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
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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

Power BI
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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 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。  

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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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[Power BI Visual Tips] データの絞り込み:フィルターとスライサー

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤   Power BI にはレポート上でデータを絞り込む手段として「フィルター」と「スライサー」という機能があります。いずれも設定するのはレポート作成者(所有者)ですが、レポートの編集権限がない場合にも値を変えるなどの操作が可能です。 「レポート上で」と太字で強調したのは、データを取り込む際に絞り込むことも可能だからです。これはこれで話が長くなるので、今回はレポート上でのデータの絞り込みにフォーカスして紹介します。

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2016/11/26 Power BI 勉強会 – 第二回 が開催されました #powerbi

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 先週末の土曜日、11/26 に 日本マイクロソフト 品川オフィスのセミナールーム B にて Power BI 勉強会 (二回目) 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 を参照ください。

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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 5

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team清水 みなさん、こんにちは。   4回目は、 Microsoft Azure の Windows 仮想マシン ( 以降仮想マシン ) に SQL Server 2016 をセットアップする際のポイントをお伝えしました。5 回目は、 SQL Server 2016 の高可用性機能である 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、クラスターを構成する際のポイントをお伝えします。

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たまに聞かれる [数式に変換] を使ってみよう

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 川野 純 Excel の PivotTable から SQL Server Analysis Service 分析データベースに接続し、PivotTable で大量のデータを自由に分析できるのは非常に便利です。 しかし、現場でお客様とお話をしていると以下のようなご要望を頂くことがあります。   ・「PivotTable はわかる人にはとても分かりやすいけど、うちの会社で使いこなしている人はそんなに多くはないんですよね。」 ・「Excel 帳票をなんかこう見栄えをもっときれいな感じにできないかなぁ?このセルのフォントだけ、もうちょっと大きくしたり… etc」 ・「会議資料用に印刷しても見づらいから、帳票っぽくできない?。」  

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Azure SQL Database で拡張イベントを使ってみよう

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    Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 坂本 禎尚     Azure SQL Database で拡張イベントを使う方法は、他の方の Blog でも取り上げられていますが、今回はできるだけ GUI を使い最小限のシンプルな手順で、クエリ一つ一つの実行時間を取得するというところまでをご紹介します。 Azure SQL Database では、SQL Server でおなじみの SQL Server プロファイラー、SQL Server トレースが現時点ではサポートされておりません。したがって、アプリケーションから実行された SQL 文の各々の実行時間等を取得する際にはプロファイラーやトレースの代わりに拡張イベントを使う必要があります。 実は Azure SQL Database における拡張イベントは 2015 年 10 月に Public Preview になって未だ GA はしていない状況なのですが、近いうちに GA されることを願いつつ今回の記事をお届けします。

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Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) の分散クエリプランをひも解いてみよう

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SQL Server を利用するアプリ開発やデータベース管理に携わる方々の中には、SQL Server のチューニング プロセスの中で、クエリー プランを確認してチューニング指針を立てたというご経験のある方が多いのではないでしょうか。 そのプロセスでは SQL Server Management Studio (SSMS) を用いてクエリ プランを表示させ、アクセス パスを確認することが一般的だったと思います。 具体的には、SSMS のツール バーで “推定実行プランの表示” や “実際の実行を含める” ボタンを押下しておくことでクエリ プランを簡単にグラフィカルに表示させることができました。 Azure SQL Data Warehouse (以降 Azure SQL DW と略します)の場合には、このクエリプランの確認方法がちょっと変ってきます。 Azure SQL DW には EXPLAIN という Transact-SQL ステートメントが用意されています。

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PowerShell で操作する SQL Server クックブック (bash から PowerShell へ)

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 西村哲徳   こんにちわ。 今回は Linux ユーザ向けに PowerShell を使って SQL Server にバッチ的に SQL 文や管理コマンドを実行する方法を紹介します。 今までデータベースを Linux 上で使ってきたエンジニアにとって SQL Server を使う上で壁となるのは互換性の高い SQL よりも慣れ親しんだ bash が使えないということでしょう。 Cygwin や Bash on Ubuntu on Windows(現時点ではWindows 10のみでプレビューという扱い)を使うことはできますが、PowerShell は思ったより bash ユーザにもなじみやすい構文なのでこの機会にぜひ覚えてみてください。 もちろん PowerShell ならではの高度なことは可能ですが今回は bash を対象にしたシンプルな構文のみにできるだけフォーカスします。

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Azure Analysis Services と Power BI on SSRS の発表

Azure Analysis Services
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤 10 月末に行われた PASS Summit 2016 で Microsoft の BI に関する 2 つの大きな発表がありました。 Azure 上で PaaS として提供される分析用データベースである「Azure Analysis Services プレビュー」 と 「SQL Server Reporting Services 内での Power BI レポート のテクニカル プレビュー」です。今回はこの 2 つの発表についてご紹介します。

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Always Encrypted における列暗号化キーのローテーションについて

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 以前 DB Online の記事にて Always Encrypted に関するキーの管理・運用について概要をお伝えしました。その中で、列暗号化キーのローテーションについても概略をお伝えいたしましたが、今回の投稿では、実際に列暗号化キーのローテーションを実行した際に SQL Server 側でどのようなことが行われているのかをご紹介いたします。 上記記事でもご紹介しましたが、列暗号化キーをローテーションするためにはデータの再暗号を実施する必要があります。こちらの “Rotating a Column Encryption Key” セクションに具体的なスクリプトが載っておりますが、実際にデータの再暗号化処理が始まるのは、列の定義を新しい列暗号化キーを使用するように設定するスクリプト内の以下コマンドを実行した時です。

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[Microsoft Tech Summit (11/1-2) ] (DAT011) “HDInsight + Spark + R を活用した機械学習のためのスケーラブルなビッグデータ分析基盤” セッションフォローアップ

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  Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team Team しんご    弊社イベント Microsoft Tech Summit(11/1 –11/2) にて実施したセッション「HDInsight + Spark + R を活用した機械学習のためのスケーラブルなビッグデータ分析基盤」の中でいくつかデモを実施させていただきました。このデモは Azure のサブスクリプションをお持ちであれば、ご自身で試していただくことが可能です。 本記事では、評価環境の構築方法や実際のデモスクリプトの実行方法についてご紹介させていただきたいと思います。

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SQL Server 2016 新機能 Temporal Tables ( テンポラル テーブル ) について – パート3 –

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 前々回、前回の投稿では、SQL Server 2016 新機能の一つである Temporal Tables の概要や、設計時や開発時、運用時に知っておいていただきたいポイントをお伝えしました。今回は Temporal Tables をメモリ最適化テーブルと組み合わせた際の動作などについてご紹介いたします。 なお、メモリ最適化テーブル自体については本投稿では詳しく触れませんが、DB Onlineに記事(※1)を載せておりますのでそちらをご参照ください。 ※1 「今さら聞けないSQL Serverのメモリ最適化テクノロジーと、押さえておきたいSQL Serverのデータベースセキュリティ」連載一覧  

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SQL Server 2016 環境構築時のパフォーマンスに関するベストプラクティス

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和 本稿では、SQL Server 2016 環境構築時に、処理性能を最大限に発揮し、不用意な性能問題を起こさないためのベストプラクティスをお伝えいたします。 システムの規模や要件に応じて検討内容は変わり、シビアな要件になるほど検討事項は増えますが、今回は SQL Server 2016 の環境構築時に、考慮すべき必要最低限の内容をまとめます。  

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HDInsight にデータを取り込む方法

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 高木 英朗   過去 2 回にわたる記事で HDInsight を簡単に使ってみる方法を紹介しました。 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) 前回は HDInsight に付属のサンプルデータを使用してクエリを実行しましたが、今回はどのようにしてHDInsightにデータを取り込むことができるかを紹介します。

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