ある企業がリアルタイム分析基盤を構築しており、Azure Stream Analytics と Spark Structured Streaming（Azure Databricks）の使い分けを検討している。Azure Stream Analytics が Spark Structured Streaming より適しているシナリオとして正しいものを2つ選択してください。

正解: A, D

Azure Stream Analytics は SQL ライクなクエリ言語（SAQL）を使って宣言的にストリーミング処理を定義できるため、開発者が Spark のコードを書かずにウィンドウ集計・フィルタリング・異常検知を素早く実装できる（選択肢 D が正解）。また Event Hubs・IoT Hub・Blob Storage・Power BI・SQL Database などの Azure サービスへの組み込みコネクタを標準搭載しており、接続設定が簡単で迅速な立ち上げが可能である（選択肢 A が正解）。選択肢 E の機械学習モデルのリアルタイム推論は、MLflow モデルの統合や PySpark UDF を使える Spark Structured Streaming（Databricks）の方が適している。選択肢 B のカスタムステートフル処理や独自ウィンドウロジックは、コード自由度の高い Spark Structured Streaming が適している。選択肢 C のバッチ処理との統合は、同一クラスターでバッチと Streaming を同時に扱える Databricks の利点であり、Stream Analytics では実現できない。