Azure Functions と Cosmos DB によるサーバーレス・コンピューティング

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 Azure Functions とは? まず始めに簡単に Azure Functions について触れておきます。Azure Functions は 小さなプログラムコードを、「関数」(Function)として定義・実行することができます。アプリケーション全体や、プログラムを実行する仮想マシンなどの環境を意識しなくてもよいので、サーバレス・コンピューティングとも呼ばれていて、手軽に実行することができます。機能の詳細についてははこちらのドキュメントをご参照ください。

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テクニカル ドキュメントが便利になりました

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   https://docs.microsoft.com は、開発者と IT プロフェッショナル向けの Microsoft テクニカル ドキュメント、API リファレンス、コード サンプル、クイックスタート、チュートリアルのホームです。今まで製品ごとにバラバラに提供していた情報をこちらに統合しています。まだ https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/ のリンクは変更されていませんが、Power BI のドキュメントもこちらで公開しています。他の製品でも同様ですが、今回は Power BI のドキュメントを使ってご紹介します。  

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SQL Server 2017 自習書、関連技術資料の公開

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤 秀和 SQL Server 2017 関連の技術資料が公開されましたので、皆様にお知らせいたします。 今回公開されました技術資料は、”自習書シリーズ” と ”Oracle から SQL Server への移行ガイド” の2種類となります。   ◆ 自習書 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.1:SQL Server 2017 の新機能の概要 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.2:SQL Server 2017 on Linux SQL Server 2017 自習書シリーズ No.3:SQL Server 2017 Machine Learning Services こちらの資料は、いつも自習書シリーズを執筆頂いている SQL Quality さんに、今回もご対応頂きました。いつも通り丁寧な内容で読みやすく解説して下さっています。SQL…

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[Power BI] Salesforce のデータ分析

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 Microsoft はかつてのように他社の製品・サービスを排除して Microsoft 帝国を築くのではなく、他社の製品・サービスと連携できるように開発をしており、それは Power BI においても例外ではありません。今回は Salesforce のデータを分析する方法についてご紹介します。分析方法は 3 種類あります。 コンテンツパック Power BI Desktop でインポート ソリューション テンプレート

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Translator Text API を使った簡単なアプリを作ってみよう

  Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 倉重秀昭   先日の記事で Cognitive Services のTranslator Text APIについて紹介しましたが、今回は Cognitive Services の Translator API を使ったアプリケーションの開発方法について紹介をしたいと思います。 Cognitive Services は REST APIの形で提供していますので、アプリケーションから REST API を呼び出すだけで、翻訳や画像認識などの機能を利用できるようになっています。   Translator Text APIの仕様は以下のページに記載されています。 http://docs.microsofttranslator.com/text-translate.html#/ ページ下部の「default」をクリックすると、Translator Text APIのメソッドが一覧で表示されますが、TextからTextに翻訳をする場合には一番上に表示されている「/Translate」を利用します。   このメソッドを利用する際のポイントは以下の2つです。 (1) Authorization Translator Text APIを利用するには、以下の2つのうちいづれかの方法でAuthorizationを行う必要があります。 a.  Access Tokenを利用する方法 b.  httpヘッダーにSubscription Keyを埋め込む方法 今回は、簡単に実装できる 「b. httpヘッダーにSubscription Keyを埋め込む方法」でAuthorizationを行いたいと思います。…

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自動翻訳と機密情報 – Microsoft Translator

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大林裕明 最近、Microsoft が提供する翻訳サービスの精度が向上してきていると思いませんか? これは翻訳に従来の辞書を使った統計的な翻訳からニューラルネットワークを利用するようになったためです。 ニューラルネットワークを使った翻訳については 日本マイクロソフト株式会社  CTO の榊原の下記ページをご覧ください。 Microsoft Translator がニューラル ネットワークによる翻訳の提供を開始 ニューラルネットワークを使った自動翻訳は Bing 翻訳だけでなく、Office 製品、Edgeなどででも使われるようになってきています。 皆さんは日常業務で社内にある英語のドキュメントを読む際に、便利なのでブラウザの翻訳機能や翻訳サイトを気軽に使っていませんか? 実は翻訳のために送ったデータは翻訳精度を上げるためなどの目的で再利用されることが利用規約に明記されています。

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Azure Cosmos DB と Azure Search の組み合せでフルテキスト検索を実現しよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 これまでご紹介してきた Azure Cosmos DB は、 他の Azure サービスと組み合わせることで、よりコスト効果の高い使い方が可能となります。例えば、検索サービスを提供する Azure Search を併せて使うことで、Cosmos DB に対する比較的コストの高い検索リクエスト、例えば属性的なデータを検索するようなフルテキスト検索の一部を Azure Search にロードオフし、システム全体のトータルコストの最適化を図ることが可能となります。 Azure Search の詳細についてはこちらをご覧頂くとして、今回は、実際にサンプルデータを Cosmos DB にロードして、Azure Search を使って Cosmos DB のデータに対するフルテキスト検索機能を追加する手順を Step 1~4 の流れに従ってご紹介して、まずは Azure Search と Azure Cosmos DB の親和性の高さを体感頂ければと思います。

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Azure Cosmos DB を使ってみよう – アプリ編

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 過去のBlog 「Cosmos DB ことはじめ」でもご紹介しましたが、Cosmos DB は Microsoft Azure が提供する No SQL データベースサービスです。複数のデータモデルを利用することができ、簡単な操作でリージョン間でのデータレプリケーションやスケールの変更を行うことができます。 サンプルアプリの実行 Cosmos DB ではアカウントの作成時、サンプルのコレクション (Items) およびコレクションを使用するアプリも準備されています。このアプリは .NET, Xamarin,Java, Node.js, Python などに対応したものがそれぞれ用意されていますが、今回は .NET と Node.js の2種類のアプリをダウンロードして実行するまでの流れを Step 1 ~ 3 に沿ってご紹介します。

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[Power BI Query Tips] 取り込んだ Excel を加工する

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 前回は、同じフォーマットのシートを複数持つ Excel ブックを取り込む際の Tips をご紹介しましたが、今回はその続きで、不要な行や列を取り除き、分析しやすい形に整形する方法をご紹介します。 前回の手順で出来上がったファイルが こちら です。このファイルを開いて、[ホーム] → [クエリを編集] からクエリの編集を続けていきます。

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Azure Cosmos DB を使ってみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 Cosmos DB は過去の Blog “Cosmos DB ことはじめ” でもご紹介しましたが、Microsoft Azure が提供する No SQL データベースサービスです。複数のデータモデルを利用することができ、簡単な操作でリージョン間でのデータレプリケーションやスケールの変更を行うことができます。Cosmos DBは複数のデータモデルを利用できますが、今回はその中で Document DBを使い、実際にサンプルデータを Cosmos DB にインポートして SQL クエリを実行するまでの流れをご紹介します。

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Azure Machine Learning に 内部ネットワークに配置された SQL Server からデータを取り込む方法

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 機械学習は先ずデータを取り込むところから始まりますが、Azure Machine Learning (以降、AzureMLと称す) では様々なデータソースからデータを取り込むことが可能となっております。但し、PaaS などからデータを取り込むのとは違い、お客様ネットワークのような内部ネットワークにあるデータソースからデータを取り込むためには少し追加の構成が必要となります。今回は、Azure の VNET 内に配置された IaaS 上の SQL Server から AzureML にデータを取り込む方法についてご紹介いたします。

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ソフトバンク様における Power BI 活用事例が公開されました

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   ソフトバンク様 における Power BI の活用事例が公開されましたので、ご案内します。 タブレット × Power BI によるビジネス現場でのデータ活用を代理店営業担当が実践するソフトバンク。商談準備時間を劇的に削減するとともに、商談の精度も大幅に高める

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[Power BI Query Tips] Excel の複数シートを効率的に取り込む方法

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 Power BI Desktop はクエリ エディターで [クエリの追加] を使うことで、同じフォーマットの複数のデータ (クエリ) を結合することができます。データベース用語でいうところの UNION ALL や APPEND の処理です。 1 つの Excel ファイルから取り込む場合、シートごとに同じようなクエリを作って [クエリの追加] を行うのではなく、もっとスマートに結合できます。今回はその方法を日本政府観光局 (JNTO) のファイル http://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/since2003_tourists.xlsx を使って説明します。

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Cosmos DB ことはじめ

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大蔵 一功 Cosmos DB とは Cosmos DB は、Microsoft Azure が提供する No SQL データベースサービスです。複数のデータモデルを利用することができ、簡単な操作でリージョン間でのデータレプリケーションやスケールの変更を行うことができます。 デバイスから発生するセンサー系のログや、 EC サイト上で取引される商品のカタログデータの格納に利用されます。また、 Cosmos DB に格納されたデータは、 Azure Search や Power BI 等の、Microsoft Azure 上で提供される他のサービスと組み合わせて、簡単に利用することができます。

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2017/09/02 Power BI 勉強会 – 第 5 回 が開催されました

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 先週末の土曜日、2017/09/02 に 日本マイクロソフト 品川オフィスのセミナールーム C+D にて Power BI 勉強会 ( 5 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。過去開催の様子は以下リンクを参照ください。 2016/10/01 Power BI 勉強会 – はじめの一歩 が開催されました 2016/11/26 Power BI 勉強会 – 第二回 が開催されました 2017/02/18 Power BI 勉強会 – 第 3 回 が開催されました 2017/05/20 Power BI 勉強会…

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進化した R Server を触ってみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 Revolution Analytics 社を買収し、新たに Microsoft ブランドとして提供をしておりました Microsoft R Server(以降 R Server と称す) ですが、現時点(2017/9/4)での最新バージョンは 9.1 となっています。8.x 系までをご利用になられてた方はご存知かと思いますが、R Server は高速処理にてモデル作成までを行うことができましたが、実際にアプリケーションなどからモデルを使用しようとすると、別途 Deploy R というコンポーネントをインストール・セットアップするなどの手間がかかり、アーキテクチャーや操作性も少し複雑であったかと思います。その問題を解消すべく、9.x 系では DeployR というコンポーネントは廃止され、モデルのデプロイ/API 化までを本体機能に取り込み、セットアップも非常に容易に行えるようになりました。今回はその辺りにフォーカスしてご紹介したいと思います。

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【セミナー紹介】 ゲオホールディングス様による Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) の事例セミナーが開催されます

2017 年 9 月 28 日(木) 17:00-19:00 にて、ゲオホールディングス様による Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) の事例セミナーが開催されます。   セミナータイトル 全社で活用可能なビッグデータ分析基盤で企業競争力を高めよ – ゲオホールディングスの挑戦を支えるクラウドのデータ分析基盤

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Visual Studio 2017 で Python 環境を構成し、SQL Server 、 Azure Data Services(Azure SQL Database 、 Cognitive Services 等 ) にアクセスしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。以前の投稿では、 Visual Studio 2015 で Python 環境を構成しましたが、今回は、 Visual Studio 2017 で Python 環境を構成し、 SQL Server  、 Azure Data Services(Azure SQL Database 、 Cognitive Services 等 ) にアクセスする際の手順、ポイントをお伝えします。

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HDInsight で Presto を動かしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 高木 英朗   Presto とは? Presto は、Facebook 社が開発した人気のあるビッグデータ用の高速な分散 SQL クエリエンジンです。前回記事の「HDInsight のインタラクティブ Hive (LLAP) とは?」でご紹介した Hive on Tez + LLAP と同様に、インタラクティブなレスポンス速度が期待できるエンジンです。どちらも目的は同じですが、Presto の利用に慣れている方は、HDInsight 上でもスキルをそのまま生かすことができます。

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Docker で SQL Server 2017 を走らせよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本 真悟   はじめに SQL Server 2017 から Windows 環境だけではなく、Linux 環境でも SQL Server のデータベースエンジンが動作するようになりました。これまで本ブログでも裏側のアーキテクチャや、Linux 環境での可用性構成(AlwaysOn 可用性グループ)、SQL Server に包含される ETL ツールである SQL Server Integration Services の Linux 対応についてご紹介してきました。   Linux 版 SQL Server は Docker コンテナにも対応しています。 SQL Server のような標準的なワークロードは Docker コンテナを活用することで高いポータビリティや柔軟性の恩恵を十分に得ることが出来ます。今回は Docker コンテナ環境での SQL Server 活用についてご紹介します。

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