IoT時系列データのリアルタイム監視と長期分析
大量時系列データのホット・コールド分離とネットワーク断後の再送を設計する。
ケース
F社は国内外の工場にある8,000台の設備から、温度・圧力・振動など平均10項目を1秒周期で収集する。直近30分のデータは異常監視画面から頻繁に参照され、アラート判定も数秒以内に行いたい。一方、3年分の履歴は月次の傾向分析や設備寿命分析に利用する。 各工場のゲートウェイはネットワーク断時に最大6時間分をローカル保存し、回線復旧後に再送する。回復直後は通常流量に加えて蓄積データが一気に送られるため、クラウド側が過負荷になる懸念がある。同じデータが複数回送信される可能性もある。 設備IDとセンサIDをキーに時系列を管理するが、設備交換時にはセンサ構成が変更される。分析では『その時点でどのセンサ構成だったか』を再現する必要がある。
設問
設問 1
直近30分と3年履歴で異なる保存層を使うことが有効な理由を述べよ。
0文字設問 2
回線復旧後の再送による過負荷と重複登録を防ぐ制御を説明せよ。
0文字設問 3
設備交換前後のセンサ構成を正しく解釈するためのデータ設計を述べよ。
0文字設問 4
性能試験で通常流量以外に再現すべき負荷条件を二つ挙げよ。
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