実戦シナリオ応用
あるIoT企業が工場の機械から毎秒10,000個のセンサーデータ（温度・圧力・振動）を収集しています。以下の要件があります：①異常値を検出したら3秒以内にアラートを出す、②全データを長期保存・履歴分析する、③複数の分析システムが同時にこのデータを消費する。このシナリオでAzure Event Hubsをデータ入口とした場合、ダウンストリームに接続すべきサービスの組み合わせはどれか？
A.Azure Stream Analytics（リアルタイムアラート）+ ADLS Gen2（履歴保存）+ Event Hubsコンシューマーグループ（複数消費者対応）← 正解
✓ 正解です。Event Hubsのコンシューマーグループで複数システムが同じデータを独立して消費でき、Stream Analyticsで低遅延のアラート検出、ADLS Gen2で長期保存を実現できます。
B.Azure Service Bus（キューイング）+ Azure SQL Database（全データ保存）+ Power BI（リアルタイム分析）
✗ Service Busはイベントストリーミングではなくメッセージングシステムであり、毎秒10,000件のスケーリングには向きません。SQL Databaseも大量センサーデータの実時間書き込みには不適切です。
C.Azure Cosmos DB（全データ保存）+ Azure Functions（アラート処理）+ Azure Queue Storage（メッセージイング）
✗ Cosmos DBは可能ですが、リアルタイムアラートにはStream Analyticsの方が専門化されています。Service Busではなくコンシューマーグループで複数消費を処理すべきです。
D.Azure Data Factory（定期バッチ処理）+ ADLS Gen2（保存）+ Azure Synapse（分析）
✗ Data Factoryはバッチ処理専用であり、毎秒10,000件のリアルタイムデータ処理には不適切です。この要件には実時間ストリーミングサービスが必須です。
この問題のポイント
Event Hubsのコンシューマーグループで複数システムが同じデータを独立して消費でき、Stream Analyticsで低遅延のアラート検出、ADLS Gen2で長期保存を実現できます。
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