試題詳解

19. 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？
(A)感測器 → 雲端 API Gateway → 分散式資料庫→ 批次特徵工程(→ 模型推論；
(B)感測器 → MQTT Broker → 雲端資料倉儲→ 即時儀表板→ 模型再訓練；
(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；
(D)感測器 → 本地快取層→ RESTful API → 雲端報表系統)→ 模型批 次更新