Microsoft SC-200

정답입니다. 쿼리는 Microsoft Graph query source/function으로 시작해야 Sentinel이 Microsoft Graph 데이터를 가져온 후 Entra ID Protection risky user 데이터와 결합할 수 있습니다. 반환되는 데이터 양을 최소화하려면, 그 Graph 결과는 join 또는 union 전에 가능한 한 이른 단계에서 필터링되고 project되어야 합니다. 이는 Microsoft Graph와 risky users를 결합하면서 데이터 집합을 작게 유지해야 한다는 요구 사항과 일치합니다. SC-200 문제에서는 핵심 구분 포인트가 일반적인 let 문이 아니라 데이터 소스에 대한 올바른 KQL 시작 구문을 인식하는 것인 경우가 많습니다.

오답입니다. 일반적인 let 문 자체는 Sentinel에서 Microsoft Graph 데이터를 쿼리하기 위해 필요한 시작점이 아닙니다. let은 가독성과 재사용성에 도움이 될 수 있지만, Microsoft Graph 데이터를 가져오는 데 필요한 올바른 source를 식별하지는 않습니다. 선택지가 Graph 전용 query 구문으로 시작하지 않는다면, 정답만큼 직접적으로 요구 사항을 충족하지 못합니다. where 및 project와 같은 최적화 기법은 중요하지만, 올바른 source를 선택한 다음에 와야 합니다.

오답입니다. risky users table만으로 시작하면 필요한 소스 중 하나인 Microsoft Graph 데이터를 쿼리해야 한다는 요구 사항을 충족하지 못합니다. 나중에 다른 데이터 집합과 join하더라도, 문제는 Microsoft Graph와 Entra ID Protection 데이터를 결합하기 위해 쿼리가 어떻게 시작해야 하는지를 묻고 있습니다. risky users 쪽에서만 시작하면 여기서 평가하려는 Graph 전용 entry point를 놓치게 됩니다. 또한 덜 직접적이고 시험 의도에도 덜 부합하는 해결 방법이 될 수 있습니다.

오답입니다. Microsoft Graph source를 먼저 설정하기 전에 union, join 또는 다른 광범위한 결합 operator로 시작하는 것은 요구 사항을 충족하는 가장 좋은 방법이 아닙니다. 먼저 올바른 Graph query source를 호출하고 그 데이터 집합을 줄인 다음 risky users와 결합해야 합니다. 너무 이른 단계에서 결합하면 처리량과 반환되는 데이터 양이 증가할 수 있습니다. 또한 이는 Microsoft Graph 통합을 위한 올바른 초기 KQL 구문을 식별하는 시험 패턴에도 맞지 않습니다.