Was macht Azure Data Lake Storage Gen2 für Big-Data-Analysen geeigneter als Azure Blob Storage?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Its hierarchical namespace and file system semantics improve analytics performance and management', de: 'Sein hierarchischer Namespace und seine Dateisystemsemantik verbessern Leistung und Verwaltung für Analysen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'It supports only image files, which are faster to query', de: 'Es unterstützt nur Bilddateien, die schneller abgefragt werden können' } },
        { id: 'C', text: { en: 'It disables folder structures to simplify security', de: 'Es deaktiviert Ordnerstrukturen, um die Sicherheit zu vereinfachen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'It requires a SQL Server engine to store files', de: 'Es benötigt eine SQL-Server-Engine, um Dateien zu speichern' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'ADLS Gen2 builds on Blob Storage but adds hierarchical namespace capabilities that are valuable for analytics engines such as Spark and Hadoop. This enables efficient directory operations and better alignment with big data processing patterns.', de: 'ADLS Gen2 baut auf Blob Storage auf, ergänzt jedoch Funktionen eines hierarchischen Namespace, die für Analyse-Engines wie Spark und Hadoop wertvoll sind. Dadurch werden effiziente Verzeichnisoperationen und eine bessere Ausrichtung auf Big-Data-Verarbeitungsmuster ermöglicht.' },
      hint: { en: 'Look for the feature that behaves like a file system.', de: 'Suchen Sie nach der Funktion, die sich wie ein Dateisystem verhält.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-148',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'In Azure Stream Analytics, what does a tumbling window do?', de: 'Was bewirkt in Azure Stream Analytics ein Tumbling Window?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'It groups events into fixed-size, non-overlapping time intervals', de: 'Es gruppiert Ereignisse in Zeitintervalle fester Größe ohne Überlappung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'It keeps a window permanently open for every event', de: 'Es hält für jedes Ereignis dauerhaft ein Fenster offen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'It replicates data between Synapse workspaces', de: 'Es repliziert Daten zwischen Synapse-Arbeitsbereichen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'It encrypts events before ingestion', de: 'Es verschlüsselt Ereignisse vor der Aufnahme' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A tumbling window divides the stream into contiguous, fixed-duration segments without overlap. Each event belongs to exactly one window, which is useful for regular interval aggregates.', de: 'Ein Tumbling Window teilt den Datenstrom in zusammenhängende, fest definierte Zeitsegmente ohne Überlappung ein. Jedes Ereignis gehört genau zu einem Fenster, was für Aggregationen in regelmäßigen Intervallen nützlich ist.' },
      hint: { en: 'Think fixed buckets with no overlap.', de: 'Denken Sie an feste Intervalle ohne Überlappung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions'
    },
    {
      id: 'dp900-149',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What is master data management?', de: 'Was ist Master Data Management?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A discipline for creating a trusted, consistent master record for key business entities', de: 'Eine Disziplin zur Erstellung eines vertrauenswürdigen, konsistenten Stammdatensatzes für wichtige Geschäftseinheiten' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A method for compressing all warehouse tables', de: 'Eine Methode zum Komprimieren aller Warehouse-Tabellen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A backup strategy based only on archive blobs', de: 'Eine Sicherungsstrategie, die nur auf Archivblobs basiert' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A stream processing technique for event hubs', de: 'Eine Stream-Verarbeitungstechnik für Event Hubs' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Master data management focuses on maintaining authoritative, consistent records for entities such as customers, products, or suppliers. It improves data quality and alignment across systems and business processes.', de: 'Master Data Management konzentriert sich auf die Pflege maßgeblicher, konsistenter Datensätze für Entitäten wie Kunden, Produkte oder Lieferanten. Es verbessert Datenqualität und Abstimmung über Systeme und Geschäftsprozesse hinweg.' },
      hint: { en: 'Think authoritative core business records.', de: 'Denken Sie an maßgebliche zentrale Geschäftsdaten.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/building-end-to-end-data-governance-master-data-stack-with-microsoft-purview-cluedin/'
    },
    {
      id: 'dp900-150',
      type: 'single',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'What does read scale-out in the Azure SQL Database Business Critical tier provide?', de: 'Was bietet Read Scale-Out in der Azure-SQL-Datenbank-Dienstebene Business Critical?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Read-only replicas that can handle reporting and other read workloads', de: 'Schreibgeschützte Replikate, die Reporting- und andere Lese-Workloads übernehmen können' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Automatic schema normalization across all tables', de: 'Automatische Schemennormalisierung über alle Tabellen hinweg' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Client-side encryption for sensitive columns', de: 'Clientseitige Verschlüsselung für sensible Spalten' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Message queuing for microservices', de: 'Nachrichtenwarteschlangen für Microservices' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Read scale-out routes read-only connections to one of the available replicas in the Business Critical architecture. This can offload reporting queries from the primary replica and improve overall performance.', de: 'Read Scale-Out leitet schreibgeschützte Verbindungen an eines der verfügbaren Replikate in der Business-Critical-Architektur weiter. Dadurch können Reportingabfragen vom primären Replikat entlastet und die Gesamtleistung verbessert werden.' },
      hint: { en: 'It is about separating reads from the primary.', de: 'Es geht darum, Lesezugriffe vom Primärsystem zu trennen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/read-scale-out?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-151',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which of the following are examples of semi-structured data?', de: 'Welche der folgenden Beispiele sind semistrukturierte Daten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'JSON documents', de: 'JSON-Dokumente' } },
        { id: 'B', text: { en: 'XML files', de: 'XML-Dateien' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Fixed relational tables with a rigid schema', de: 'Feste relationale Tabellen mit starrem Schema' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Raw video streams without a defined document structure', de: 'Rohe Videoströme ohne definierte Dokumentstruktur' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Semi-structured data has some organizational markers, but not the strict tabular schema of relational data. JSON and XML both use tagged or named elements that provide flexible structure.', de: 'Semistrukturierte Daten besitzen gewisse Organisationsmerkmale, jedoch nicht das strikte tabellarische Schema relationaler Daten. JSON und XML verwenden beide benannte Elemente oder Tags, die eine flexible Struktur bieten.' },
      hint: { en: 'Look for flexible formats with named fields or tags.', de: 'Suchen Sie nach flexiblen Formaten mit benannten Feldern oder Tags.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-152',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which are characteristics of Azure SQL Database?', de: 'Welche sind Merkmale von Azure SQL Database?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'It is a fully managed PaaS service', de: 'Es ist ein vollständig verwalteter PaaS-Dienst' } },
        { id: 'B', text: { en: 'It provides automatic backups', de: 'Es bietet automatische Sicherungen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'It includes built-in high availability', de: 'Es umfasst integrierte Hochverfügbarkeit' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Customers must patch the guest operating system manually', de: 'Kunden müssen das Gastbetriebssystem manuell patchen' } },
        { id: 'E', text: { en: 'It can run only inside a customer-managed virtual machine', de: 'Es kann nur innerhalb einer kundenseitig verwalteten virtuellen Maschine ausgeführt werden' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Azure SQL Database is a managed platform service, so Microsoft handles infrastructure tasks such as patching, backups, and high availability. Customers focus on schema, data, security, and workload performance.', de: 'Azure SQL Database ist ein verwalteter Plattformdienst, sodass Microsoft Infrastrukturaufgaben wie Patching, Sicherungen und Hochverfügbarkeit übernimmt. Kunden konzentrieren sich auf Schema, Daten, Sicherheit und Workload-Leistung.' },
      hint: { en: 'Choose the managed service benefits.', de: 'Wählen Sie die Vorteile eines verwalteten Dienstes.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/azure-sql-iaas-vs-paas-what-is-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-153',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which services are part of Azure Storage?', de: 'Welche Dienste gehören zu Azure Storage?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Blob Storage', de: 'Blob Storage' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Files', de: 'Azure Files' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Queue Storage', de: 'Queue Storage' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure SQL Database', de: 'Azure SQL Database' } },
        { id: 'E', text: { en: 'Azure Synapse dedicated SQL pool', de: 'Dedizierter SQL-Pool in Azure Synapse' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Azure Storage includes services such as blobs, files, queues, and tables. These services support different non-relational data access patterns and storage needs.', de: 'Azure Storage umfasst Dienste wie Blobs, Files, Queues und Tables. Diese Dienste unterstützen unterschiedliche nicht relationale Zugriffsmuster und Speicheranforderungen.' },
      hint: { en: 'Choose native storage account services.', de: 'Wählen Sie native Dienste eines Speicherkontos.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/storage-blobs-introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-154',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which are components typically found in an analytics pipeline?', de: 'Welche Komponenten finden sich typischerweise in einer Analysepipeline?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Data ingestion', de: 'Datenaufnahme' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Data visualization', de: 'Datenvisualisierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'BIOS firmware flashing for laptops', de: 'BIOS-Firmware-Flashen für Laptops' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Manual keyboard layout management', de: 'Manuelle Verwaltung von Tastaturlayouts' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Analytics pipelines commonly ingest data from sources, transform or store it, and present insights through reports or dashboards. Laptop firmware and keyboard settings are unrelated to analytics architecture.', de: 'Analysepipelines nehmen typischerweise Daten aus Quellen auf, transformieren oder speichern sie und stellen Erkenntnisse über Berichte oder Dashboards bereit. Laptop-Firmware und Tastatureinstellungen stehen in keinem Zusammenhang mit Analysearchitekturen.' },
      hint: { en: 'Think from source data to insight.', de: 'Denken Sie vom Quelldatum bis zur Erkenntnis.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-155',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which of the following are ACID properties?', de: 'Welche der folgenden Eigenschaften gehören zu ACID?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Atomicity', de: 'Atomicity' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Isolation', de: 'Isolation' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Durability', de: 'Dauerhaftigkeit' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Scalability', de: 'Skalierbarkeit' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'ACID describes transaction guarantees such as atomicity, isolation, durability, and consistency. Scalability is an important system property, but it is not one of the ACID elements.', de: 'ACID beschreibt Transaktionsgarantien wie Atomicity, Isolation, Dauerhaftigkeit und Konsistenz. Skalierbarkeit ist eine wichtige Systemeigenschaft, gehört jedoch nicht zu den ACID-Elementen.' },
      hint: { en: 'Look for transaction guarantees, not system growth properties.', de: 'Suchen Sie nach Transaktionsgarantien, nicht nach Eigenschaften für Systemwachstum.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-156',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which of the following are supported Azure Cosmos DB APIs?', de: 'Welche der folgenden Optionen sind unterstützte Azure-Cosmos-DB-APIs?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'API for NoSQL', de: 'API für NoSQL' } },
        { id: 'B', text: { en: 'API for MongoDB', de: 'API für MongoDB' } },
        { id: 'C', text: { en: 'API for Cassandra', de: 'API für Cassandra' } },
        { id: 'D', text: { en: 'SMB API', de: 'SMB-API' } },
        { id: 'E', text: { en: 'NFS API', de: 'NFS-API' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Azure Cosmos DB supports multiple APIs to align with different application models and ecosystems. Examples include API for NoSQL, API for MongoDB, and API for Cassandra.', de: 'Azure Cosmos DB unterstützt mehrere APIs, um zu unterschiedlichen Anwendungsmodellen und Ökosystemen zu passen. Beispiele sind die API für NoSQL, die API für MongoDB und die API für Cassandra.' },
      hint: { en: 'Choose the database APIs, not file-sharing protocols.', de: 'Wählen Sie die Datenbank-APIs, nicht Dateifreigabeprotokolle.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/choose-api'
    },
    {
      id: 'dp900-157',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which are features of Azure Synapse Analytics?', de: 'Welche sind Funktionen von Azure Synapse Analytics?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Dedicated SQL pools', de: 'Dedizierte SQL-Pools' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Serverless SQL pools', de: 'Serverlose SQL-Pools' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Apache Spark pools', de: 'Apache-Spark-Pools' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure DNS zone hosting', de: 'Hosting von Azure-DNS-Zonen' } },
        { id: 'E', text: { en: 'Windows desktop profile management', de: 'Verwaltung von Windows-Desktopprofilen' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Synapse combines several analytics engines and services in one workspace, including dedicated SQL, serverless SQL, and Spark. It is not a DNS or desktop management product.', de: 'Synapse kombiniert mehrere Analyse-Engines und Dienste in einem Arbeitsbereich, darunter dedizierte SQL-, serverlose SQL- und Spark-Pools. Es ist kein DNS- oder Desktopverwaltungsprodukt.' },
      hint: { en: 'Pick the analytics engines inside Synapse.', de: 'Wählen Sie die Analyse-Engines innerhalb von Synapse.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/overview-what-is'
    },
    {
      id: 'dp900-158',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which are valid purchasing models for Azure SQL Database?', de: 'Welche sind gültige Kaufmodelle für Azure SQL Database?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'DTU-based', de: 'DTU-basiert' } },
        { id: 'B', text: { en: 'vCore-based', de: 'vCore-basiert' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Per-document', de: 'Pro Dokument' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Per-message queue', de: 'Pro Nachrichtenwarteschlange' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Azure SQL Database uses the DTU-based and vCore-based purchasing models. These options differ in how resources are measured and exposed for sizing and cost planning.', de: 'Azure SQL Database verwendet die Kaufmodelle DTU-basiert und vCore-basiert. Diese Optionen unterscheiden sich darin, wie Ressourcen für Dimensionierung und Kostenplanung gemessen und dargestellt werden.' },
      hint: { en: 'Both choices are SQL-specific pricing approaches.', de: 'Beide Optionen sind SQL-spezifische Preisansätze.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/purchasing-models?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-159',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which statements about OLTP workloads are correct?', de: 'Welche Aussagen zu OLTP-Workloads sind korrekt?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'They involve many short transactions', de: 'Sie umfassen viele kurze Transaktionen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'They are optimized for fast inserts, updates, and lookups', de: 'Sie sind für schnelle Einfügungen, Aktualisierungen und Nachschlagevorgänge optimiert' } },
        { id: 'C', text: { en: 'They mainly run large historical aggregations over many years', de: 'Sie führen hauptsächlich große historische Aggregationen über viele Jahre aus' } },
        { id: 'D', text: { en: 'They are usually modeled as a star schema for analytics', de: 'Sie werden üblicherweise als Sternschema für Analysen modelliert' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'OLTP systems focus on operational workloads with frequent, short, highly concurrent transactions. Large scans and star-schema reporting are more characteristic of analytical OLAP environments.', de: 'OLTP-Systeme konzentrieren sich auf operative Workloads mit häufigen, kurzen und stark gleichzeitigen Transaktionen. Große Scans und Sternschema-Reporting sind eher typisch für analytische OLAP-Umgebungen.' },
      hint: { en: 'Think operational systems such as order entry.', de: 'Denken Sie an operative Systeme wie die Auftragserfassung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-160',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which are valid Blob Storage access tiers in Azure?', de: 'Welche sind gültige Blob-Storage-Zugriffsebenen in Azure?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Hot', de: 'Hot' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Cool', de: 'Cool' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Archive', de: 'Archive' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compute', de: 'Compute' } },
        { id: 'E', text: { en: 'Transactional', de: 'Transactional' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Blob Storage access tiers are Hot, Cool, and Archive. They help balance storage cost against access frequency and retrieval requirements.', de: 'Die Blob-Storage-Zugriffsebenen sind Hot, Cool und Archive. Sie helfen dabei, Speicherkosten mit Zugriffshäufigkeit und Abrufanforderungen auszubalancieren.' },
      hint: { en: 'Choose the temperature-like storage tiers.', de: 'Wählen Sie die temperaturähnlichen Speicherebenen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/access-tiers-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-161',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which of the following are valid pipeline activity types in Azure Data Factory?', de: 'Welche der folgenden Optionen sind gültige Pipelineaktivitätstypen in Azure Data Factory?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Copy activity', de: 'Copy-Aktivität' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Execute Pipeline activity', de: 'Execute-Pipeline-Aktivität' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Desktop wallpaper activity', de: 'Desktop-Hintergrundaktivität' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Power cable activity', de: 'Stromkabelaktivität' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Azure Data Factory pipelines use activities such as Copy and Execute Pipeline to move and orchestrate work. The other options are unrelated to data integration.', de: 'Azure-Data-Factory-Pipelines verwenden Aktivitäten wie Copy und Execute Pipeline, um Arbeit zu bewegen und zu orchestrieren. Die anderen Optionen stehen in keinem Zusammenhang mit Datenintegration.' },
      hint: { en: 'Choose activities used to move or orchestrate data work.', de: 'Wählen Sie Aktivitäten, die Datenarbeit bewegen oder orchestrieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-162',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which features provide high availability in Azure SQL?', de: 'Welche Funktionen bieten Hochverfügbarkeit in Azure SQL?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Active geo-replication', de: 'Aktive Georeplikation' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Auto-failover groups', de: 'Auto-Failover-Gruppen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Zone-redundant configuration', de: 'Zonenredundante Konfiguration' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Manual export to BACPAC', de: 'Manueller Export nach BACPAC' } },
        { id: 'E', text: { en: 'Azure Data Factory triggers', de: 'Azure-Data-Factory-Trigger' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Azure SQL offers built-in high availability features such as geo-replication, failover groups, and zone redundancy depending on the service and tier. Manual exports and pipeline triggers are not HA mechanisms.', de: 'Azure SQL bietet je nach Dienst und Tarif integrierte Hochverfügbarkeitsfunktionen wie Georeplikation, Failover-Gruppen und Zonenredundanz. Manuelle Exporte und Pipeline-Trigger sind keine HA-Mechanismen.' },
      hint: { en: 'Select capabilities that keep databases available during failures.', de: 'Wählen Sie Funktionen, die Datenbanken bei Ausfällen verfügbar halten.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/active-geo-replication-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-163',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which describe advantages of columnar storage over row storage for analytics?', de: 'Welche Aussagen beschreiben Vorteile von spaltenorientiertem Speicher gegenüber zeilenorientiertem Speicher für Analysen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'It can read only the needed columns for a query', de: 'Er kann nur die für eine Abfrage benötigten Spalten lesen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'It often compresses analytical data efficiently', de: 'Er komprimiert analytische Daten häufig effizient' } },
        { id: 'C', text: { en: 'It is primarily optimized for frequent single-row updates', de: 'Er ist primär für häufige Einzelzeilenaktualisierungen optimiert' } },
        { id: 'D', text: { en: 'It requires foreign keys on every column', de: 'Er erfordert Fremdschlüssel für jede Spalte' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Columnar formats are well suited for analytics because they scan only relevant columns and often achieve strong compression. Row storage is usually better for transactional point lookups and frequent updates.', de: 'Spaltenorientierte Formate eignen sich gut für Analysen, weil sie nur relevante Spalten scannen und häufig eine starke Komprimierung erreichen. Zeilenspeicher eignet sich in der Regel besser für transaktionale Punktabfragen und häufige Aktualisierungen.' },
      hint: { en: 'Focus on scan efficiency and compression.', de: 'Konzentrieren Sie sich auf Scaneffizienz und Komprimierung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-164',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which are valid visualization elements in Power BI?', de: 'Welche sind gültige Visualisierungselemente in Power BI?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Bar chart', de: 'Balkendiagramm' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Slicer', de: 'Slicer' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Map visual', de: 'Kartenvisualisierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Stored procedure', de: 'Gespeicherte Prozedur' } },
        { id: 'E', text: { en: 'Partition key', de: 'Partitionsschlüssel' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Power BI provides many visuals and interaction elements, including charts, slicers, and maps. Stored procedures and partition keys belong to database technologies, not dashboard visuals.', de: 'Power BI bietet viele Visualisierungen und Interaktionselemente, darunter Diagramme, Slicer und Karten. Gespeicherte Prozeduren und Partitionsschlüssel gehören zu Datenbanktechnologien und nicht zu Dashboardvisualisierungen.' },
      hint: { en: 'Choose items you would place on a report canvas.', de: 'Wählen Sie Elemente, die Sie auf einer Berichtsfläche platzieren würden.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/get-started-with-power-bi/'
    },
    {
      id: 'dp900-165',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which statements about Azure Cosmos DB consistency levels are correct?', de: 'Welche Aussagen zu den Konsistenzstufen von Azure Cosmos DB sind korrekt?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Strong consistency provides the strongest read guarantee', de: 'Strong Consistency bietet die stärkste Lesegarantie' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Session consistency is the default and supports read-your-writes within a session', de: 'Session Consistency ist die Standardeinstellung und unterstützt Read-your-writes innerhalb einer Sitzung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Bounded Staleness allows unlimited out-of-order reads', de: 'Bounded Staleness erlaubt unbegrenzte Lesevorgänge außerhalb der Reihenfolge' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Cosmos DB has only three consistency levels', de: 'Azure Cosmos DB hat nur drei Konsistenzstufen' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Strong is the highest consistency level, while Session is the default and is often a practical balance for user-centric workloads. Bounded Staleness still preserves ordering guarantees, and Cosmos DB provides five consistency levels.', de: 'Strong ist die höchste Konsistenzstufe, während Session die Standardeinstellung ist und oft ein praktischer Ausgleich für benutzerzentrierte Workloads darstellt. Bounded Staleness bewahrt weiterhin Reihenfolgegarantien, und Cosmos DB bietet fünf Konsistenzstufen.' },
      hint: { en: 'One option is the strongest, another is the default.', de: 'Eine Option ist die stärkste, eine andere die Standardeinstellung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/consistency-levels'
    },
    {
      id: 'dp900-166',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which statements about Azure Cosmos DB partitioning are correct?', de: 'Welche Aussagen zur Partitionierung in Azure Cosmos DB sind korrekt?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'The partition key determines how items are grouped into logical partitions', de: 'Der Partitionsschlüssel bestimmt, wie Elemente in logische Partitionen gruppiert werden' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A low-cardinality partition key can create hot partitions', de: 'Ein Partitionsschlüssel mit geringer Kardinalität kann Hot Partitions erzeugen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'You can change the partition key in place for an existing container without moving data', de: 'Sie können den Partitionsschlüssel für einen vorhandenen Container direkt ändern, ohne Daten zu verschieben' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Every query always scans all partitions regardless of the filter', de: 'Jede Abfrage scannt immer alle Partitionen, unabhängig vom Filter' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Partitioning in Cosmos DB is central to scale and performance, and the partition key value places items into logical partitions. Poor key selection, especially low-cardinality values, can create uneven load and hot partitions.', de: 'Die Partitionierung in Cosmos DB ist zentral für Skalierung und Leistung, und der Partitionsschlüsselwert ordnet Elemente logischen Partitionen zu. Eine schlechte Schlüsselauswahl, insbesondere Werte mit geringer Kardinalität, kann ungleichmäßige Last und Hot Partitions verursachen.' },
      hint: { en: 'Think about distribution and hotspots.', de: 'Denken Sie an Verteilung und Hotspots.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/partitioning-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-167',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which are features of Azure Databricks?', de: 'Welche sind Funktionen von Azure Databricks?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Collaborative notebooks', de: 'Kollaborative Notebooks' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Autoscaling Spark clusters', de: 'Automatisch skalierende Spark-Cluster' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Delta Lake integration', de: 'Delta-Lake-Integration' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Native SMB home directories as the primary workload', de: 'Native SMB-Benutzerverzeichnisse als primärer Workload' } },
        { id: 'E', text: { en: 'SQL Server Agent maintenance plans', de: 'Wartungspläne des SQL Server Agent' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Azure Databricks includes collaborative notebooks, Spark-based compute, and strong support for lakehouse patterns with Delta Lake. It is not a file share platform or a SQL Server Agent host.', de: 'Azure Databricks umfasst kollaborative Notebooks, Spark-basierte Compute-Ressourcen und starke Unterstützung für Lakehouse-Muster mit Delta Lake. Es ist weder eine Dateifreigabeplattform noch ein Host für den SQL Server Agent.' },
      hint: { en: 'Pick capabilities tied to Spark and lakehouse work.', de: 'Wählen Sie Funktionen, die mit Spark- und Lakehouse-Arbeit verbunden sind.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/introduction/'
    },
    {
      id: 'dp900-168',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which security features are available in Azure SQL Database?', de: 'Welche Sicherheitsfunktionen sind in Azure SQL Database verfügbar?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Always Encrypted', de: 'Always Encrypted' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Transparent Data Encryption', de: 'Transparent Data Encryption' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Row-level security', de: 'Row-Level Security' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Queue Storage', de: 'Azure Queue Storage' } },
        { id: 'E', text: { en: 'Power BI bookmarks', de: 'Power-BI-Lesezeichen' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Azure SQL Database includes multiple security features for protecting data at rest, in use, and at the row access layer. Azure Queue Storage and Power BI bookmarks are separate services or features outside Azure SQL security.', de: 'Azure SQL Database umfasst mehrere Sicherheitsfunktionen zum Schutz von Daten im Ruhezustand, bei der Verwendung und auf der Ebene des Zeilenzugriffs. Azure Queue Storage und Power-BI-Lesezeichen sind separate Dienste oder Funktionen außerhalb der Azure-SQL-Sicherheit.' },
      hint: { en: 'Choose the database protection features.', de: 'Wählen Sie die Datenbankschutzfunktionen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/azure-sql-iaas-vs-paas-what-is-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-169',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which are valid window types in Azure Stream Analytics?', de: 'Welche sind gültige Fenstertypen in Azure Stream Analytics?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Tumbling', de: 'Tumbling' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Hopping', de: 'Hopping' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Sliding', de: 'Sliding' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Circular', de: 'Circular' } },
        { id: 'E', text: { en: 'Linear', de: 'Linear' } }
      ],
      correct: ['A', 'B', 'C'],
      explanation: { en: 'Azure Stream Analytics supports temporal windows such as tumbling, hopping, sliding, and session. Circular and linear are not valid window types in the service.', de: 'Azure Stream Analytics unterstützt zeitliche Fenster wie Tumbling, Hopping, Sliding und Session. Circular und Linear sind keine gültigen Fenstertypen in diesem Dienst.' },
      hint: { en: 'Choose the time-window terms from stream processing.', de: 'Wählen Sie die Zeitfensterbegriffe aus der Stream-Verarbeitung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions'
    },
    {
      id: 'dp900-170',
      type: 'multiple',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which statements describe the data lakehouse architecture?', de: 'Welche Aussagen beschreiben die Data-Lakehouse-Architektur?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'It combines data lake flexibility with warehouse-style management and reliability', de: 'Sie kombiniert die Flexibilität eines Data Lake mit warehouseähnlicher Verwaltung und Zuverlässigkeit' } },
        { id: 'B', text: { en: 'It can support BI, analytics, and machine learning from the same data foundation', de: 'Sie kann BI, Analysen und maschinelles Lernen auf derselben Datengrundlage unterstützen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'It can store only highly normalized relational tables', de: 'Sie kann nur hoch normalisierte relationale Tabellen speichern' } },
        { id: 'D', text: { en: 'It requires a separate copy of every dataset for machine learning', de: 'Sie erfordert eine separate Kopie jedes Datensatzes für maschinelles Lernen' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'A lakehouse blends the low-cost, open storage of a data lake with management features traditionally associated with data warehouses. This supports multiple workloads from a shared, governed data foundation.', de: 'Ein Lakehouse verbindet den kostengünstigen, offenen Speicher eines Data Lake mit Verwaltungsfunktionen, die traditionell mit Data Warehouses verbunden sind. Dadurch werden mehrere Workloads auf einer gemeinsamen, gesteuerten Datengrundlage unterstützt.' },
      hint: { en: 'Think lake flexibility plus warehouse discipline.', de: 'Denken Sie an Lake-Flexibilität plus Warehouse-Disziplin.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/lakehouse/medallion'
    },
    {
      id: 'dp900-171',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: { en: 'Contoso collects IoT sensor readings from delivery trucks as JSON documents. Each document includes a timestamp, device ID, temperature reading, and occasionally extra diagnostic properties. The structure is consistent enough to parse, but not every document contains the same fields. The architects want to classify the data correctly before designing storage and analytics.', de: 'Contoso sammelt IoT-Sensordaten von Lieferfahrzeugen als JSON-Dokumente. Jedes Dokument enthält einen Zeitstempel, eine Geräte-ID, einen Temperaturwert und gelegentlich zusätzliche Diagnoseeigenschaften. Die Struktur ist konsistent genug, um sie zu verarbeiten, aber nicht jedes Dokument enthält dieselben Felder. Die Architekten möchten die Daten korrekt klassifizieren, bevor sie Speicherung und Analysen entwerfen.' },
      question: { en: 'How should Contoso classify the JSON sensor documents?', de: 'Wie sollte Contoso die JSON-Sensordokumente klassifizieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Structured data', de: 'Strukturierte Daten' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Semi-structured data', de: 'Semistrukturierte Daten' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Unstructured data', de: 'Unstrukturierte Daten' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Master data', de: 'Stammdaten' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'JSON data is semi-structured because it contains organized fields and hierarchy but does not require a rigid relational schema. That makes it a good fit for flexible event and time series style payloads.', de: 'JSON-Daten sind semistrukturiert, weil sie organisierte Felder und Hierarchien enthalten, jedoch kein starres relationales Schema benötigen. Dadurch eignen sie sich gut für flexible Ereignis- und zeitreihenähnliche Nutzlasten.' },
      hint: { en: 'JSON usually has structure, but not a fixed table schema.', de: 'JSON besitzt normalerweise Struktur, aber kein festes Tabellenschema.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-172',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: { en: 'Fabrikam is building a new cloud-native CRM application. The solution requires a managed relational database with automatic backups, patching, and high availability. The team does not need instance-level SQL Server features or operating system control. They want a simple platform service for the application database.', de: 'Fabrikam entwickelt eine neue cloudnative CRM-Anwendung. Die Lösung erfordert eine verwaltete relationale Datenbank mit automatischen Sicherungen, Patching und Hochverfügbarkeit. Das Team benötigt keine instanzspezifischen SQL-Server-Funktionen und keine Kontrolle über das Betriebssystem. Es möchte einen einfachen Plattformdienst für die Anwendungsdatenbank.' },
      question: { en: 'Which Azure data service best fits Fabrikam\'s requirement?', de: 'Welcher Azure-Datendienst passt am besten zu den Anforderungen von Fabrikam?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure SQL Database', de: 'Azure SQL Database' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure SQL Managed Instance', de: 'Azure SQL Managed Instance' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Files', de: 'Azure Files' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Stream Analytics', de: 'Azure Stream Analytics' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure SQL Database is the managed PaaS choice for a cloud-native relational application database. It provides built-in operational capabilities without the broader instance compatibility scope of Managed Instance.', de: 'Azure SQL Database ist die verwaltete PaaS-Option für eine cloudnative relationale Anwendungsdatenbank. Sie bietet integrierte Betriebsfunktionen ohne den umfassenderen Instanzkompatibilitätsumfang von Managed Instance.' },
      hint: { en: 'Choose the simplest managed relational PaaS option.', de: 'Wählen Sie die einfachste verwaltete relationale PaaS-Option.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/azure-sql-iaas-vs-paas-what-is-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-173',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: { en: 'Tailwind Traders needs to store millions of product images for its online storefront. The files vary in size and are not relational records. The company wants durable, massively scalable storage that can be accessed through standard object interfaces. Cost efficiency and simple integration with web applications are important.', de: 'Tailwind Traders muss Millionen von Produktbildern für seinen Onlineshop speichern. Die Dateien variieren in ihrer Größe und sind keine relationalen Datensätze. Das Unternehmen möchte dauerhaften, massiv skalierbaren Speicher, auf den über standardisierte Objektschnittstellen zugegriffen werden kann. Kosteneffizienz und einfache Integration in Webanwendungen sind wichtig.' },
      question: { en: 'Which Azure service should Tailwind Traders use?', de: 'Welchen Azure-Dienst sollte Tailwind Traders verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Blob Storage', de: 'Azure Blob Storage' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure SQL Database', de: 'Azure SQL Database' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Queue Storage', de: 'Azure Queue Storage' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Cache for Redis', de: 'Azure Cache for Redis' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Blob Storage is designed for massive amounts of unstructured object data such as images and media files. It provides durable storage and straightforward integration for application content.', de: 'Azure Blob Storage ist für sehr große Mengen unstrukturierter Objektdaten wie Bilder und Mediendateien ausgelegt. Es bietet dauerhaften Speicher und eine einfache Integration für Anwendungsinhalte.' },
      hint: { en: 'Think object storage for media.', de: 'Denken Sie an Objektspeicher für Medien.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/storage-blobs-introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-174',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: { en: 'Litware wants to provide executives with interactive sales dashboards that can be filtered by region, product line, and month. Business users need a friendly interface for exploring trends without writing code. The company may later expand broad content distribution through dedicated capacity such as Power BI Premium. The initial goal is fast delivery of rich business visualizations.', de: 'Litware möchte Führungskräften interaktive Vertriebsdashboards bereitstellen, die nach Region, Produktlinie und Monat gefiltert werden können. Fachanwender benötigen eine benutzerfreundliche Oberfläche, um Trends ohne Programmierung zu untersuchen. Das Unternehmen möchte die breite Verteilung von Inhalten später möglicherweise über dedizierte Kapazitäten wie Power BI Premium ausbauen. Das erste Ziel ist eine schnelle Bereitstellung aussagekräftiger Geschäftsvisualisierungen.' },
      question: { en: 'Which service should Litware use to build and share these dashboards?', de: 'Welchen Dienst sollte Litware zum Erstellen und Teilen dieser Dashboards verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Power BI', de: 'Power BI' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Queue Storage', de: 'Azure Queue Storage' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure SQL Managed Instance', de: 'Azure SQL Managed Instance' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Files', de: 'Azure Files' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Power BI is the Azure and Microsoft analytics service focused on interactive reports and dashboards for business users. Premium is an additional capacity option, but the core dashboarding service remains Power BI.', de: 'Power BI ist der Azure- und Microsoft-Analysedienst, der auf interaktive Berichte und Dashboards für Fachanwender ausgerichtet ist. Premium ist eine zusätzliche Kapazitätsoption, doch der zentrale Dashboarddienst bleibt Power BI.' },
      hint: { en: 'Choose the BI visualization platform.', de: 'Wählen Sie die BI-Visualisierungsplattform.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/enterprise/service-premium-what-is'
    },
    {
      id: 'dp900-175',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: { en: 'Woodgrove Bank stores customer records in one table and account records in another table. Every account must belong to a valid customer, and the database should reject any account row that references a customer that does not exist. The data model must enforce this rule automatically. The database team wants referential integrity handled by the relational engine.', de: 'Woodgrove Bank speichert Kundendatensätze in einer Tabelle und Kontodatensätze in einer anderen Tabelle. Jedes Konto muss zu einem gültigen Kunden gehören, und die Datenbank soll jede Kontozeile ablehnen, die auf einen nicht vorhandenen Kunden verweist. Das Datenmodell muss diese Regel automatisch erzwingen. Das Datenbankteam möchte die referenzielle Integrität von der relationalen Engine behandeln lassen.' },
      question: { en: 'Which database design element should the team use?', de: 'Welches Designelement der Datenbank sollte das Team verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Foreign key', de: 'Fremdschlüssel' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Primary key on the account balance column', de: 'Primärschlüssel für die Spalte Kontostand' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Partition key', de: 'Partitionsschlüssel' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Blob access tier', de: 'Blob-Zugriffsebene' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A foreign key enforces that the child table references valid keys in the parent table. This is the standard relational mechanism for referential integrity between related tables.', de: 'Ein Fremdschlüssel erzwingt, dass die untergeordnete Tabelle auf gültige Schlüssel in der übergeordneten Tabelle verweist. Dies ist der Standardmechanismus in relationalen Datenbanken für referenzielle Integrität zwischen verknüpften Tabellen.' },
      hint: { en: 'You need a parent-child table relationship constraint.', de: 'Sie benötigen eine Einschränkung für eine Eltern-Kind-Tabellenbeziehung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-176',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: { en: 'Northwind Traders plans to migrate an existing on-premises SQL Server application to Azure. The application depends on instance-level features and the team wants to minimize code and operational changes. They also want Microsoft to manage patching, backups, and high availability. The migration team is looking for the most compatible managed destination.', de: 'Northwind Traders plant die Migration einer bestehenden lokalen SQL-Server-Anwendung nach Azure. Die Anwendung hängt von instanzspezifischen Funktionen ab, und das Team möchte Code- und Betriebsänderungen minimieren. Gleichzeitig soll Microsoft Patching, Sicherungen und Hochverfügbarkeit verwalten. Das Migrationsteam sucht das kompatibelste verwaltete Ziel.' },
      question: { en: 'Which Azure service should Northwind Traders choose?', de: 'Welchen Azure-Dienst sollte Northwind Traders wählen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure SQL Managed Instance', de: 'Azure SQL Managed Instance' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure SQL Database single database', de: 'Einzelne Azure-SQL-Datenbank' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Queue Storage', de: 'Azure Queue Storage' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Power BI', de: 'Power BI' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure SQL Managed Instance provides the closest managed compatibility to a full SQL Server instance in Azure. It is designed for migrations that need many SQL Server features with minimal application change.', de: 'Azure SQL Managed Instance bietet die engste verwaltete Kompatibilität zu einer vollständigen SQL-Server-Instanz in Azure. Es ist für Migrationen ausgelegt, die viele SQL-Server-Funktionen mit minimalen Anwendungsänderungen benötigen.' },
      hint: { en: 'Choose the managed option built for SQL Server compatibility.', de: 'Wählen Sie die verwaltete Option, die für SQL-Server-Kompatibilität entwickelt wurde.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/managed-instance/sql-managed-instance-paas-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-177',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'easy',
      scenario: { en: 'Proseware must retain large volumes of application log files for several years to satisfy internal audit requirements. The files are rarely accessed, and retrieval time of several hours would be acceptable in the rare case that an investigation is needed. The company wants to minimize storage cost above all else. The logs do not need file-share semantics or low-latency reads.', de: 'Proseware muss große Mengen an Anwendungsprotokollen mehrere Jahre lang aufbewahren, um interne Prüfungsanforderungen zu erfüllen. Auf die Dateien wird nur selten zugegriffen, und eine Abrufzeit von mehreren Stunden wäre im seltenen Fall einer Untersuchung akzeptabel. Das Unternehmen möchte vor allem die Speicherkosten minimieren. Die Protokolle benötigen weder Dateifreigabesemantik noch Lesezugriffe mit geringer Latenz.' },
      question: { en: 'Which Blob Storage access tier is the best fit?', de: 'Welche Blob-Storage-Zugriffsebene ist am besten geeignet?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Hot', de: 'Hot' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Cool', de: 'Cool' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Archive', de: 'Archive' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Premium', de: 'Premium' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'The Archive tier is intended for data that is rarely accessed and can tolerate higher retrieval latency. It offers the lowest storage cost of the Blob access tiers.', de: 'Die Archive-Ebene ist für Daten gedacht, auf die nur selten zugegriffen wird und die eine höhere Abruflatenz tolerieren können. Sie bietet die niedrigsten Speicherkosten unter den Blob-Zugriffsebenen.' },
      hint: { en: 'Very rare access and lowest cost point to the coldest tier.', de: 'Sehr seltener Zugriff und niedrigste Kosten weisen auf die kälteste Ebene hin.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/access-tiers-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-178',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Humongous Insurance wants to detect potentially fraudulent claims as soon as claim events arrive from branch systems. Investigators need alerts within seconds so they can pause suspicious payments. Waiting until overnight processing would not meet the business requirement. The architecture team must choose the appropriate data processing style.', de: 'Humongous Insurance möchte potenziell betrügerische Schadensfälle erkennen, sobald Schadensereignisse aus den Filialsystemen eintreffen. Ermittler benötigen innerhalb von Sekunden Warnungen, damit sie verdächtige Zahlungen anhalten können. Das Warten auf eine nächtliche Verarbeitung würde die Geschäftsanforderung nicht erfüllen. Das Architekturteam muss die passende Art der Datenverarbeitung auswählen.' },
      question: { en: 'Which processing approach should the team choose?', de: 'Welchen Verarbeitungsansatz sollte das Team wählen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Batch processing', de: 'Batch-Verarbeitung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Stream processing', de: 'Stream-Verarbeitung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Archive retrieval', de: 'Archivabruf' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Manual spreadsheet consolidation', de: 'Manuelle Konsolidierung in Tabellenkalkulationen' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'Stream processing is appropriate when events must be analyzed continuously with very low latency. Batch processing is useful for periodic workloads, but it would not deliver near-real-time fraud alerts.', de: 'Stream-Verarbeitung ist geeignet, wenn Ereignisse kontinuierlich mit sehr geringer Latenz analysiert werden müssen. Batch-Verarbeitung ist für periodische Workloads nützlich, würde jedoch keine nahezu Echtzeit-Warnungen für Betrugsfälle liefern.' },
      hint: { en: 'The decision depends on how quickly the alert must appear.', de: 'Die Entscheidung hängt davon ab, wie schnell die Warnung erscheinen muss.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-179',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Datum Corporation operates dozens of small application databases for internal business units. Demand varies widely over the month, and most databases are idle much of the time. The database team wants to avoid overprovisioning each database while still allowing bursts when needed. They need a cost-efficient way to manage pooled performance.', de: 'Datum Corporation betreibt Dutzende kleiner Anwendungsdatenbanken für interne Geschäftsbereiche. Die Auslastung schwankt im Verlauf des Monats stark, und die meisten Datenbanken sind einen großen Teil der Zeit inaktiv. Das Datenbankteam möchte vermeiden, jede Datenbank überzudimensionieren, gleichzeitig aber bei Bedarf Lastspitzen ermöglichen. Es benötigt eine kosteneffiziente Möglichkeit, Leistung gepoolt zu verwalten.' },
      question: { en: 'Which Azure SQL feature best fits this requirement?', de: 'Welche Azure-SQL-Funktion passt am besten zu dieser Anforderung?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Elastic pool', de: 'Elastic Pool' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Always Encrypted', de: 'Always Encrypted' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Database compatibility level', de: 'Datenbankkompatibilitätsstufe' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Transparent Data Encryption', de: 'Transparent Data Encryption' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Elastic pools allow multiple Azure SQL databases to share a common set of resources. This is a strong fit when many databases have variable and unpredictable usage patterns.', de: 'Elastic Pools ermöglichen es mehreren Azure-SQL-Datenbanken, einen gemeinsamen Satz von Ressourcen zu nutzen. Dies ist besonders geeignet, wenn viele Datenbanken variable und unvorhersehbare Nutzungsmuster haben.' },
      hint: { en: 'The key phrase is many databases with uneven demand.', de: 'Der entscheidende Hinweis lautet viele Datenbanken mit ungleichmäßiger Auslastung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/elastic-pool-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-180',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Contoso is building a global shopping cart service on Azure Cosmos DB. A user must immediately see the items that were just added to the cart during the same session, but the company wants lower latency than Strong consistency across regions. The architects want a balance between correctness for each shopper and global performance. They need the most appropriate consistency choice.', de: 'Contoso entwickelt einen globalen Warenkorbdienst auf Basis von Azure Cosmos DB. Ein Benutzer muss die gerade hinzugefügten Artikel innerhalb derselben Sitzung sofort sehen, gleichzeitig möchte das Unternehmen eine geringere Latenz als bei Strong Consistency über Regionen hinweg. Die Architekten suchen einen Ausgleich zwischen Korrektheit für jeden Käufer und globaler Leistung. Sie benötigen die am besten geeignete Konsistenzwahl.' },
      question: { en: 'Which Azure Cosmos DB consistency level should Contoso use?', de: 'Welche Azure-Cosmos-DB-Konsistenzstufe sollte Contoso verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Strong', de: 'Strong' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Session', de: 'Session' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Eventual', de: 'Eventual' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Consistent prefix', de: 'Consistent Prefix' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'Session consistency is the default in Cosmos DB and is a common fit for user-centric workloads such as shopping carts. It provides read-your-writes behavior for the client session without the full cost of Strong consistency.', de: 'Session Consistency ist die Standardeinstellung in Cosmos DB und eignet sich häufig für benutzerzentrierte Workloads wie Warenkörbe. Sie bietet Read-your-writes-Verhalten für die Clientsitzung, ohne die vollen Kosten von Strong Consistency zu verursachen.' },
      hint: { en: 'The same user must see recent writes during one session.', de: 'Derselbe Benutzer muss aktuelle Schreibvorgänge innerhalb einer Sitzung sehen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/consistency-levels'
    },
    {
      id: 'dp900-181',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Fabrikam wants a single analytics platform for enterprise BI. The platform must support SQL-based warehousing, data integration pipelines, and Spark-based big data exploration. The company prefers a unified service rather than stitching together many unrelated products. The solution should serve both engineers and analysts.', de: 'Fabrikam möchte eine einheitliche Analyseplattform für Enterprise BI. Die Plattform muss SQL-basiertes Data Warehousing, Datenintegrationspipelines und Spark-basierte Big-Data-Exploration unterstützen. Das Unternehmen bevorzugt einen einheitlichen Dienst, anstatt viele unverbundene Produkte zusammenzufügen. Die Lösung soll sowohl Ingenieure als auch Analysten unterstützen.' },
      question: { en: 'Which Azure service should Fabrikam choose?', de: 'Welchen Azure-Dienst sollte Fabrikam wählen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Synapse Analytics', de: 'Azure Synapse Analytics' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Files', de: 'Azure Files' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Queue Storage', de: 'Azure Queue Storage' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure SQL Managed Instance', de: 'Azure SQL Managed Instance' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Synapse Analytics is designed as an integrated analytics service that brings together SQL, Spark, and data integration. It is a natural choice for enterprise BI and analytics on a unified platform.', de: 'Azure Synapse Analytics ist als integrierter Analysedienst konzipiert, der SQL, Spark und Datenintegration zusammenführt. Er ist eine naheliegende Wahl für Enterprise BI und Analysen auf einer einheitlichen Plattform.' },
      hint: { en: 'Choose the unified analytics workspace.', de: 'Wählen Sie den einheitlichen Analysearbeitsbereich.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/overview-what-is'
    },
    {
      id: 'dp900-182',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Trey Research is moving its analytics platform to the cloud. The data science team wants to preserve raw source data in the target platform so it can be reused later for new machine learning experiments. Transformations can run after the data arrives because the cloud warehouse has enough compute to handle them. The architects must choose between ETL and ELT.', de: 'Trey Research verlagert seine Analyseplattform in die Cloud. Das Data-Science-Team möchte Rohdaten in der Zielplattform erhalten, damit sie später für neue Machine-Learning-Experimente wiederverwendet werden können. Transformationen können nach dem Eintreffen der Daten ausgeführt werden, weil das Cloud-Data-Warehouse über genügend Compute-Leistung verfügt. Die Architekten müssen zwischen ETL und ELT wählen.' },
      question: { en: 'Which approach should Trey Research use?', de: 'Welchen Ansatz sollte Trey Research verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'ETL', de: 'ETL' } },
        { id: 'B', text: { en: 'ELT', de: 'ELT' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Archive retrieval', de: 'Archivabruf' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Manual row-by-row entry', de: 'Manuelle Erfassung Zeile für Zeile' } }
      ],
      correct: ['B'],
      explanation: { en: 'ELT loads raw data first and performs transformations inside the target analytics platform. This preserves the original data for future reuse while taking advantage of scalable cloud compute.', de: 'ELT lädt Rohdaten zuerst und führt Transformationen innerhalb der Zielanalyseplattform aus. Dadurch bleiben die ursprünglichen Daten für eine spätere Wiederverwendung erhalten, während skalierbare Cloud-Compute-Leistung genutzt wird.' },
      hint: { en: 'Raw data must be preserved in the target platform.', de: 'Rohdaten müssen in der Zielplattform erhalten bleiben.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-183',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Woodgrove Bank stores loan and account data in Azure SQL Database. Security auditors require that the database files, transaction logs, and backups be encrypted automatically while stored. The application should not need major code changes to meet this control. The team is focused specifically on protection of data at rest.', de: 'Woodgrove Bank speichert Darlehens- und Kontodaten in Azure SQL Database. Sicherheitsprüfer verlangen, dass Datenbankdateien, Transaktionsprotokolle und Sicherungen im gespeicherten Zustand automatisch verschlüsselt werden. Die Anwendung soll keine größeren Codeänderungen benötigen, um diese Anforderung zu erfüllen. Das Team konzentriert sich ausdrücklich auf den Schutz von Daten im Ruhezustand.' },
      question: { en: 'Which Azure SQL feature should the team enable?', de: 'Welche Azure-SQL-Funktion sollte das Team aktivieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Transparent Data Encryption', de: 'Transparent Data Encryption' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Read scale-out', de: 'Read Scale-Out' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Elastic pool', de: 'Elastic Pool' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compatibility level 150', de: 'Kompatibilitätsstufe 150' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Transparent Data Encryption protects Azure SQL data at rest by encrypting database files, logs, and backups. It works at the storage layer and generally does not require application changes.', de: 'Transparent Data Encryption schützt Azure-SQL-Daten im Ruhezustand, indem Datenbankdateien, Protokolle und Sicherungen verschlüsselt werden. Es arbeitet auf der Speicherschicht und erfordert in der Regel keine Anwendungsänderungen.' },
      hint: { en: 'The requirement is encryption while stored.', de: 'Die Anforderung ist Verschlüsselung im gespeicherten Zustand.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/transparent-data-encryption-tde-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-184',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Tailwind Traders is building a large-scale analytics platform that will process raw clickstream and inventory data with Spark. Engineers want directory-style organization, fine-grained file operations, and a storage foundation that works well with Hadoop-compatible analytics tools. They have chosen Azure Data Lake Storage Gen2 for the project. The team wants to understand which capability makes that choice especially suitable.', de: 'Tailwind Traders baut eine groß angelegte Analyseplattform, die Rohdaten aus Clickstream und Lagerbestand mit Spark verarbeitet. Die Ingenieure möchten eine verzeichnisartige Organisation, granulare Dateivorgänge und eine Speichergrundlage, die gut mit Hadoop-kompatiblen Analysetools zusammenarbeitet. Sie haben sich für Azure Data Lake Storage Gen2 entschieden. Das Team möchte verstehen, welche Funktion diese Wahl besonders geeignet macht.' },
      question: { en: 'Which ADLS Gen2 capability is especially valuable in this scenario?', de: 'Welche ADLS-Gen2-Funktion ist in diesem Szenario besonders wertvoll?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Hierarchical namespace', de: 'Hierarchischer Namespace' } },
        { id: 'B', text: { en: 'DTU purchasing model', de: 'DTU-Kaufmodell' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Read scale-out replicas', de: 'Read-Scale-Out-Replikate' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Power BI slicers', de: 'Power-BI-Slicer' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The hierarchical namespace adds file system semantics that analytics engines rely on for efficient directory and file operations. That makes ADLS Gen2 especially well suited to Spark and Hadoop-style big data workloads.', de: 'Der hierarchische Namespace fügt Dateisystemsemantik hinzu, auf die Analyse-Engines für effiziente Verzeichnis- und Dateivorgänge angewiesen sind. Dadurch eignet sich ADLS Gen2 besonders gut für Spark- und Hadoop-basierte Big-Data-Workloads.' },
      hint: { en: 'Think about file system behavior for analytics engines.', de: 'Denken Sie an Dateisystemverhalten für Analyse-Engines.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-185',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Litware operates industrial equipment that emits telemetry every few seconds. Operations managers want near-real-time dashboards and alerting when thresholds are exceeded. The company needs a service that can continuously analyze incoming events as they arrive. Batch processing later in the day is not sufficient.', de: 'Litware betreibt Industrieanlagen, die alle paar Sekunden Telemetriedaten senden. Die Betriebsleiter wünschen nahezu Echtzeit-Dashboards und Warnungen, wenn Grenzwerte überschritten werden. Das Unternehmen benötigt einen Dienst, der eingehende Ereignisse kontinuierlich analysieren kann, sobald sie eintreffen. Eine spätere Batch-Verarbeitung am Tagesende reicht nicht aus.' },
      question: { en: 'Which Azure service is designed for this requirement?', de: 'Welcher Azure-Dienst ist für diese Anforderung ausgelegt?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Stream Analytics', de: 'Azure Stream Analytics' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure SQL Managed Instance', de: 'Azure SQL Managed Instance' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Files', de: 'Azure Files' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Blob Archive tier', de: 'Azure-Blob-Archivebene' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Stream Analytics is built for continuous, low-latency analysis of streaming events. It can apply queries and window functions to incoming telemetry in real time.', de: 'Azure Stream Analytics ist für die kontinuierliche Analyse von Streamingereignissen mit geringer Latenz ausgelegt. Der Dienst kann Abfragen und Fensterfunktionen in Echtzeit auf eingehende Telemetriedaten anwenden.' },
      hint: { en: 'The service must analyze events while they are still in motion.', de: 'Der Dienst muss Ereignisse analysieren, solange sie noch in Bewegung sind.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-introduction'
    },
    {
      id: 'dp900-186',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Northwind Traders runs an order entry system that processes thousands of small inserts and updates every hour. Users expect rapid confirmation when they create, modify, or cancel orders. The system focuses on current operational data rather than long-term historical trend analysis. The architecture team wants to classify the workload correctly.', de: 'Northwind Traders betreibt ein Auftragserfassungssystem, das jede Stunde Tausende kleiner Einfügungen und Aktualisierungen verarbeitet. Benutzer erwarten eine schnelle Bestätigung, wenn sie Aufträge anlegen, ändern oder stornieren. Das System konzentriert sich auf aktuelle operative Daten und nicht auf langfristige historische Trendanalysen. Das Architekturteam möchte den Workload korrekt klassifizieren.' },
      question: { en: 'Which workload type best describes this system?', de: 'Welcher Workload-Typ beschreibt dieses System am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'OLTP', de: 'OLTP' } },
        { id: 'B', text: { en: 'OLAP', de: 'OLAP' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Cold archive processing', de: 'Verarbeitung kalter Archive' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Batch-only reporting', de: 'Ausschließlich Batch-basiertes Reporting' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'This is an OLTP workload because it involves frequent, short transactions on current operational data. OLAP is focused more on analytical queries across large historical datasets.', de: 'Dies ist ein OLTP-Workload, weil er häufige, kurze Transaktionen auf aktuellen operativen Daten umfasst. OLAP konzentriert sich stärker auf analytische Abfragen über große historische Datensätze.' },
      hint: { en: 'Think operational transactions, not historical analysis.', de: 'Denken Sie an operative Transaktionen und nicht an historische Analysen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-187',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Humongous Insurance stores highly sensitive customer identifiers and medical details in Azure SQL Database. Compliance rules require that the database engine and database administrators must not be able to view plaintext values for selected columns. The application can participate in encryption and decryption operations. The security team is choosing the right protection feature.', de: 'Humongous Insurance speichert hochsensible Kundenkennungen und medizinische Details in Azure SQL Database. Compliance-Vorgaben verlangen, dass die Datenbank-Engine und Datenbankadministratoren für ausgewählte Spalten keine Klartextwerte sehen dürfen. Die Anwendung kann an Ver- und Entschlüsselungsvorgängen beteiligt sein. Das Sicherheitsteam wählt die richtige Schutzfunktion aus.' },
      question: { en: 'Which Azure SQL feature should be used?', de: 'Welche Azure-SQL-Funktion sollte verwendet werden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Always Encrypted', de: 'Always Encrypted' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Elastic pool', de: 'Elastic Pool' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Read scale-out', de: 'Read Scale-Out' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compatibility level 150', de: 'Kompatibilitätsstufe 150' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Always Encrypted keeps sensitive column data encrypted in the database engine and places encryption operations under client control. This helps protect plaintext from administrators and the service itself.', de: 'Always Encrypted hält sensible Spaltendaten in der Datenbank-Engine verschlüsselt und legt Verschlüsselungsvorgänge unter die Kontrolle des Clients. Dadurch wird Klartext vor Administratoren und dem Dienst selbst geschützt.' },
      hint: { en: 'The database should store ciphertext, not see the clear values.', de: 'Die Datenbank soll Chiffretexte speichern und keine Klartextwerte sehen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/encryption/always-encrypted-database-engine?view=azuresqldb-current'
    },
    {
      id: 'dp900-188',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Proseware keeps years of product manuals, contracts, and historical exports in Azure Blob Storage. Newer files are accessed monthly, but older files are retrieved only in rare audit situations. The company wants to reduce storage cost by applying lifecycle management and moving older blobs to colder tiers. Retrieval time of hours is acceptable for the oldest content.', de: 'Proseware bewahrt jahrelang Produkthandbücher, Verträge und historische Exporte in Azure Blob Storage auf. Neuere Dateien werden monatlich genutzt, ältere Dateien jedoch nur in seltenen Auditsituationen abgerufen. Das Unternehmen möchte die Speicherkosten durch Lifecycle Management senken und ältere Blobs in kältere Ebenen verschieben. Für die ältesten Inhalte ist eine Abrufzeit von Stunden akzeptabel.' },
      question: { en: 'Which access tier is the best target for the oldest rarely accessed blobs?', de: 'Welche Zugriffsebene ist das beste Ziel für die ältesten, selten genutzten Blobs?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Hot', de: 'Hot' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Cool', de: 'Cool' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Archive', de: 'Archive' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Premium', de: 'Premium' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'Archive is the lowest-cost tier for very infrequently accessed data when higher retrieval latency is acceptable. Cool is better for data that still needs more regular access, such as monthly retrieval.', de: 'Archive ist die kostengünstigste Ebene für sehr selten genutzte Daten, wenn eine höhere Abruflatenz akzeptabel ist. Cool eignet sich besser für Daten, auf die weiterhin regelmäßiger, beispielsweise monatlich, zugegriffen werden muss.' },
      hint: { en: 'Choose the coldest tier for data that may wait hours to be restored.', de: 'Wählen Sie die kälteste Ebene für Daten, deren Wiederherstellung Stunden dauern darf.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/access-tiers-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-189',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Datum Corporation is designing a Synapse data model for executive reporting. Analysts need fast aggregations by product, customer, and date, and they want a classic dimensional model. The architecture team decides to implement a star schema. A key design question is which table belongs at the center of the model.', de: 'Datum Corporation entwirft ein Synapse-Datenmodell für das Management-Reporting. Analysten benötigen schnelle Aggregationen nach Produkt, Kunde und Datum und wünschen ein klassisches dimensionales Modell. Das Architekturteam entscheidet sich für die Implementierung eines Sternschemas. Eine zentrale Designfrage lautet, welche Tabelle im Mittelpunkt des Modells steht.' },
      question: { en: 'Which table type is placed at the center of a star schema?', de: 'Welcher Tabellentyp steht im Zentrum eines Sternschemas?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Fact table', de: 'Faktentabelle' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Dimension table', de: 'Dimensionstabelle' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Staging queue', de: 'Staging-Warteschlange' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Control file table', de: 'Steuerdateitabelle' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'In a star schema, the fact table sits at the center and stores measurable business events such as sales amounts or quantities. Dimension tables surround it and provide descriptive context such as product, customer, and date.', de: 'In einem Sternschema steht die Faktentabelle im Zentrum und speichert messbare Geschäftsereignisse wie Verkaufsbeträge oder Mengen. Dimensionstabellen umgeben sie und liefern beschreibenden Kontext wie Produkt, Kunde und Datum.' },
      hint: { en: 'Choose the table that stores the numeric business events.', de: 'Wählen Sie die Tabelle, die die numerischen Geschäftsereignisse speichert.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/star-schema'
    },
    {
      id: 'dp900-190',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'Contoso runs a business-critical Azure SQL Database that handles online transactions all day. Reporting queries from analysts are starting to affect response times for the transactional application. The database team wants read-only queries to run on secondary replicas instead of the primary. They are looking for a feature built for that exact purpose.', de: 'Contoso betreibt eine geschäftskritische Azure SQL Database, die den ganzen Tag Online-Transaktionen verarbeitet. Berichtsanfragen von Analysten beginnen die Antwortzeiten der Transaktionsanwendung zu beeinträchtigen. Das Datenbankteam möchte schreibgeschützte Abfragen auf sekundären Replikaten statt auf dem Primärreplikat ausführen. Es sucht eine Funktion, die genau für diesen Zweck vorgesehen ist.' },
      question: { en: 'Which Azure SQL capability should Contoso use?', de: 'Welche Azure-SQL-Funktion sollte Contoso verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Read scale-out', de: 'Read Scale-Out' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Row-level security', de: 'Row-Level Security' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Transparent Data Encryption', de: 'Transparent Data Encryption' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compatibility level', de: 'Kompatibilitätsstufe' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Read scale-out sends read-only workloads to available replicas, reducing pressure on the primary replica that serves transactions. This helps separate reporting from operational processing.', de: 'Read Scale-Out sendet schreibgeschützte Workloads an verfügbare Replikate und entlastet so das Primärreplikat, das die Transaktionen bedient. Dadurch werden Reporting und operative Verarbeitung voneinander getrennt.' },
      hint: { en: 'The goal is to offload reads from the primary.', de: 'Das Ziel ist, Lesezugriffe vom Primärsystem zu entlasten.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/read-scale-out?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-191',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Fabrikam is modernizing its data lake on Azure Databricks. Data engineers want reliable ACID transactions on tables stored in the lake, support for both batch and streaming workloads, and strong control over concurrent writes. The team also wants time travel and consistent table metadata. They are evaluating Delta Lake as the storage foundation.', de: 'Fabrikam modernisiert seinen Data Lake in Azure Databricks. Die Data Engineers möchten zuverlässige ACID-Transaktionen auf Tabellen im Lake, Unterstützung für Batch- und Streaming-Workloads sowie eine starke Kontrolle über konkurrierende Schreibvorgänge. Das Team wünscht außerdem Time Travel und konsistente Tabellenmetadaten. Delta Lake wird als Speichergrundlage evaluiert.' },
      question: { en: 'What key benefit does Delta Lake provide in this scenario?', de: 'Welchen wesentlichen Vorteil bietet Delta Lake in diesem Szenario?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'ACID transactions and reliable table semantics on data lake storage', de: 'ACID-Transaktionen und zuverlässige Tabellensemantik auf Data-Lake-Speicher' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Automatic conversion of all data into Azure SQL Managed Instance', de: 'Automatische Umwandlung aller Daten in Azure SQL Managed Instance' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Removal of all metadata to simplify storage', de: 'Entfernung aller Metadaten zur Vereinfachung der Speicherung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A dedicated SMB file share for notebooks', de: 'Eine dedizierte SMB-Dateifreigabe für Notebooks' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Delta Lake adds a transaction log and table semantics to data lake storage so workloads can use ACID behavior, schema enforcement, and reliable concurrent processing. That is why it is foundational to many lakehouse implementations.', de: 'Delta Lake fügt dem Data-Lake-Speicher ein Transaktionsprotokoll und Tabellensemantik hinzu, sodass Workloads ACID-Verhalten, Schemakontrolle und zuverlässige parallele Verarbeitung nutzen können. Deshalb ist es grundlegend für viele Lakehouse-Implementierungen.' },
      hint: { en: 'Focus on transactions and reliability in the lake.', de: 'Konzentrieren Sie sich auf Transaktionen und Zuverlässigkeit im Data Lake.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/delta/'
    },
    {
      id: 'dp900-192',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Trey Research ingests experimental telemetry, lab outputs, and external datasets into a cloud analytics platform. Scientists want to preserve the raw source data exactly as received so it can support future model training and alternative transformations. The target platform has enough compute to transform data after loading. The architects must choose the best ingestion pattern.', de: 'Trey Research nimmt experimentelle Telemetriedaten, Laborausgaben und externe Datensätze in eine Cloud-Analyseplattform auf. Wissenschaftler möchten die Rohdaten genau in der empfangenen Form bewahren, damit sie zukünftiges Modelltraining und alternative Transformationen unterstützen können. Die Zielplattform verfügt über genügend Compute-Leistung, um Daten nach dem Laden zu transformieren. Die Architekten müssen das beste Aufnahmemuster wählen.' },
      question: { en: 'Which approach is the best fit?', de: 'Welcher Ansatz ist am besten geeignet?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'ELT', de: 'ELT' } },
        { id: 'B', text: { en: 'ETL', de: 'ETL' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Manual rekeying of source files', de: 'Manuelle Neuerfassung der Quelldateien' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Archive-only retention with no loading', de: 'Ausschließliche Archivaufbewahrung ohne Laden' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'ELT is preferable when the business wants to keep raw source data in the target platform and apply transformations later. This pattern is especially useful for exploratory analytics and machine learning use cases.', de: 'ELT ist vorzuziehen, wenn die Organisation Rohdaten in der Zielplattform behalten und Transformationen später anwenden möchte. Dieses Muster ist besonders nützlich für explorative Analysen und Machine-Learning-Anwendungsfälle.' },
      hint: { en: 'The raw data must remain available after loading.', de: 'Die Rohdaten müssen nach dem Laden verfügbar bleiben.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/explore-core-data-concepts/'
    },
    {
      id: 'dp900-193',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Woodgrove Bank is designing an Azure Cosmos DB container for very high-volume card transaction events. Each day, millions of transactions arrive across a large number of accounts. Most application queries retrieve recent transactions for a specific account, and the architects need a partition key with high cardinality and even distribution. They must select the best key based on access patterns and scale.', de: 'Woodgrove Bank entwirft einen Azure-Cosmos-DB-Container für sehr umfangreiche Karten-Transaktionsereignisse. Täglich treffen Millionen von Transaktionen über eine große Anzahl von Konten ein. Die meisten Anwendungsabfragen rufen aktuelle Transaktionen für ein bestimmtes Konto ab, und die Architekten benötigen einen Partitionsschlüssel mit hoher Kardinalität und gleichmäßiger Verteilung. Sie müssen den besten Schlüssel anhand der Zugriffsmuster und der Skalierung auswählen.' },
      question: { en: 'Which partition key is the best choice?', de: 'Welcher Partitionsschlüssel ist die beste Wahl?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'accountId', de: 'accountId' } },
        { id: 'B', text: { en: 'countryCode', de: 'countryCode' } },
        { id: 'C', text: { en: 'transactionType', de: 'transactionType' } },
        { id: 'D', text: { en: 'isFlagged', de: 'isFlagged' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'accountId aligns with the main query pattern and typically offers much higher cardinality than values such as country or transaction type. That helps spread load more evenly while keeping related account queries efficient.', de: 'accountId passt zum Hauptabfragemuster und bietet typischerweise eine deutlich höhere Kardinalität als Werte wie Land oder Transaktionstyp. Das hilft, die Last gleichmäßiger zu verteilen und zusammengehörige Kontoabfragen effizient zu halten.' },
      hint: { en: 'Pick the key that matches the main lookup path and has many distinct values.', de: 'Wählen Sie den Schlüssel, der zum Hauptabfragepfad passt und viele unterschiedliche Werte besitzt.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/partitioning-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-194',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Litware has data spread across Azure, Microsoft 365, and other cloud platforms. Governance leaders want a single view of data assets, business metadata, classifications, and lineage so they can understand where sensitive data lives and how it moves. They also want to improve discovery for analysts and stewards across the estate. The organization needs a governance service rather than another data store.', de: 'Litware verfügt über Daten in Azure, Microsoft 365 und anderen Cloudplattformen. Die Governance-Verantwortlichen möchten eine einheitliche Sicht auf Datenbestände, Geschäftsmetadaten, Klassifizierungen und Lineage erhalten, damit sie verstehen, wo sensible Daten liegen und wie sie sich bewegen. Außerdem soll die Auffindbarkeit für Analysten und Data Stewards im gesamten Bestand verbessert werden. Die Organisation benötigt einen Governance-Dienst und keinen weiteren Datenspeicher.' },
      question: { en: 'Which capability should Litware implement?', de: 'Welche Funktion sollte Litware implementieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Microsoft Purview for cataloging, lineage, and governance', de: 'Microsoft Purview für Katalogisierung, Lineage und Governance' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Queue Storage for metadata management', de: 'Azure Queue Storage für Metadatenverwaltung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Blob Archive tier for business glossary management', de: 'Blob-Archivebene für die Verwaltung des Geschäftsglossars' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure SQL elastic pool for lineage scanning', de: 'Azure-SQL-Elastic-Pool für Lineage-Scans' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Microsoft Purview is designed for data governance across a distributed estate, including cataloging, classification, and lineage. It helps users discover trusted data and understand how data flows across systems.', de: 'Microsoft Purview ist für Data Governance in einem verteilten Datenbestand ausgelegt und umfasst Katalogisierung, Klassifizierung und Lineage. Der Dienst hilft Benutzern, vertrauenswürdige Daten zu finden und Datenflüsse über Systeme hinweg zu verstehen.' },
      hint: { en: 'The requirement centers on catalog, lineage, and governance.', de: 'Die Anforderung konzentriert sich auf Katalog, Lineage und Governance.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/purview/purview'
    },
    {
      id: 'dp900-195',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Northwind Traders is migrating a SQL Server database to Azure SQL. The application team has validated that it needs SQL Server 2019 behavior and optimizer capabilities to use tested features in production. They want to keep the database aligned with that version after migration. The database administrator must choose the correct compatibility level.', de: 'Northwind Traders migriert eine SQL-Server-Datenbank zu Azure SQL. Das Anwendungsteam hat bestätigt, dass es das Verhalten und die Optimierungsfunktionen von SQL Server 2019 benötigt, um geprüfte Funktionen produktiv zu nutzen. Nach der Migration soll die Datenbank an dieser Version ausgerichtet bleiben. Der Datenbankadministrator muss die richtige Kompatibilitätsstufe wählen.' },
      question: { en: 'Which database compatibility level should be set?', de: 'Welche Datenbankkompatibilitätsstufe sollte eingestellt werden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: '110', de: '110' } },
        { id: 'B', text: { en: '120', de: '120' } },
        { id: 'C', text: { en: '140', de: '140' } },
        { id: 'D', text: { en: '150', de: '150' } }
      ],
      correct: ['D'],
      explanation: { en: 'Compatibility level 150 corresponds to SQL Server 2019 behavior. Setting the level appropriately helps the migrated database use the intended engine capabilities and query processing behavior.', de: 'Die Kompatibilitätsstufe 150 entspricht dem Verhalten von SQL Server 2019. Durch die passende Einstellung kann die migrierte Datenbank die vorgesehenen Engine-Funktionen und das gewünschte Abfrageverhalten nutzen.' },
      hint: { en: 'Match the database to SQL Server 2019.', de: 'Ordnen Sie die Datenbank SQL Server 2019 zu.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/alter-database-transact-sql-compatibility-level?view=sql-server-ver17'
    },
    {
      id: 'dp900-196',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe considerations for working with non-relational data on Azure', de: 'Überlegungen zur Arbeit mit nicht relationalen Daten in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Datum Corporation stores operational events in Azure Cosmos DB. Whenever a new event document is inserted or updated, downstream services must launch enrichment and indexing tasks automatically. The company wants an ordered, durable stream of changes without polling the entire container repeatedly. The solution must integrate cleanly with event-driven processing.', de: 'Datum Corporation speichert operative Ereignisse in Azure Cosmos DB. Immer wenn ein neues Ereignisdokument eingefügt oder aktualisiert wird, müssen nachgelagerte Dienste automatisch Anreicherungs- und Indexierungsaufgaben starten. Das Unternehmen möchte einen geordneten, dauerhaften Änderungsstrom erhalten, ohne den gesamten Container wiederholt abzufragen. Die Lösung muss sich sauber in ereignisgesteuerte Verarbeitung integrieren.' },
      question: { en: 'Which Azure Cosmos DB feature should Datum Corporation use?', de: 'Welche Azure-Cosmos-DB-Funktion sollte Datum Corporation verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Change feed', de: 'Change Feed' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Blob access tiers', de: 'Blob-Zugriffsebenen' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Elastic pool', de: 'Elastic Pool' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Compatibility level 150', de: 'Kompatibilitätsstufe 150' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The Cosmos DB change feed exposes a persistent, ordered stream of inserts and updates from a container. That makes it well suited for triggering downstream event-driven processing and synchronization patterns.', de: 'Der Cosmos-DB-Change-Feed stellt einen dauerhaften, geordneten Strom von Einfügungen und Aktualisierungen aus einem Container bereit. Dadurch eignet er sich gut, um nachgelagerte ereignisgesteuerte Verarbeitung und Synchronisierung auszulösen.' },
      hint: { en: 'You need a durable stream of changed documents.', de: 'Sie benötigen einen dauerhaften Strom geänderter Dokumente.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/change-feed'
    },
    {
      id: 'dp900-197',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Contoso is selecting a Spark platform for regulated batch analytics. The team wants managed open-source clusters and values direct control over cluster configuration and framework choice. Collaborative notebooks are useful, but they are not the primary requirement. The architects are comparing Azure HDInsight with Azure Databricks and need the better fit for this scenario.', de: 'Contoso wählt eine Spark-Plattform für regulierte Batch-Analysen aus. Das Team möchte verwaltete Open-Source-Cluster und legt Wert auf direkte Kontrolle über Clusterkonfiguration und Framework-Auswahl. Kollaborative Notebooks sind nützlich, aber nicht die primäre Anforderung. Die Architekten vergleichen Azure HDInsight mit Azure Databricks und benötigen die passendere Lösung für dieses Szenario.' },
      question: { en: 'Which service is the better fit?', de: 'Welcher Dienst ist besser geeignet?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure HDInsight', de: 'Azure HDInsight' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Cache for Redis', de: 'Azure Cache for Redis' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Files', de: 'Azure Files' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Power BI', de: 'Power BI' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure HDInsight is a managed service for open-source analytics frameworks such as Spark and Hadoop, with cluster-oriented control that can suit regulated platform requirements. Azure Databricks is also powerful, but the scenario emphasizes managed open-source cluster control as the deciding factor.', de: 'Azure HDInsight ist ein verwalteter Dienst für Open-Source-Analyseframeworks wie Spark und Hadoop mit clusterorientierter Kontrolle, die zu regulierten Plattformanforderungen passen kann. Azure Databricks ist ebenfalls leistungsfähig, aber das Szenario betont die Kontrolle über verwaltete Open-Source-Cluster als entscheidenden Faktor.' },
      hint: { en: 'Prioritize managed open-source cluster control.', de: 'Priorisieren Sie die Kontrolle über verwaltete Open-Source-Cluster.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hdinsight-overview'
    },
    {
      id: 'dp900-198',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe core data concepts', de: 'Kernkonzepte von Daten beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Humongous Insurance is reorganizing its data platform around business domains such as claims, underwriting, and customer service. Each domain team will own the quality, documentation, and delivery of its own datasets. A central platform team will provide shared tooling and governance standards, but not own the actual domain data products. Leadership wants to apply data mesh principles.', de: 'Humongous Insurance organisiert seine Datenplattform rund um Geschäftsdomänen wie Schadenbearbeitung, Underwriting und Kundenservice neu. Jedes Domänenteam soll die Qualität, Dokumentation und Bereitstellung seiner eigenen Datensätze verantworten. Ein zentrales Plattformteam stellt gemeinsame Werkzeuge und Governance-Standards bereit, übernimmt jedoch nicht die Verantwortung für die eigentlichen Datendomänenprodukte. Die Unternehmensleitung möchte Prinzipien des Data Mesh anwenden.' },
      question: { en: 'Which principle is being applied?', de: 'Welches Prinzip wird angewendet?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Domain-oriented ownership with data as a product', de: 'Domänenorientierte Verantwortung mit Daten als Produkt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Single-team ownership of all enterprise data', de: 'Verantwortung eines einzelnen Teams für alle Unternehmensdaten' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Replacing governance with ad hoc sharing', de: 'Governance durch ad hoc geteilte Daten zu ersetzen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Using only archived files for analytics', de: 'Ausschließlich archivierte Dateien für Analysen zu verwenden' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Data mesh centers on domain-oriented ownership, where teams publish and maintain data as a product for others to consume. It still relies on shared platform capabilities and federated governance rather than complete centralization.', de: 'Data Mesh konzentriert sich auf domänenorientierte Verantwortung, bei der Teams Daten als Produkt veröffentlichen und pflegen, damit andere sie nutzen können. Es basiert weiterhin auf gemeinsamen Plattformfähigkeiten und föderierter Governance statt auf vollständiger Zentralisierung.' },
      hint: { en: 'The domains own and publish their own data products.', de: 'Die Domänen verantworten und veröffentlichen ihre eigenen Datenprodukte.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/scenarios/cloud-scale-analytics/architectures/data-mesh-scenario'
    },
    {
      id: 'dp900-199',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Identify considerations for relational data on Azure', de: 'Überlegungen zu relationalen Daten in Azure identifizieren' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Proseware delivers a SaaS solution with a separate Azure SQL database for each tenant. Some tenants are quiet for most of the day, while others generate brief but intense spikes in usage. The company wants to minimize cost without allocating fixed resources to every tenant database individually. It needs a model that can absorb unpredictable demand across many databases.', de: 'Proseware bietet eine SaaS-Lösung mit einer separaten Azure-SQL-Datenbank für jeden Mandanten an. Einige Mandanten sind den größten Teil des Tages kaum aktiv, während andere kurze, aber intensive Nutzungsspitzen erzeugen. Das Unternehmen möchte die Kosten minimieren, ohne jeder Mandantendatenbank einzeln feste Ressourcen zuzuweisen. Es benötigt ein Modell, das unvorhersehbare Last über viele Datenbanken hinweg abfangen kann.' },
      question: { en: 'Which Azure SQL option best addresses this requirement?', de: 'Welche Azure-SQL-Option erfüllt diese Anforderung am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Elastic pool', de: 'Elastic Pool' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Compatibility level 150', de: 'Kompatibilitätsstufe 150' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Transparent Data Encryption', de: 'Transparent Data Encryption' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Always Encrypted', de: 'Always Encrypted' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Elastic pools are designed for large numbers of databases with varying and unpredictable usage. They allow tenants to share pooled resources, which improves cost efficiency while still supporting bursts.', de: 'Elastic Pools sind für große Zahlen von Datenbanken mit variabler und unvorhersehbarer Nutzung ausgelegt. Sie ermöglichen Mandanten die gemeinsame Nutzung gepoolter Ressourcen, was die Kosteneffizienz verbessert und gleichzeitig Lastspitzen unterstützt.' },
      hint: { en: 'Many tenant databases with unpredictable peaks point to pooled resources.', de: 'Viele Mandantendatenbanken mit unvorhersehbaren Spitzen weisen auf gepoolte Ressourcen hin.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/elastic-pool-overview?view=azuresql'
    },
    {
      id: 'dp900-200',
      type: 'scenario',
      domain: { en: 'Describe an analytics workload on Azure', de: 'Einen Analyse-Workload in Azure beschreiben' },
      difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Trey Research streams equipment telemetry into Azure Stream Analytics. The analysts need a count of events for each device every minute, and each event must belong to one distinct one-minute bucket only. Overlapping windows would make the counts harder to interpret for operational reporting. The team must choose the correct temporal window type.', de: 'Trey Research streamt Gerätetelemetrie in Azure Stream Analytics. Die Analysten benötigen für jedes Gerät jede Minute eine Ereignisanzahl, und jedes Ereignis soll nur zu genau einem eindeutigen Ein-Minuten-Intervall gehören. Überlappende Fenster würden die Zählungen für das operative Reporting schwerer interpretierbar machen. Das Team muss den richtigen temporalen Fenstertyp wählen.' },
      question: { en: 'Which window type should Trey Research use?', de: 'Welchen Fenstertyp sollte Trey Research verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Sliding window', de: 'Sliding Window' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Hopping window', de: 'Hopping Window' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Tumbling window', de: 'Tumbling Window' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Session window', de: 'Session Window' } }
      ],
      correct: ['C'],
      explanation: { en: 'A tumbling window creates fixed, non-overlapping time buckets, so each event belongs to exactly one interval. That makes it ideal for per-minute aggregates used in straightforward operational reporting.', de: 'Ein Tumbling Window erzeugt feste, nicht überlappende Zeitintervalle, sodass jedes Ereignis genau zu einem Intervall gehört. Dadurch ist es ideal für minutenweise Aggregationen im operativen Reporting.' },
      hint: { en: 'You need one-minute buckets with no overlap.', de: 'Sie benötigen Ein-Minuten-Intervalle ohne Überlappung.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions'
    }
  ];
  if (window.ExamData && window.ExamData['dp-900']) {
    window.ExamData['dp-900'].questions = window.ExamData['dp-900'].questions.concat(extra);
  }
})();