az extension add --name azure-cli-iot-ext を 1 回実行してから、もう一度やり直してください。
CLI でハブからテレメトリを読み取るには、次のコマンドで IoT 拡張機能を有効にする必要があります。
追加: az extension add --name azure-cli-iot-ext
参照：
https://github.com/MicrosoftDocs/azure-docs/issues/20843

1 - Azure IoT Hub から、IoT Edge デバイスを作成します
2 - IoTEdge の展開
3 - IoTEdge の初期化
4 - IoT Edge デバイスの接続文字列を入力します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-edge/module-composition

説明

ボックス 1: tags.engine.warpDriveType='VM105a'
タグを使用して双子をターゲットにします。構成を作成する前に、影響を与えるデバイスまたはモジュールを指定する必要があります。Azure IoT Hub は、デバイスとデバイス ツインのタグを使用して識別し、モジュール ツインのタグを使用してモジュールを識別します。
ボックス 2: properties.desired.warpOperating
設定されるツインの必要なプロパティ内の JSON セクションへのパスであるツイン パス。
たとえば、ツイン パスを properties.desired.chiller-water に設定し、次の JSON コンテンツを提供できます。
{
「温度」：66、
「圧力」：28
}
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-hub/iot-hub-automatic-device-management

シナリオ: 30 秒の期間を使用して、センサーの平均温度読み取り値を計算する予定です。
タンブリング ウィンドウ関数は、以下の例のように、データ ストリームを個別の時間セグメントに分割し、それらに対して関数を実行するために使用されます。タンブリング ウィンドウの主な差別化要因は、それらが繰り返されること、重複しないこと、およびイベントが複数のタンブリング ウィンドウに属することができないことです。
不正解:
A: ホッピング ウィンドウ関数は、一定期間だけ時間内にホップします。それらをオーバーラップできるタンブリング ウィンドウと考えるのは簡単かもしれません。そのため、イベントは複数のホッピング ウィンドウ結果セットに属することができます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions データの処理と管理 Testlet 2 ケース スタディ これはケース スタディです。ケーススタディの時間は個別に設定されていません。各ケースを完了したいだけの試験時間を使用できます。ただし、この試験には追加のケース スタディやセクションがある場合があります。指定された時間内にこの試験に含まれるすべての問題を完了できるように、時間を管理する必要があります。
ケース スタディに含まれる質問に答えるには、ケース スタディで提供されている情報を参照する必要があります。ケース スタディには、ケース スタディで説明されているシナリオに関する詳細情報を提供する資料やその他のリソースが含まれている場合があります。このケース スタディでは、各質問は他の質問とは無関係です。
このケース スタディの最後に、レビュー画面が表示されます。この画面では、試験の次のセクションに進む前に、回答を確認して変更を加えることができます。新しいセクションを開始すると、このセクションに戻ることはできません。
ケーススタディを開始するには
このケース スタディの最初の質問を表示するには、[次へ] ボタンをクリックします。質問に答える前に、左ペインのボタンを使用してケース スタディの内容を調べます。これらのボタンをクリックすると、ビジネス要件、既存の環境、問題ステートメントなどの情報が表示されます。ケース スタディに [すべての情報] タブがある場合、表示される情報は、後続のタブに表示される情報と同じであることに注意してください。質問に答える準備ができたら、[質問] ボタンをクリックして質問に戻ります。
要件。変更予定
ADatum は、環境条件を監視するための Azure IoT ソリューションを開発しています。IoT ソリューションは、ハードウェア デバイスとクラウド サービスで構成されます。すべてのデバイスは、Azure IoT Hub と直接通信します。
ハードウェア デバイスはブランチ オフィスに展開され、温度、湿度、空気の質、騒音レベルなどのさまざまな環境条件に関するデータを収集します。デバイスは、Power over Ethernet (PoE) 接続を使用して配線されます。
ADatum は、価値証明 (POV)、パイロット、本番の 3 つのフェーズでソリューションを開発しています。
要件。POV要件
POV フェーズでは、技術的なソリューションが実行可能であることを実証します。このフェーズでは、100 台のデバイスが本社に展開され、Azure Stream Analytics が IoT ハブに接続されてリアルタイム アラートが生成されます。Stream Analytics は、次の処理を実行します。
* デバイス フリート全体のテレメトリの中央値を計算し、中央値を 4 倍超えるデバイスに対してアラートを発行します。
* 現在のテレメトリを指定されたしきい値と比較し、テレメトリ値が範囲外の場合にアラートを発行します。
* デバッグを簡素化するために、このフェーズ中のすべてのメッセージ コンテンツが人間が判読できることを確認してください。
要件。パイロットの要件
パイロット フェーズでは、デバイスが 10 のオフィスに展開されます。各オフィスには最大 1,000 台のデバイスがあります。
このフェーズでは、Azure Time Series Insights を Stream Analytics と並行して追加して、ダッシュボード Web アプリでリアルタイムのグラフとクエリをサポートします。
パイロット展開では、運用コストを最小限に抑える必要があります。
要件。生産要件
生産フェーズには、すべてのオフィスが含まれます。
運用環境のデプロイでは、各 Azure リージョンに 1 つの IoT ハブがあります。デバイスは、その地域の IoT ハブに接続する必要があります。
生産フェーズは、次の要件を満たす必要があります。
* IoT ソリューションがパフォーマンスとスケールの目標をサポートできることを確認します。
* IoT ソリューションがオフィスごとに最大 1,000 台のデバイスをサポートしていることを確認してください。
* IoT ソリューションの運用コストを最小限に抑えます。
要件。技術要件
Datum は、計画されている IoT ソリューションの次の要件を特定します。
* ソリューションは、オフィスで火災状態が検出されたときにリアルタイムのアラートを生成する必要があります。そのオフィス内のすべてのデバイスは、アラートから 10 秒以内に可聴アラーム サイレンをトリガーする必要があります。
* ダッシュボード UI は、アラートとシステム ステータスをリアルタイムで表示し、デバイス オペレーターがシステムを調整できるようにする必要があります。
* 各デバイスは、1 時間ごとの更新を IoT Hub に送信します。状態アラートはすぐに送信されます。
* 複数の種類のデバイスが、異なるスキーマを持つテレメトリを収集します。
* IoT Hub は、メッセージ本文に基づいてメッセージ ルーティングを実行する必要があります。
* クラウドからデバイスへの通信には、ダイレクト メソッドを使用する必要があります。
※報告は月次、四半期、年次でお願いします。
* 保存されたデータのクエリは、可能な限り効率的でなければなりません。
※デバイスメッセージサイズは4KB以下となります。
* 開発工数は最小限に抑える必要があります。
要件。スロットルとクォータ
次の表に、さまざまな IoT Hub 層に関連するスロットルとクォータを示します。

要件。IoT ハブ ルーティング
次の図に示すように、POV フェーズで IoT Hub ルーティングを実装する予定です。

Device Provisioning Service を通じて以前に自動プロビジョニングされたデバイスのプロビジョニング解除が必要になる場合があります。
一般に、デバイスのプロビジョニング解除には、次の 2 つの手順が含まれます。
1. 今後の自動プロビジョニングを防ぐために、プロビジョニング サービスからデバイスを登録解除します。アクセスを一時的に取り消すか永久に取り消すかに応じて、登録エントリを無効にするか削除する必要があります。
2. IoT Hub からデバイスを登録解除して、今後の通信とデータ転送を防止します。ここでも、デバイスがプロビジョニングされた IoT Hub の ID レジストリで、デバイスのエントリを一時的に無効にするか、完全に削除することができます。
参照：
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/iot-dps/how-to-unprovision-devices
AZ-220
番号：AZ-220
合格点：800点
制限時間：120分
ファイル バージョン: 1
AZ-220
IoT ソリューション インフラストラクチャを実装する
テストレット 1
ケーススタディ
これは事例研究です。ケーススタディの時間は個別に設定されていません。試験時間はいくらでも使える
各ケースを完了したいと思います。ただし、これに関する追加のケーススタディとセクションがある場合があります
テスト。この試験に含まれるすべての問題を完了できるように、時間を管理する必要があります。
提供された時間内に。
ケース スタディに含まれる質問に答えるには、
ケーススタディ。ケース スタディには、
ケーススタディで説明されているシナリオ。この場合、各質問は他の質問とは無関係です
勉強。
このケース スタディの最後に、レビュー画面が表示されます。この画面では、回答を確認したり、
試験の次のセクションに進む前に変更を加えることができます。新しいセクションを開始した後は、
このセクションに戻ります。
ケーススタディを開始するには
このケース スタディの最初の質問を表示するには、[次へ] ボタンをクリックします。左ペインのボタンを使用して探索します
質問に答える前にケーススタディの内容を確認してください。これらのボタンをクリックすると、情報が表示されます
ビジネス要件、既存の環境、問題の説明など。ケーススタディにすべてがある場合
[情報] タブに表示される情報は、後続のタブに表示される情報と同じであることに注意してください。
タブ。質問に答える準備ができたら、[質問] ボタンをクリックして質問に戻ります。
既存の環境。開発の現状
Contoso は、温度と湿度を読み取る一連の Bluetooth センサーを作成します。センサーはに接続します
データを中継する IoT ゲートウェイ デバイス。
すべての IoT ゲートウェイ デバイスは、iothub1 という名前の Azure IoT ハブに接続します。
既存の環境。デバイス ツイン
次の JSON サンプルを使用して、デバイス ツインを実装する予定です。

既存の環境。Azure ストリーム分析
各部屋には、単一の IoT に送信される測定値を生成する 3 ～ 5 個のセンサーがあります。
ゲートウェイ デバイス。IoT ゲートウェイ デバイスは、すべての読み取り値を 10 ～ 10 の間隔で iothub1 に転送します。
60秒。
各 IoT ゲートウェイ デバイスが独自の IoT Hub デバイス ID を持つように、ゲートウェイ パターンを使用する予定です。
次のクエリの下書きを作成しますが、GROUP BY 句がありません。
選択する
AVG(温度)、
System.TimeStamp() AS AsaTime
から
アイトゥーブ
センサーの平均温度読み取り値を計算するために 30 秒の期間を使用する予定です。
センサーによって状態が報告されてから対応するアラートが発行されるまでの待ち時間を最小限に抑えることを計画している
Stream Analytics ジョブによって。
既存の環境。デバイス メッセージ
IoT ゲートウェイ デバイスは、温度が変化するたびに、次の JSON データを含むメッセージを送信します。
指定されたしきい値を超えています。

level プロパティは、次の名前の Azure Service Bus キュー エンドポイントにメッセージをルーティングするために使用されます。
批判的。
既存の環境。問題
IoT ゲートウェイ デバイスと iothub1 の間の接続の問題を発見しました。これにより、IoT デバイスが
接続とメッセージが失われます。
要件。計画変更
Contoso は、次の変更を行う予定です。
* Stream Analytics を使用してデータを処理および表示します。
* Azure Time Series Insights を使用してデータを視覚化します。
* デバイスのステータスと必要な設定を同期するシステムを実装します。
* メッセージ エンリッチメントを使用して、メッセージに追加情報を追加します。
* 条件が指定されたしきい値を超えた場合にアラートを送信する通知システムを作成します。
*断続的な接続の問題とメッセージの損失の原因を特定するシステムを実装します。
要件。技術要件
Contoso は次の要件を満たす必要があります。
* 可能な限り、IoT Hub の組み込み関数を使用します。
* 可能な限り、ハードウェアとソフトウェアのコストを最小限に抑えます。
* デバイスを大規模にプロビジョニングするための管理作業を最小限に抑えます。
* iothub1 との間のメッセージ フローをトレースするシステムを実装します。
* 計画された変更を実装するために必要なカスタム コーディングの量を最小限に抑えます。
* 追加のサービスを実装するときに、読み取り操作が悪影響を受けないようにします。
IoT ソリューション インフラストラクチャを実装する
質問セット 2