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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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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Azure Database for PostgreSQL / MySQL とは

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 坂本 禎尚     今年 2017 年の 5 月 10 日から 12 日にかけてシアトルで開催された Build 2017(年次開発者会議)において、オープンソースのリレーショナル データベースである PostgreSQL と MySQL をフルマネジードの PaaS サービスとして Azure 上で提供することを発表しました。 それぞれ、Azure Database for PostgreSQL と Azure Database for MySQL という名称でパブリック プレビューの状態で提供が開始されています。 現状、これらのサービスは東日本、西日本リージョンをはじめとして全部で 11 のリージョンで提供されています。

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日本航空様における Power BI 活用事例が公開されました

powerbi
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 日本航空様 における Power BI の活用事例が 日経ビジネスオンラインスペシャル – 働き方進化論 にて公開されましたので、ご案内致します。   Case Study 日本航空株式会社 現場の社員が分析ツールを駆使 需要予測で収益の最大化に挑む http://special.nikkeibp.co.jp/atclh/NBO/17/ms0629/

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Power BI Premium および Power BI Report Server の一般提供が開始 (GA) されました

Power BI
Power BI

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 先週シアトルにて開催された Microsoft Data Insight Summit では数多くの発表がありました。 本日はその中から表題のとおり、Power BI Premium と Power BI Report Server の GA についてお知らせと各種情報のありかをご案内します。 ちなみにセッションの動画は こちら の YouTube チャンネルから参照いただけます。

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake に HDInsight(Hadoop、Storm、Spark 等 ) からアクセスしてみよう ~

data lake
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。前々回の記事と前回の記事では、Azure Data Lake Analytics を用いて分析を行う際の手順やポイント、Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回は、 Azure における PaaS 版の Hadoop である HDInsight から  Azure Data Lake Store にアクセスする際の手順やポイントについてお伝えします。

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Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) のパフォーマンステストに関するホワイトペーパーが公開されました

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 北澤 この Blog の記事でも Azure SQL Data Warehouse とは などで何回かご紹介していますが、Azure 上で提供されている PaaS 型のデータウェアハウスサービスである Azure SQL Data Warehouse のホワイトペーパーが公開されました。

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[Power BI] 利用状況の指標とは

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤 今回は Power BI Service に追加された「利用状況の指標」についてご紹介します。以前から管理ポータルには「利用状況の指標」がありましたが、これは Power BI サービス管理者または Office 365 管理者だけが閲覧できるものでした。 新しく追加された「利用状況の指標」機能は、ダッシュボード / レポートの所有者・作成者自身に、自分の作成したものがどれだけ利用されているのかを簡単に確認してもらえます。この機能では Power BI Free と Power BI Pro の両方のユーザーからの利用状況 (日付ごとの閲覧数) をキャプチャします。「Unique viewers」として個人を区別はしますが、ユーザーの名前や電子メールアドレスは公開されません。 いつ、誰が、何をしたか、詳細情報を取得したい場合には 監査を使用 します。Power BI の監査は現時点でプレビュー機能となっています。いずれの機能も Power BI Pro のライセンスが必要です。

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SQL Server Integration Services ( SSIS ) on Linux とは

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 坂本 禎尚     次期バージョンの SQL Server 2017 ではデータベース エンジンが Linux で動作するようになることを本ブログでも何度か取り上げてきましたが、本日はこれに続いて SQL Server Integration Services ( 以下、SSIS ) も Linux で動くようなることをご紹介します。

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Power BI Report Server とは

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 —– 本記事は 2017/5/3 (日本時間 2017/5/2) に Power BI Blog で 発表された下記記事の抄訳 + 一部サマリ情報を追記したものとなります。 https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlrsteamblog/2017/05/03/introducing-power-bi-report-server-for-on-premises-power-bi-report-publishing/ 記事投稿時点での情報となり、内容が変更される可能性がございます。最新の情報は Power BI Blog を参照ください。 —– 前回の記事 で Power BI Premium の発表 について触れました。 本記事では Power BI Premium の特典のひとつである、Power BI Report Server について説明します。

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Power BI Premium の発表 および Power BI (無料) における変更点について

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 —– 本記事は 2017/5/3 (日本時間 2017/5/2) に Power BI Blog で 発表された下記記事の抄訳 + 一部サマリ情報を追記したものとなります。 https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/blog/microsoft-accelerates-modern-bi-adoption-with-power-bi-premium/ 記事投稿時点での情報となり、内容が変更される可能性がございます。最新の情報は Power BI Blog を参照ください。

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Azure Analysis Services 一般提供開始

Azure Analysis Services
Azure Analysis Services

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤 こちらのブログでも紹介していますが、Data Amp というイベントで SQL Server 2017 などが発表されました。SQL Server vNext 改め SQL Server 2017 に関する発表がメインですが、3月に東日本でもパブリック プレビューとなっていた Azure Analysis Services が 2017年4月19日に一般提供開始 (GA) となったことも発表されています。概要については半年前のプレビュー開始時にこちらのブログ記事で紹介しましたのでご覧ください。 今回はプレビューとの変更点を紹介します。

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake Analytics でデータを分析してみよう ( 中編 ) ~

data lake
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日の前編では、 Azure Data Lake Analytics  の作成方法と U-SQL  スクリプトのコーディング、実行に用いるツールについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回は Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えします。

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Power BI におけるデータ アクセス方法 まとめ (DirectQuery と ライブ接続の違い)

Power BI
Power BI

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 Power BI にはデータ アクセスの方法が大きく 3 種類あります。 インポート DirectQuery ライブ接続 それぞれの使いわけや制限がいまいちわかりにくい、と相談を頂くケースが多いので、まとめてみます。 (ストリーミング データセット や REST API によるプッシュ型のデータセットについては本記事の対象外とします)

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake Analytics でデータを分析してみよう ( 前編 ) ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日のはじめての Azure Data Lake ~ そもそも Data Lake って何? ~ では、データレイクのコンセプトや Azure Data Lake の概要及びデータウェアハウスとの比較、はじめての Azure Data Lake ~ 環境構築からファイル アップロードまで ~ では、 Azure Data Lake Store にデータを格納する際の手順やポイントについてご紹介しましたが、いかがだったでしょうか?Azure Data Lake Store に格納したデータは、 Azure Data Lake Analytics や HDInsight  等で分析可能ですが、ここでは Azure Data Lake Analytics を用いて分析を行う際の手順やポイントについてお伝えします。前編では、 Azure Data Lake…

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HDInsight の インタラクティブ Hive (LLAP) とは?

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 高木 英朗   2016年の秋に HDInsight の新しいクラスタータイプとして 「インタラクティブ Hive」 が登場しました。インタラクティブ Hive は Hive 2.0 で追加された LLAP (Long Live and Process) という Hive クエリをより高速にするための仕組みを搭載したものです。これによって、大量のデータをよりインタラクティブに柔軟に分析することが可能になります。本記事の投稿時点 (2017/03/21) ではパブリック プレビュー版が利用可能です。

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SQL Server on Linux って?(第 2 回目)

  Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 坂本 禎尚 前回の記事では、SQL Server を Linux でも動くようにマルチ プラットフォーム化するにあたって開発陣が掲げたゴールと、そこに向けての課題に関してご紹介しました。 今回の記事では、その課題をどのようなアーキクテチャーにすることで解決してきているのかという点に関して、新たに作られた SQLPAL というプラットフォーム抽象化層に関して触れながらご紹介します。 尚、この対応は SQL Server と言っても、まずはデータベース エンジンからの対応となり、その他の SQL Server おなじみの Integration Services, Analysis Services, Reporting Services 等に関してはもう少し時間がかかりそうです。

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Azure Machine Learning のバッチ実行スコアリングの仕組みをノーコーディングで作成してみよう!

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 北澤 Azure Machine Learning ( Azure ML ) の特長の 1 つとして、作成したモデルを Web サービスとして簡単に公開する事ができ、他の業務アプリケーションなどから活用しやすい事が挙げられます。Web サービスには、リアルタイムでスコアを返すための「 要求応答サービス ( RSS ) 」と、ある程度のデータに対してバッチでスコアの結果を返す「 バッチ実行サービス ( BES ) 」の 2 種類があります。他のアプリケーションから利用するためのサンプルコード ( C# / Python / R ) が、要求応答サービス用 / バッチ用と自動生成されますので、アプリケーションからの呼び出しも敷居が低いのですが、開発環境を用意して、開発画面でサンプルコードをコピー & ペーストしてアプリケーションを作る必要があり、開発者でない方には環境の準備も含めて少し難しい部分もあったかと思います。

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