シナリオ問題計算
医療機関が、患者の医療画像（月間45万枚、1枚あたり平均25MB）を自動分析して、疑わしい領域を医師に報告するシステムを構築します。画像の取り込みから診断レポート生成までの平均処理時間は4分以内に抑える必要があります。月間データ容量は約11TB、同時処理件数は最大850件です。コンプライアンス上、すべてのデータはオンプレミスのデータセンター内に保管する必要があります。このシナリオに最も適した構成はどれか？
A.Azure Stack Hub + Azure Cognitive Services (Custom Vision) + オンプレミス GPU← 正解
✓ 正解です。Azure Stack Hub はオンプレミス環境でAzure環境を構築でき、Custom Vision は医療画像分析に対応し、オンプレミス GPU により4分以内の処理と850件同時処理を実現し、データ保管要件を満たします。
B.Azure AI Vision API + Azure Synapse Analytics + Azure Blob Storage
✗ Azure AI Vision API と Azure Blob Storage では、データをパブリッククラウドに送信する必要があり、オンプレミス保管要件に違反しており、医療コンプライアンス上の問題があります。
C.Azure Databricks + Azure Cognitive Services Form Recognizer
✗ Databricks と Form Recognizer は文書分析向けで、医療画像の深層学習ベース分析に特化しておらず、オンプレミス要件も満たしません。
D.Azure Container Instances + Azure Machine Learning online endpoint
✗ Container Instances は スケーリングに限界があり、月間45万枚、850件同時処理の規模要件を満たす能力が不足しており、オンプレミス保管要件も達成できません。
この問題のポイント
Azure Stack Hub はオンプレミス環境でAzure環境を構築でき、Custom Vision は医療画像分析に対応し、オンプレミス GPU により4分以内の処理と850件同時処理を実現し、データ保管要件を満たします。
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IT・クラウド の関連資格
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AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
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