AZ900-Architect#140-3
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある工場が数千台の製造ラインのセンサー (温度 / 振動 / 電流) を Azure に接続し、リアルタイム異常検知と長期分析を実現します。要件は、数千台デバイスの安全な接続と管理、エッジで AI 推論 (レイテンシ < 100ms)、クラウドで Stream Analytics による集約と異常アラート、Power BI で経営層への可視化、です。
解決策
クラウドで Azure Stream Analytics ジョブを実行し、IoT Hub からのリアルタイム ストリームを集計 + 異常検知 + Power BI 出力する。
この解決策は目的を満たしますか?
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。
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