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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Microsoft Teams を使用したBotを作成する上での注意点

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大塚 Microsoft Teams(以下Teams) は企業やその他組織内外のコラボレーションを行う上で非常に強力なツールです。また、最近では AI 領域の市場活性化や「働き方改革」により、人とシステムのやりとりを自動化する ”ボット” の活用も進んできております。 Microsoft Teams 製品ページ 今回はこの Teams 上でボット(以下 Bot in Teams)を活用する方法と、その際の注意点をお伝えしたいと思います。

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[Power BI Visual Tips] カスタム ビジュアルを使ってみよう

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   Power BI には様々な視覚化パーツが標準で用意されていますが、より豊かな表現を実現するために、標準にはない独自のパーツ(カスタム ビジュアル) を作成し、レポートに取り込んで利用することもできます。カスタム ビジュアルは TypeScript をベースに開発しますが、Microsoft を含め多くのパートナー企業様などが作成されたカスタム ビジュアルが数多く公開されており、一から開発を行わなくてもかなりの表現力を即座に手に入れることができます。今回はその利用方法とイチオシのカスタム ビジュアルを紹介します。

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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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[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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[Power BI] 日本語版と各種言語対応

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 現在、https://www.powerbi.com から Power BI Desktop をダウンロードしようとすると、英語版になってしまったり、英語以外に切り替えられない現象が発生していますので、日本語版の入手方法をお知らせします。 Power BI Desktop の日本語版はこちらからダウンロード可能です。 https://www.microsoft.com/ja-jp/download/details.aspx?id=45331 なお、Windows 10 をお使いなら、Microsoft Store (ストア) から Power BI Desktop をインストールするのがおすすめです。一番のメリットは、毎月最新バージョンをダウンロードしてインストールする手間がなく、自動更新される点です。しかもサポートするすべての言語が含まれているので、冒頭に書いたような問題とは無縁です。ダウンロード (MSI) バージョンと両方をインストールすることはサポートしていないので、ストアからインストールする前に、ダウンロードからインストールしたものはアンインストールしてください。 ストアからのインストールの詳細はこちらをご覧ください。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/power-bi/desktop-get-the-desktop#install-as-an-app-from-the-windows-store また「Power BI Report Server – 2017年10月」の日本語版はこちらからダウンロード可能です。 https://www.microsoft.com/ja-jp/download/details.aspx?id=56137

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Stream Analytics ジョブをスケールアウトさせるためのポイント

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 Azure の Stream Analytics は Event Hubs と併せて使用することにより、IoT や リアルタイムログ収集をスケーラブルでありつつ容易に実現することができる CEP エンジンに該当するサービスとなります。データが増え、処理が複雑になった際にはスケール変更 (Streaming Unit というパラメータ) することにより対応可能ですが、スケーラブルなジョブにするためには実装時に抑えておくべきポイントがあります。今回はそのポイントについて触れます。

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[Power BI] 日付型のデータを用意する方法

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Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   以前の記事 [Power BI] DAX入門(2) カレンダーテーブルの作成 にてカレンダーテーブル (日付マスタ) の必要性とその作り方をご紹介しています。このカレンダーテーブルを使うには、分析対象のデータに結合するための列、すなわち日付型の列が必要です。 また、日付型のデータがあると、例えばこんなことができます。 カレンダーを使った日付指定 今日を基準とした相対的な日付指定 時系列予測   さらにカスタム ビジュアルを使えばこんな表現もできます。 Beyondsoft Calendar Calendar by Tallan 今回は、こんなに便利な日付型の列を作成する方法をクエリ エディターと DAX の2通りでご紹介します。ただし DAX は 1990 年 3 月 1 日以降の日付をサポートするため、それ以前のデータを含む場合はクエリ エディターを使用します。

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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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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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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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[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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[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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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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