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

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)

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)

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
sql server

  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

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

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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