SAP新しいソリューションのための設計

IoTデバイスから毎秒数百万件のセンサーデータを収集・保存・リアルタイム分析するためのサーバーレスアーキテクチャとして最適なものはどれですか?

A
IoT Core → SQS → Lambda → RDS
SQSが数百万件/秒のリアルタイムストリーミング分析には不向きであり、RDSも大量IoTデータの継続的な書き込みスケールに適していません。
B
IoT Core → Kinesis Data Streams → Amazon Data Firehose(S3保存)+ Lambda(リアルタイム分析)
✓ 正解
AWS IoT CoreはMQTT(IoT機器向けの軽量メッセージングプロトコル)でデバイスデータを受信し、Kinesis Data Streamsに転送します。Kinesis Data Streamsでリアルタイム処理(Lambda)を行いながら、Amazon Data Firehose(旧Kinesis Data Firehose)で自動的にS3に永続化します。大量のIoTデータに対してスケーラブルかつサーバーレスな構成です。
C
IoT Core → SNS → EC2 Auto Scaling → DynamoDB
EC2 Auto Scalingを使用するためサーバーレスではなく、サーバー管理の運用負荷が発生します。
D
IoT Core → API Gateway → Lambda → ElastiCache
API GatewayがMQTTプロトコルに対応していないためIoTデバイスとの直接通信に不適であり、ElastiCacheはインメモリキャッシュであり大量データの永続保存には適していません。

解説

AWS IoT CoreはMQTT(IoT機器向けの軽量メッセージングプロトコル)でデバイスデータを受信し、Kinesis Data Streamsに転送します。Kinesis Data Streamsでリアルタイム処理(Lambda)を行いながら、Amazon Data Firehose(旧Kinesis Data Firehose)で自動的にS3に永続化します。大量のIoTデータに対してスケーラブルかつサーバーレスな構成です。 選択肢AはSQSが数百万件/秒のリアルタイムストリーミング分析には不向きであり、RDSも大量IoTデータの継続的な書き込みスケールに適していません。 選択肢CはEC2 Auto Scalingを使用するためサーバーレスではなく、サーバー管理の運用負荷が発生します。 選択肢DはAPI GatewayがMQTTプロトコルに対応していないためIoTデバイスとの直接通信に不適であり、ElastiCacheはインメモリキャッシュであり大量データの永続保存には適していません。

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