WEB問題集
解説
【正解: A】の理由
Azure IoT Hub は IoT ソリューションの中核となるマネージド デバイス接続 / 管理ハブで、数百万台規模のデバイスを MQTT / AMQP / HTTPS で安全に接続します。D2C / C2D の双方向通信、Device Twin による状態同期、Direct Methods での同期 RPC、Message Routing、IoT Edge 連携を提供します。
【他選択肢が違う理由】
- B. 物理デバイス販売: IoT Hub はクラウド サービスで、ハードウェアは別途調達します
- C. ロード バランシング: Web トラフィック制御は Application Gateway / Load Balancer の領域です
- D. リレーショナル データベース: データ ストアではなく、デバイス接続 / メッセージング サービスです
解説
【正解: A】の理由
IoT Central は SaaS 型の IoT アプリ プラットフォームで、テンプレート / ダッシュボード / アラート / ルール エンジンが事前構築され、コードなしで数日で IoT ソリューションを構築できます。IoT Hub は PaaS の基盤で、カスタム実装 / 大規模統合の柔軟性を提供します。
【他選択肢が違う理由】
- B. 同義で置換可能: 抽象度と用途が大きく異なり、補完的な関係にあるサービスです
- C. IoT Central は廃止: IoT Central は現役の主力 SaaS サービスとして提供されています
- D. SaaS / IaaS の逆: 実際は IoT Hub が PaaS、IoT Central が SaaS という位置付けです
解説
【正解: A】の理由
Azure IoT Edge はエッジ コンピューティング向けのランタイムで、Linux / Windows 上で Docker コンテナとしてモジュール (Azure ML / Stream Analytics / Functions / カスタム) を実行します。IoT Hub からの一元管理、オフライン動作、ローカル ルーティングにより低レイテンシと帯域節約を実現します。
【他選択肢が違う理由】
- B. 物理エッジ デバイス販売: IoT Edge はソフトウェアで、ハードウェアは別途調達します
- C. フロント エンド Web アプリ: クラウド側ではなくエッジ側で動作するランタイムです
- D. 廃止された機能: IoT Edge は現役で、エッジ AI / 工場 IoT で広く利用されています
解説
【判定: はい】の理由
IoT Hub は数千台〜数百万台規模のデバイス接続を MQTT / AMQP / HTTPS でサポートし、X.509 認証と Device Provisioning Service でゼロタッチ プロビジョニングを実現します。Device Twin で構成 (サンプリング レートや閾値) をクラウドからリアルタイム管理でき、Direct Methods で個別センサーへの同期コマンド送信も可能です。
【「いいえ」が違う理由】
IoT Hub の SKU 選定で想定スループットに対応でき、Message Routing で Storage / Stream Analytics / Cosmos DB / Service Bus に自動振り分けできます。これが Stream Analytics + Power BI 連携の基盤となり、エッジ AI 推論は IoT Edge との組み合わせで実現する王道アーキテクチャを構成できます。
解説
【判定: はい】の理由
IoT Edge は要件「エッジで AI 推論 < 100ms」を完璧に満たします。Azure ML で学習した異常検知モデルを ONNX / TensorFlow / PyTorch でエクスポートし、カスタム モジュール (Docker) としてデプロイします。データがクラウドに送信される前にエッジで推論されるため、レイテンシを数 ms 〜数十 ms に抑えられます。
【「いいえ」が違う理由】
IoT Edge のモジュール構成は IoT Hub から一元管理でき、数千台への一括デプロイやバージョン更新が可能です。エッジで処理した結果のみをクラウドに送信することで帯域使用量を 90% 以上削減でき、ネットワーク断時もローカル処理を継続できます。工場 IoT / 自動車 / リモート医療での王道アプローチです。
解説
【判定: はい】の理由
Azure Stream Analytics は SQL ライクな構文でストリーミング クエリを記述でき、IoT Hub からのテレメトリをリアルタイム集約します。組み込みの AnomalyDetection_SpikeAndDip / ChangePoint で AI ベースの異常検知を行い、結果を Power BI / Cosmos DB / Service Bus / Functions に出力できます。
【「いいえ」が違う理由】
Stream Analytics の出力先に Power BI を指定すると、リアルタイム ダッシュボードにストリーミング データが直接配信され経営層が即座に把握できます。IoT Hub のメッセージ ルーティングで Storage に長期保管し Synapse で月次分析する Hot / Cold Path の Lambda アーキテクチャが本問の完成形です。
解説
【正解: A】の理由
Azure Stream Analytics はマネージドのリアルタイム ストリーミング処理サービスで、SQL ライクな構文と TumblingWindow / HoppingWindow / SlidingWindow / SessionWindow の時間ウィンドウ関数を提供します。組み込みの AnomalyDetection 関数や GeoSpatial 関数も SQL から呼び出せ、Power BI / Cosmos DB / Blob に出力できます。
【他選択肢が違う理由】
- B. 物理ストリーミング装置: Stream Analytics はクラウド マネージド サービスです
- C. OLTP データベース: ストリーミング処理サービスで、OLTP RDB ではありません
- D. ロード バランシング: トラフィック分散は Load Balancer / Application Gateway の役割です
解説
【正解: A】の理由
Azure Digital Twins は物理世界 (建物 / 工場 / 都市) のデジタル レプリカをクラウド上に構築する PaaS で、DTDL (JSON ベース) でモデルと階層関係を定義します。IoT Hub からのテレメトリを Twin の Properties に自動マッピングし、Graph クエリで Twin 間関係を分析できます。
【他選択肢が違う理由】
- B. チャット ボット プラットフォーム: 会話 AI は Bot Service / Copilot Studio の領域です
- C. 物理ロボット販売: Digital Twins はクラウド ソフトウェアで、ハードウェアではありません
- D. サポートされない: Digital Twins は現役の Azure IoT スタック構成サービスです
解説
【正解: A, B, C】の理由
Azure の IoT スタックは複数サービスで構成されます。IoT Hub は PaaS の基盤デバイス接続サービスで、Device Twin / Direct Methods / Message Routing を提供します。IoT Central は SaaS 型のアプリ プラットフォームでテンプレートにより即時構築できます。Stream Analytics は IoT Hub / Event Hubs からのストリームを SQL で集約 / 分析 / Power BI 出力します。
【他選択肢が違う理由】
- D. Microsoft Excel: 表計算アプリケーションで、IoT データ処理基盤ではありません
- E. Microsoft Word: 文書作成アプリケーションで、IoT スタックには含まれません
次の各ステートメントについて、Azure IoT に関する記述として正しい場合は「はい」、誤っている場合は「いいえ」を選択してください。
注: 正解 1 つにつき 1 点が与えられます。
| ステートメント | はい | いいえ |
|---|---|---|
Azure IoT Hub はデバイス → クラウド (D2C) とクラウド → デバイス (C2D) の双方向通信を MQTT / AMQP / HTTPS で提供する。 正しい記述です。IoT Hub は MQTT 3.1.1 / 5.0、AMQP 1.0、HTTPS の標準プロトコルで双方向通信をサポートします。D2C はテレメトリ送信、C2D はコマンド送信、Direct Methods は同期 RPC、Device Twin は状態同期に対応します。 | ||
Azure IoT Edge はエッジ デバイス上でモジュール (Docker コンテナ) を実行し、AI 推論やデータ前処理をローカルで行える。 正しい記述です。IoT Edge ランタイムは Linux / Windows ベースで、Azure ML / Stream Analytics / Functions / カスタム コンテナをモジュールとして実行します。クラウドから一元管理し、ネットワーク断時もローカル処理を継続できます。 | ||
Azure Stream Analytics は IoT デバイスを物理的にクラウドへ接続する役割を持つ。 誤った記述です。Stream Analytics はストリーミング データの処理サービスで、デバイス接続は IoT Hub の役割です。IoT Hub がデバイスを接続してメッセージを発行し、Stream Analytics がストリームを集約 / 分析 / 出力する分業構造です。 |