はじめての Azure Data Lake ~ そもそも Data Lake って何? ~

data lake
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 丹羽 勝久 1. はじめに 昨今、クラウドを中心としたトレンドとして、AI、IoT、機械学習などのキーワードが非常に盛んに取り上げられていますが、このような技術、手法が進化すればするほど、扱うデータの量、形態が多様になり、よりデータの蓄積基盤が重要になってきます。これらの領域が扱う大容量のデータ蓄積基盤の1つにデータウェアハウス(DWH)がありますが、このデータウェアハウスと併用して利用するデータレイク基盤が、現在注目されています。 そもそもデータレイク基盤とは何でしょうか?何故、データウェアハウスだけでなく、データレイク基盤も必要なのでしょうか?

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2017/02/18 Power BI 勉強会 – 第 3 回 が開催されました

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 先週末の土曜日、2017/02/18 に 日本マイクロソフト 品川オフィスのセミナールーム A にて Power BI 勉強会 ( 3 回目) が開催されました。本記事では、当日の内容を簡単に報告できればと思っています。 そもそも Power BI って何? と思われた方は こちら の記事をまず参照ください。また、第一回目の様子は こちら 、第二回目の様子は こちら を参照ください。

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Power BI Reports in SQL Server Reporting Services 続報

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤 2016年10月に 「SQL Server Reporting Services 内での Power BI レポート のテクニカル プレビュー」の発表があり、このブログでも紹介しました。今回はそのアップデート情報をお届けします。

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PowerShell で操作する SQL Server クックブック(性能情報の取得2)

sql_120
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 西村哲徳 みなさん、こんにちわ。前回は PowerShell で性能情報を取得する方法を紹介しました。 内容はカウンター名から性能情報の取得まですべて全て PowerShell で実行する方法でしたがパフォーマンス モニターの GUI で設定した性能情報をコマンドで開始、終了することもできます。最初に思い浮かぶコマンドが logman という方も多いと思いますが、今回は PowerShell 版を紹介します。

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PowerShell で操作する SQL Server クックブック(性能情報の取得1)

sql_120
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 西村哲徳 みなさん、こんにちは。1回目から随分時間がたってしまいましたが「PowerShell で操作する SQL Server クックブック」の第二弾です。前回は性能評価用の SQL を PowerShell でまとめて実行する方法を bash と比較しながら紹介しましたが、今回は単に実行するだけでなく性能分析に必要な情報を取得するスクリプトを紹介します。

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Apache Spark on Azure をビジネス価値につなげる 8 つのシナリオ(1)

spark
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本 真悟 Apache Spark とは 高速かつ汎用的な並列分散処理エンジンである Apache Spark は、構造化データと非構造化データの両方を扱うことが出来、バッチ アプリケーションやインタラクティブなアルゴリズム、あるいはストリーミングといった幅広い処理をカバーすることが出来ます。 また大容量データを基にした機械学習やデータ マイニングを、複数のコンポーネントを統合したシンプルな API によって実現することが可能なため、ここ最近の機械学習やデータ分析のニーズの高まりを受けて急激に注目を集めています。 現在 Spark のコントリビュータは1,000名近くになり、Apache Software Foundationと世界中のオープン ソースのビッグデータ プロジェクトの中でもっともアクティブなプロジェクトになっています。

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Power BI についてフィードバックをしてみよう

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤   Power BI Desktop や Power BI Service の画面には「アイデアを送信する」というメニューが用意されていて、実装してほしい機能をリクエストしたり、既にリクエストされている機能に投票したりできます。今回はその方法をご紹介します。 まずはフィードバックサイトへのアクセス方法です。直接フィードバックサイトを開くほかに、Power BI の画面上からもアクセスすることができます。   Power BI Desktop の場合 (クイックアクセスツールバーのスマイル、または [ファイル]→[ヘルプ]→[アイデアを送信する])   Power BI Service の場合 (画面右上のスマイル → [アイデアを送信する])   このメニューをクリックすると、Power BI のフィードバックサイト (英語) が開きます。

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SQL Server(IaaS) on Azure におけるバックアップ(続編)

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 前回の投稿では、Azure 上での IaaS 環境の SQL Server にてバックアップを取得する方法について、バックアップ先とバックアップ方式という観点で整理いたしました。その中で、バックアップ方式に関し、Azure BLOB Storage 内のデータベース ファイル のファイル スナップショット バックアップ方式(以下、スナップショット バックアップ方式と称す)をご紹介しましたが、今回の投稿ではそこにフォーカスを当てて深掘りをしていきます。

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Microsoft Azure 仮想マシンに SQL Server を導入、設定する際のポイント 7

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team清水 みなさん、こんにちは。   6回目は、 AlwaysOn 可用性グループの有効化と、構成時のポイントをお伝えしましたが、いかがだったでしょうか?最終回は、 可用性グループ リスナー構成時のポイントをお伝えします。5回目で、 3  つの仮想マシン ( 2 つの DB サーバーと 1 つのファイルサーバー ) を用いクラスターを構成したので、これを前提として説明を行います。

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Apache Kafka for HDInsight (public preview) (2)

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 高木 英朗   前回は Kafka for HDInsight の概要についてご紹介いたしました。今回は実際に Kafka for HDInsight のデプロイからサンプルコードの実行する方法をご紹介いたします。 今回の手順は以下の Get started with Apache Kafka (preview) on HDInsight の記事をもとにしています。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hdinsight-apache-kafka-get-started

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Apache Kafka for HDInsight (public preview) (1)

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 高木 英朗   分散型のストリーミングプラットフォームとして人気の Apache Kafka が Microsoft Azure の HDInsight に Kafka for HDInsight としてリリースされました。 本記事の投稿時点 (2017/01/23) ではパブリックプレビュー版となります。 HDInsight については以下をご参照ください。 Microsoft Azure の Hadoop ディストリビューション HDInsight を使ってみよう! (1) Microsoft Azure の Hadoop ディストリビューション HDInsight を使ってみよう! (2) HDInsight にデータを取り込む方法

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SQL Server on Linux って?(第 1 回目)

sql server
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  Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 坂本 禎尚     そうです。タイトルに on Linux って書いてあります。今まで、お客さんから「SQL Server って Linux で動かないの?」と聞かれて、「それはないっすわー」と答えていましたが、SQL Server が Linux で動く(既に動いてますが)日がついにやって来ます。 2016 年 3 月に SQL Server を Linux で動かすぞーという最初のアナウンス(対外的な)が行われ、2016 年 11 月の Microsoft Connect(); で最初のパブリック プレビューのリリースが発表されました。その後、約 2 週間で 21,000 を超えるダウンロードが行われたという事実からも皆様の関心の高さが伺えます。 既に国内でも MVP の皆さんをはじめ Blog 等で紹介されている部分もありますが、2015 年から本格的に開発が開始された SQL Server on Linux、開発陣がどこにゴールを置き、何が課題で、それをどのようなアーキテクチャーで克服してきているのか、という事のさわりの部分を今回の記事でご紹介します。

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Azure Machine Learning Studio を使ってモデルをスクラッチから構築してみよう

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Azure Machine Learning Studio は、機械学習をこれからビジネスの現場に導入しようとする方々にとって使いやすくかつ強力な開発プラットフォームとなるだけでなく、既に機械学習システムの開発経験がある方にとっても、対話型ワークスペースによる操作で開発生産性を高めることができる優れたクラウドサービスです。 Azure Machine Learning Studio で機械学習を初めて体験された方々の中には、チュートリアルをとおして使ってみたものの、それぞれのモジュールのプロパティで何を指定しているのかもう少し深く理解して使いたい、という感想をお持ちのみなさんも多いことと思います。   ここでは簡単な機械学習データをもちいて、ニューラルネットワークを理解するための基礎とも言える2クラス分類モデルをスクラッチから構築し、Azure Machine Learning の操作を深く見てみましょう。また最後に、モデルを学習させた結果について、なぜ学習がうまくいったのかについても考えてみます。  

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Microsoft Azure 仮想マシンに SQL Server を導入、設定する際のポイント 6

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team清水 みなさん、こんにちは。   5回目は、 AlwaysOn 可用性グループに必要な 、Windows Server フェールオーバー クラスタリング ( 以降 WSFC ) の有効化と、 WSFC クラスターを構成する際のポイントをお伝えしました。今回は、 AlwaysOn 可用性グループ (AlwaysOn 可用性グループの概要はこちら ) の有効化と、構成時のポイントをお伝えします。5回目で、 3  つの仮想マシン ( 2 つの DB サーバーと 1 つのファイルサーバー ) を用いクラスターを構成したので、これを前提として説明を行います。

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DAX 入門 (6) DAX 行フィルターを使用した動的なセキュリティ [SSAS]

Azure Analysis Services
Azure Analysis Services

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 川野 純 DAX 入門 第 6 回目では動的なセキュリティについて説明していきます。 先日、お客様から SQL Server Analysis Services ( 以下、SSAS ) 表形式のロール定義で Active Directory のグループをマップし、そのロールにおける固定値でフィルター条件を定義できるが、同じグループのメンバーごとにきめ細かくアクセス権を設定できないか、という相談を受けました。 確かに、Active Directory 上の組織と各データへのアクセス権限が一致している企業であれば固定値でフィルター条件を定義しても事足りますが、現実の組織では様々な事情により Active Directory の階層とは関係なく各データへのアクセス制御を行わなければならないケースが多々あります。 このような場合に便利なのが USERNAME 関数 と LOOKUPVALUE 関数 という 2 つの DAX 関数です。

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Power BI 管理者ロール

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤   以前は Power BI 管理ポータルを使用するユーザーは、Office 365 または Azure Active Directory 内で [グローバル管理者] とマークされている必要がありました。2016年10月の Update により、Power BI サービス管理者ロール (Power BI Service Administrator) が追加され、Office 365 テナント管理者でなくても Power BI 管理ポータルを利用できるようになりました。 これにより、全体管理者のような強大なロールを割り当てることなく、Power BI 管理ポータルへのアクセスを実現できます。 現時点ではこのロールを Office 365 管理センターから割り当てることができないため、Azure Active Directory PowerShell Module をインストールして、PowerShell コマンドで実行する必要があります。今回はその方法を紹介します。 ※ 2017年1月19日現在、Office 365 管理センターからの割り当てが可能になっています。

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Cognitive Services を使ったインテリジェントな Bot の作り方

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本真悟 11 月に開催した Microsoft Tech Summit 2016 の基調講演でも “Democratizing AI (AI の民主化)” として Microsoft Bot Framework & Cognitive Services の紹介がありましたが、最近お客様からエンタープライズ環境での Bot のビジネス活用について相談を受ける機会が増えてきました。   インテリジェントな Bot とは Bot とは『Skype』『Facebook Messenger』『Slack』などのメッセンジャーサービス上でユーザのメッセージに自動応答して対話が行えるプログラムです。近年の人工知能技術の発展により学習機能を備え、実際に人と話しているように意図を解釈して、より自然な対応ができるインテリジェントな Bot に進化しています。 企業内でもこれらの機能をカスタマー サービス、ヘルプ デスク、工場の製造現場などで活用する事例が増えてきています。

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SQL Server (IaaS) on Azure におけるバックアップ

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 データベースを運用していく上で DBA の方々が注力するポイントは、安定した性能運用とバックアップ運用が挙がるかと思います。今回の投稿では後者に関し、Azure 上での IaaS 環境の SQL Server にてバックアップを取得する方法について、バックアップ先とバックアップ方式という観点で整理いたします。

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Azure Machine Learning のサンプルを使って機械学習を始めてみよう!

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 北澤   この Blog の記事でも マイクロソフトの統計分析・機械学習ソリューションの紹介 などで何回かご紹介していますが、 Azure には Azure Machine Learning ( 以降 Azure ML ) という PaaS で提供されている機械学習サービスがあります。Azure ML は様々なアルゴリズムを使った機械学習を、マウスのドラッグ アンド ドロップ操作を中心とした、直観的で容易なオペレーションで実行できるサービスで、 Microsoft が提唱している「 AI の民主化 」の中核となるサービスの 1 つとなっています。 本 Blog では Azure ML のサンプル集である Cortana Intelligence ギャラリーの Experiments をご紹介します。

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