シナリオ: 30 秒の期間を使用してセンサーの平均温度測定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 ウィンドウの主な違いは、イベント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、一定期間だけ時間を前方にホップします。これらはオーバーラップ可能なタンブリング ウィンドウであると考えると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 のケース スタディ これはケース スタディです。ケーススタディは個別に時間が設定されるわけではありません。各ケースを完了したいだけ試験時間を費やすことができます。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存在する場合があります。この試験に含まれるすべての質問を指定された時間内に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展示やその他のリソースが含まれる場合があります。このケーススタディでは、各質問は他の質問から独立しています。
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、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、左側の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てください。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、問題の説明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。計画された変更
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 デバイスは支社に導入され、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の要件
POV フェーズでは、技術的ソリューションが実行可能であることが実証されます。このフェーズでは、100 台のデバイスが本社にデプロイされ、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 フリート全体にわたる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の内容が人が読める形式であることを確認してください。
要件。パイロットの要件
パイロット段階では、デバイスは 10 のオフィスに導入されます。各オフィスには最大 1,000 台のデバイスが設置されます。
このフェーズでは、ダッシュボード Web アプリでリアルタイム グラフとクエリをサポートするために、Stream Analytics と並行して Azure Time Series Insights を追加します。
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
本番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 ハブが存在します。デバイスは、そのリージョン内の IoT ハブに接続する必要があります。
実稼働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ます。
* 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。技術的要件
Datum は、計画されている IoT ソリューションについて次の要件を特定します。
* このソリューションは、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、警報発生後 10 秒以内に警報サイレンを鳴らさなければなりません。
* 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 IoT Hub に 1 時間ごとの更新を送信します。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は、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直接メソッドを使用する必要があります。
※レポートは毎月、四半期、毎年提出する必要があります。
* 保存されたデータのクエリは可能な限り効率的である必要があります。
※デバイスメッセージサイズは4KB以下となります。
* 開発労力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
さまざまな IoT Hub 層に関連するスロットルとクォータを次の表に示します。

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

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/time-series-insights/time-series-insights-overview

デバイスはテレメトリを使用して、デバイスから数値データを送信します。選択したテレメトリが指定されたしきい値を超えると、ルールがトリガーされます。
E: テレメトリ ルールを作成するには、デバイス テンプレートに少なくとも 1 つのテレメトリ値が含まれている必要があります。このルールは、デバイスによって報告される温度を監視し、400 度を下回ると電子メールを送信します。
B: ルールの条件を設定します。
条件は、ルールが監視する基準を定義します。このチュートリアルでは、温度が 70°F を超えたときにルールが起動されるように構成します。
1. [テレメトリ] ドロップダウンで [温度] を選択します。
2. 次に、演算子として「次より小さい」を選択し、値として 400 を入力します。

3. オプションで、時間集計を設定できます。時間集計を選択する場合は、集計ドロップダウンから平均や合計などの集計タイプも選択する必要があります。
集計を行わない場合、条件を満たすテレメトリ データ ポイントごとにルールがトリガーされます。
集計を使用すると、時間枠内のテレメトリ データ ポイントの集計値が条件を満たした場合にルールがトリガーされます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-central/core/tutorial-create-telemetry-rules

すべての Azure Security Center for IoT セキュリティ エージェントに関連するプロパティは、azureiotsecurity モジュールの必要なプロパティ セクション内のエージェント構成オブジェクトにあります。
構成を変更するには、azureiotsecurity モジュール ツイン ID 内でこのオブジェクトを作成および変更します。
注: Azure Security Center for IoT のセキュリティ エージェント ツイン構成オブジェクトは、JSON 形式のオブジェクトです。構成オブジェクトは、エージェントの動作を制御するために定義できる制御可能なプロパティのセットです。
これらの構成は、必要なシナリオごとにエージェントをカスタマイズするのに役立ちます。たとえば、これらのプロパティを構成することで、一部のイベントを自動的に除外したり、消費電力を最小限に抑えることができます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/asc-for-iot/how-to-agent-configuration