Azure Databricks を使ってみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大蔵 一功 今回は 2018 年 3 月に GA となった Azure Databricks をご紹介します。

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新しい CUI ツール mssql-cli の使い方

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和 SQL Server 2017 では Windows 以外に Linux や コンテナ への対応を行いましたので、マルチプラットフォームに対応したクライアント ツールの整備を急ピッチで行っております。 今回は SQL Server の新たな CUI ツール である mssql-cli についてご紹介いたします。 クライアントツールのプラットフォーム対応状況 mssql-cliとは CUI には 繰り返しの処理実行や正確性( GUI ツールでの押し間違いなど)、実行履歴を保持できる、少ないリソースで動作できる、などGUI にはない多くのメリットがあります。 SQL Server のCUIツールとしては 従来より sqlcmd がご利用いただけますが、Oracle や OSS DB 等他のDB製品をお使いになられている方々には、少し使い勝手が悪く感じられるところがあるかもしれません。また、SQL Server 2017 では、Linux や コンテナなどマルチプラットフォームに対応したこともあり、普段 Linux で CUI をお使いになっている方には、GUI…

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Bing Custom Search を使ってみよう。

Cognitive Services
Cognitive Services

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 島本 丞   Bing Custom Search とは Bing Custom Search を利用すると、自社サイトのコンテンツ専用の検索サービスを、ブラウザーから簡単な設定をするだけで構築できます。主な特徴は以下のとおりです。 特定キーワードが入力された際に、先頭に表示するページが設定できます。 複数のサイトを検索対象にした場合、サイトごとに優先順位をつけられます。 広告が表示されることは有りません。 入力されたキーワードに関連する検索候補を取得する事ができます。

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Azure Database Migration Service を使って SQL Server を Azure SQL Database に持っていこう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 岩淵 健 これまでプレビュー版としてのご提供でした Azure Database Migration Service (Azure DMS) が 2018/5/7 より GA としてリリースされました。Azure DMS をご利用いただくことでオンプレミスの SQL Server データベースを Azure SQL Database へスムーズに移行することができます。特に、他の移行ツールと比較して、大規模なデータベースの移行に適していますので是非ともご利用ください。

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Azure SQL Data Warehouse 最新 Update ( 2018/4月版)

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 Azure SQL Data Warehouse ( 以降 SQLDW と称す) は要件に合わせてスケール変更自在なクラウド DWH サービスとして多くのお客様にご利用いただいております。今回の記事では、SQLDW の性能を更に向上させるために最近一般提供開始されました 2 つの機能をご紹介します。

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Azure SQL Database Read Scale-Out

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大林裕明 Azure SQL Database に Read Scale-Out の機能が追加されました。(4/17 現在はプレビューです) ■ Use read-only replicas to load balance read-only query workloads (preview) 英語 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-read-scale-out この機能が利用できるのは購入モデルが DTU の場合は Premium 、新しく追加された vCoreモデルでは Business Critical になります。 上記のサービス階層では、可用性の SLA を担保するため、AlwaysOn のレプリカを自動的にプロビジョニングしています。 このレプリカは通常使用されるデータベースと同じパフォーマンスレベルで準備されています。 Read Scale-Out 機能ではこのレプリカを Read Only(読み取り専用)の処理に使うことで、Read/Write のデータベースから負荷を分離することができます。 例えば、売上伝票の入力などのデータの追加/更新系の処理は通常のデータベースに接続し、帳票や分析処理など検索系の処理は読み取り専用レプリカに接続することで負荷の高い検索が行われても、売上伝票の入力には影響を与えないシステムが構築できます。 またレプリカ間では若干の遅延が生じる可能性がありますが、常にトランザクション的には一貫した状態にあります。 さらにお得なのは追加コストなしで使うことができることです。 では、早速使ってみましょう。 Read Scale-Out…

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データベースの GDPR 準拠に向けて

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和 前回 Azure SQL Database のセキュリティ新機能についてご紹介いたしましたが、今回も同様にセキュリティ・コンプライアンスに関する内容で、データベースのGDPR 対応に関する情報をお伝えいたします。 GDPR とは EU (欧州連合)において、個人情報保護に関する新しい法律「EU 一般データ保護規制 (GDPR)」が施行され、2018 年 5 月 25 日 より運用開始となる予定です。 GDPR が与える影響 GDPR は個人のプライバシー権利の強化やデータ保護義務の厳格化などに関する要件が盛り込まれており、EU 圏内に所属する組織だけでなく、EU と取引のある全ての組織が対象となり、法令に準拠していない組織に対して厳しい制裁措置が課せられます。 GDPR 準拠に向け4つのステップ GDPR に準拠するためには、個人データを扱うデータベースに対して安全対策を講じるとともに、適切に維持管理を行っていく必要があります。 マイクロソフトでは、GDPR 準拠のための 4 つのステップによる取り組みをご案内しており、Microsoft データ プラットフォーム においても、この 4 つのステップを進めていくために、役立つ様々な機能をご提供しております。 検出 ー 管理されている個人データとその保存場所を特定します。 ・クエリとカタログ ビューへのクエリを使用して、個人データを検索して特定できます。 ・SQL Server テーブルに格納された文字ベースのデータに対してフルテキスト クエリを使用できます。 ・拡張プロパティ機能を使用して、データ分類ラベルを作成し、それを個人の機密情報に適用して、データ分類をサポートします。…

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Azure SQL Database におけるセキュリティ強化 – 脆弱性評価、データの検出と分類、Virtual Network サービスエンドポイント –

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 Azure SQL Database は、GDPR も視野に入れたセキュリティ強化が行われております。今回はその中でも、以下 3 つの新しい機能についてご紹介いたします。 脆弱性評価 データの検出と分類 Virtual Network サービスエンドポイント

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SQL Database Managed Instance が始まります

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和 Azure SQL Database Managed Instance (以降、Managed Instance) の Public Preview が始まりました。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-managed-instance 本記事では、Managed Instance の特徴と、ご評価を開始する手順についてご紹介いたします。   ◆ Managed Instance の特長 ・フルマネージ サービス Managed Instance は、SQL Server のリレーショナル データベース サービスが提供する、ほぼ全ての機能を提供するフルマネージサービスとなります。 Azure SQL Database と同様に、PaaSの特性(修正プログラムやバージョンの更新管理、自動バックアップ、高可用性構成)を生かしながら、SQL Serverが持つほぼ全ての機能を活用することが出来るので、オンプレミスにある既存の SQL Server をクラウドへ移行する際には最善の移行先となります。 IaaS (SQL Server) / PaaS (Managed Instance) / PaaS (SQL…

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[Power BI Visual Tips] 様々な条件指定方法とビジュアルの配置

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 今回は知っているとちょっと便利な Power BI の機能を紹介します。 レポートを作るとき、いくつかのビジュアルを配置していくわけですが、Power BI Desktop で作る場合も、Power BI サービスで作る場合も、最終的な位置を決定するのは最後にするのがオススメです。特に、Power BI サービスで見るのがメインとなる場合は、Desktop とは少しズレが発生する (特に文字の幅) ので、Power BI サービスで仕上げをします。 レポートをきれいに仕上げるのにポイントとなるのは、閲覧する人にとっての使いやすさに配慮することです。特にデータの絞り込みがポイントとなります。以前はページ (レポート下部のタブで切り替わるもの) をまたいで絞り込み条件を有効にするには「レポート レベル フィルター」を使う必要がありましたが、皆さまのフィードバックを受けて、2018年2月の更新でスライサーも複数ページに同期できるようになりました!使い方は下記のドキュメントに記載しているので、そちらをご覧ください。

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2019年7月 SQL Server 2008 の延長サポートが終了します。

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大林裕明 ご存じの方も多いと思いますが、SQL Server 2008 の延長サポートが 2019年7月9日で終了します。 サポート期間が終了した製品はマイクロソフトによる修正プログラムの提供が受けられなくなります。 すでにバージョンアップの計画を立てて、実施されている方もいらっしゃると思います。 バージョンアップに最新の SQL Server 2017 を選択していただければ、メインストリームサポートは2022年10月、延長サポートは2027年10月までになります。 折角最新の SQL Server 2017 にするのであれば、パフォーマンスやセキュリティ、高度な分析などの新機能を利用することを検討いただければと思います。

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Kubernetes クラスタで SQL Server コンテナを動かしてみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 Linux 版 SQL Server の Docker コンテナ対応によって 過去のブログ でもご紹介したように、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るとお伝えしましたが、Docker コンテナの普及とともに、コンテナをクラスタ化した際の運用管理ツールの重要性も高まってきています。そこで今回 はコンテナの運用管理機能を提供する Kubernetes を Azure Container Service (AKS) の Managed Kubernetes クラスター環境で SQL Server を 以降 ステップバイステップで動かしてみたいと思います。 1. Azure Portal から Red Hat Enterprise 7.3 の仮想マシンを作成します。 今回 仮想マシンの OS として Red Hat Enterprise を使用していますが、SUSE などお好みの Linux を選択頂いても構いません。…

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Azure SQL Database のコピー

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大林裕明 新年あけましておめでとうござます! ブログメンバー一同、皆様に本年も有益な情報をお届けしたいと思っておりますのでよろしくお願いいたします。 さて年初ブログの内容ですが、いろいろと役に立つ Azure SQL Database のコピーについて書きたいと思います。 データベースのコピーが必要なケース データ分析のために北米やヨーロッパ、東南アジアから日本にあるデータベースを検索しているが、ネットワーク遅延によりレスポンスが遅いため、各リージョンにデータベースのコピーを置きたい。 障害や災害発生時にビジネスを継続するための切り替え先としてデータベースのコピーが必要。 開発や検証のために本番環境に近いデータベースのコピーを作成したい。 どれもコピーですが、それぞれコピー先に求められる要件が違うと思います。

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2017 年 Azure データ関連サービス振り返り

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大蔵 一功 2017 年も残り数日となりました。本年最後の投稿となりますので、2017 年に発表された Azure の データに関連するサービスを列挙したいと思います。こちらの Blog ページから、データに関連するサービスのみ抜粋しました。 2017 年 1 月 – 3 月 Azure SQL Database is increasing read and write performance New Azure Storage Release – Larger Block Blobs, Incremental Copy, and more! SQL Database Query Editor available in Azure Portal Enhanced Automated Backup…

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Data Factory による SQL Server と Cosmos DB のデータ連携

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team     森本 信次   今回は、クラウドベースのデータ統合サービス Azure Data Factory (以降 ADF) を使って Azure IaaS 環境の SQL Server のデータを Cosmos DB へコピーする手順を、Step 1 ~ 6 に沿ってご紹介します。ADF を使えば、データの移動や変換をオーケストレート自動化を、データが存在する場所(クラウド、オンプレミス)、データ型やデータ ソース(SQL, NoSQL, Hadoop 等)を意識することなくデータ統合を簡単に実現できます。 データ統合のシナリオの全体感としては下図のようになります。 Step 1. Azure Data Factory (v2) を作成し、統合ランタイムを設定 まず始めに Azure Portal から ADF を作成し、統合ランタイムの設定を行います。今回使用する Azure Data Factory バージョン…

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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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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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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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