説明
時系列モデルタイプは、計算を行うための変数または式を定義するのに役立ちます。タイプは特定のインスタンスに関連付けられています。
タイプは1つ以上の変数を持つことができます。たとえば、時系列モデルインスタンスは、平均温度、最小温度、および最大温度の変数で構成される温度センサータイプの場合があります。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/time-series-insights/concepts-model-overview

シナリオ：センサーの平均温度測定値を計算するために30秒の期間を使用することを計画しています。
タンブリングウィンドウ関数は、データストリームを個別の時間セグメントにセグメント化し、以下の例のように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、オーバーラップせず、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、一定の期間だけ時間的に前方にホップします。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の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テストレット2ケーススタディこれはケーススタディです。ケーススタディは個別にタイミングが調整されていません。各ケースを完了するのに必要な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とセクションがある場合があります。提供された時間内にこの試験に含まれるすべての質問を確実に完了することができるように、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てい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展示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AzureIoT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ています。すべてのデバイスは、AzureIoTHub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配備され、温度、湿度、空気の質、ノイズ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、価値の証明（POV）、パイロット、および本番の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示します。このフェーズでは、100台のデバイスがメインオフィスにデプロイされ、Azure Stream AnalyticsがIoTハブに接続されて、リアルタイムの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倍超えた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。パイロット要件
パイロットフェーズでは、デバイスは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 SeriesInsightsをStreamAnalytics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
生産段階にはすべてのオフィスが含まれます。
実稼働環境では、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。
生産段階では、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ターゲット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。技術要件
データムは、計画された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時間ごとに更新をIoTHubに送信します。状態アラートはすぐに送信されます。
*複数のタイプのデバイスは、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、直接的な方法を使用する必要があります。
*レポートは、月次、四半期、および年次で提供する必要があります。
*保存されたデータクエリは可能な限り効率的でなければなりません。
*デバイスのメッセージサイズは4KB未満になります。
*開発の労力を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ハブ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
次の展示に示すように、POVフェーズ中にIoTハブルーティングを実装することを計画しています。

1-時系列インサイトのプロビジョニング
2-IoTハブからカスタムイベントにテレメトリをルーティングします。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/time-series-insights/time-series-insights-update-create-environment

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

説明
Microsoft Power BIを使用して、AzureIoTハブが受信するリアルタイムのセンサーデータを視覚化できます。これを行うには、IoTHubからのデータを消費してPowerBIのデータセットにルーティングするようにAzureStreamAnalyticsジョブを構成します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/iot-hub/iot-hub-live-data-visualization-in-power-bi