iPAS AI 應用規劃師中級 114 年第二次 科二 第 19 題 詳解

114 年第二次 科二 大數據處理分析與應用

某製造企業導入上萬台物聯網（IoT）感測器以進行設備健康監測。系統需在毫秒級回應異常事件，並同時將完整資料保留於雲端供後續AI模型訓練與分析。若企業希望兼顧即時性、資料完整性與可擴展性，下列哪一種資料流程設計最符合此目標？

1. A感測器→雲端API Gateway →分散式資料庫→批次特徵工程（→模型推論

   API Gateway 加批次特徵工程無法達到毫秒級回應。

2. B感測器→ MQTT Broker →雲端資料倉儲→即時儀表板→模型再訓練

   資料倉儲需先結構化，難承接大量原始感測資料。

3. C感測器→邊緣運算節點→流式資料處理框架（Stream Processing Framework）→雲端資料湖→模型推論（正確答案）

   邊緣加串流處理顧即時性，資料湖保留完整原始資料。

4. D感測器→本地快取層→ RESTful API →雲端報表系統）→模型批次更新

   RESTful 輪詢加批次更新，延遲最高。