241-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」AWS IoT Core

type

status

date

slug

summary

理論

スマート車両データ処理に関連する知識

1. MQTTプロトコルとAWS IoT Core

MQTTは軽量な通信プロトコルで、IoTデバイスからのデータ送信に最適。

AWS IoT CoreはMQTTをサポートし、IoTデバイスからのデータを効率的に収集・ルーティングできるマネージドサービス。

2. Amazon Kinesis Data Firehose

リアルタイムデータストリーミング: データを処理して、S3やRedshiftに直接保存可能。

マネージド型: 運用負荷が低く、大量のデータにスケール対応。

3. Kinesis Data Analytics

リアルタイム分析: ストリーミングデータを即座に処理し、異常検出や集計を実行可能。

SQLベース: 使いやすく、複雑な分析ロジックも実装できる。

4. Amazon S3

スケーラブルなストレージ: 保存容量を気にせず、大量のデータを効率的に保存。

耐久性と可用性: 重要データのバックアップやアーカイブに最適。

5. リアルタイム異常検出の手法

Kinesis Data Analytics: 定義したルールに基づいて異常検出。

高度な分析が必要な場合: Amazon SageMakerやLookout for Metricsの利用も選択肢。

6. 運用負荷の最小化

マネージドサービス（IoT Core、Kinesis Firehose、Data Analytics）を活用し、システム構築と運用管理を簡素化。

この知識を活用することで、大量のIoTデバイスからのデータ収集・分析を効率的に実現できます。

実践

略

一問道場

Question #241

トピック 1

ある企業がスマート車両を製造しています。この企業では、カスタムアプリケーションを使用して車両データを収集しています。車両はMQTTプロトコルを使用してアプリケーションに接続しています。企業では、データを5分間隔で処理し、車両のテレマティクスデータをオンプレミスのストレージにコピーしています。カスタムアプリケーションがこのデータを分析して異常を検出しています。

送信データを生成する車両の数は増え続けています。新しい車両は高いデータ量を生成するため、オンプレミスのストレージソリューションではピークトラフィックに対応できず、データ損失が発生しています。企業はこのソリューションを近代化し、スケーリングの課題を解決するためにAWSに移行する必要があります。

この要件を満たし、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えるソリューションはどれですか？

A. AWS IoT Greengrass を使用して車両データを Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) に送信します。Apache Kafka アプリケーションを作成してデータを Amazon S3 に保存し、Amazon SageMaker の事前学習済みモデルを使用して異常を検出します。

B. AWS IoT Core を使用して車両データを受信します。Amazon Kinesis Data Firehose 配信ストリームにデータをルーティングするルールを設定し、そのデータを Amazon S3 に保存します。Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションを作成し、配信ストリームから読み取って異常を検出します。

C. AWS IoT FleetWise を使用して車両データを収集します。そのデータを Amazon Kinesis データストリームに送信します。Amazon Kinesis Data Firehose 配信ストリームを使用してデータを Amazon S3 に保存します。AWS Glue の組み込み機械学習変換を使用して異常を検出します。

D. Amazon MQ for RabbitMQ を使用して車両データを収集します。そのデータを Amazon Kinesis Data Firehose 配信ストリームに送信して Amazon S3 に保存します。Amazon Lookout for Metrics を使用して異常を検出します。