令和5年度 問71
システム構成要素
エッジコンピューティングの問題
IoTシステムにおけるエッジコンピューティングに関する記述として,最も適切なものはどれか。
- アIoTデバイスの増加によるIoTサーバの負荷を軽減するために,IoTデバイスに近いところで可能な限りのデータ処理を行う。
- イ一定時間ごとに複数の取引をまとめたデータを作成し,そのデータに直前のデータのハッシュ値を埋め込むことによって,データを相互に関連付け,改ざんすることを困難にすることによって,データの信頼性を高める。
- ウネットワークの先にあるデータセンター上に集約されたコンピュータ資源を,ネットワークを介して遠隔地から利用する。
- エ明示的にプログラミングすることなく,入力されたデータからコンピュータが新たな知識やルールを獲得できるようにする。
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✓ これが正解アIoTデバイスの増加によるIoTサーバの負荷を軽減するために,IoTデバイスに近いところで可能な限りのデータ処理を行う。
解説
機器に近いところで処理して、サーバの負荷を減らします。
IoTシステムでは、多数の機器から絶え間なくデータが上がってきます。これを全部まとめて遠くのサーバへ送ると、通信の量も、受け側の処理も膨れ上がります。エッジコンピューティングは、データが生まれる機器の近くに処理する仕組みを置き、そこでできる処理は済ませてしまう考え方です。送るのは要点だけになるので、サーバの負荷が軽くなり、応答も速くなります。現場で判断が完結するぶん、通信が細くても止まりにくいという利点もあります。よって最も適切なのは、IoTデバイスに近いところで可能な限りのデータ処理を行う、という記述です。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- イ一定時間ごとに複数の取引をまとめたデータ…:一定時間ごとに取引をまとめ、直前のデータのハッシュ値を埋め込んで相互に関連付け、改ざんを難しくするのは、ブロックチェーンの説明です。記録の信頼性を担保する仕組みであって、処理をどこで行うかという話ではありません。
- ウネットワークの先にあるデータセンター上に…:データセンター上に集約された資源を、ネットワークを介して遠隔地から利用するのは、クラウドを使う形の説明です。処理を遠くへ集めるという向きなので、機器の近くで処理するという考え方とはちょうど逆になります。
- エ明示的にプログラミングすることなく,入力…:明示的にプログラミングすることなく、入力されたデータから新たな知識やルールを獲得できるようにするのは、機械学習の説明です。何を学ばせるかの話であり、どこで計算するかを述べたものではありません。
この問題の用語
- 機械学習大量のデータから、きまりを自分で見つけ出させるやり方です。集めて整えたデータを分析し、新しい傾向を導く段階で使います。
- ハッシュ値データから計算した固定長の値のこと。同じデータなら必ず同じ値になるので、データの比較や検索を速くするのに使われます。
- 改ざん保管や送信の途中で、内容を許されずに書き換えること。完全性が損なわれますが、電子署名などを使えば起きたことを見つけられます。
- 信頼性意図した動きと実際の結果が食い違わない度合い。情報セキュリティでは一貫しているという特性、機器ではRASISのRとして壊れにくさを指します。
- ログいつ誰が何をしたかを、機器やソフトウェアが自動で残していく記録です。あとから出来事をたどれるので、事故の調査や不正の発見に使われます。
出典:令和5年度 ITパスポート試験 問71
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