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

data lake
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日の中編では、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したが、いかがだったでしょうか ? 今回も引き続き 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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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 ~

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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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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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de:code 2017 Data Platform 関連セッションのご紹介 (2017/05/23-24 開催)

イベント概要 de:code 2017 は、マイクロソフト テクノロジのビジョンと、「クラウド」「モバイル」を最大限に活かせる最新テクノロジをすべての IT エンジニアの皆様にご紹介するイベントです。Microsoft Azure や Windows Mixed Reality などの最新情報をはじめ、5 月 10 日から 5 月 12 日の 3 日間、米国シアトルで開催される Build 2017 で発表される内容も合わせて、IT に関わるすべてのエンジニアの皆様に役立つ情報をお届けします。

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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 ) ~

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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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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Visual Studio Code と Python で Azure Data Services にアクセスしてみよう (Azure SQL Database 、 Azure Machine Leaning 編 )

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。昨年末の記事では、 Visual Studio 2015 で Python 環境を構成し、 SQL Server 、 Azure SQL Database にアクセスする際の手順やポイントをお伝えしましたが、いかがだったでしょうか? 今回は、 Visual Studio Code で Python 環境を構成し、 Azure SQL Database 、 Azure Machine Learning へ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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はじめての Azure Data Lake ~ そもそも Data Lake って何? ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 丹羽 勝久 1. はじめに 昨今、クラウドを中心としたトレンドとして、AI、IoT、機械学習などのキーワードが非常に盛んに取り上げられていますが、このような技術、手法が進化すればするほど、扱うデータの量、形態が多様になり、よりデータの蓄積基盤が重要になってきます。これらの領域が扱う大容量のデータ蓄積基盤の1つにデータウェアハウス(DWH)がありますが、このデータウェアハウスと併用して利用するデータレイク基盤が、現在注目されています。 そもそもデータレイク基盤とは何でしょうか?何故、データウェアハウスだけでなく、データレイク基盤も必要なのでしょうか?

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2017/02/18 Power BI 勉強会 – 第 3 回 が開催されました

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 貴彦 先週末の土曜日、2017/02/18 に 日本マイクロソフト 品川オフィスのセミナールーム A にて Power BI 勉強会 ( 3 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。また、第一回目の様子は こちら 、第二回目の様子は こちら を参照ください。

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Apache Spark on Azure をビジネス価値につなげる 8 つのシナリオ(1)

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本 真悟 Apache Spark とは 高速かつ汎用的な並列分散処理エンジンである Apache Spark は、構造化データと非構造化データの両方を扱うことが出来、バッチ アプリケーションやインタラクティブなアルゴリズム、あるいはストリーミングといった幅広い処理をカバーすることが出来ます。 また大容量データを基にした機械学習やデータ マイニングを、複数のコンポーネントを統合したシンプルな API によって実現することが可能なため、ここ最近の機械学習やデータ分析のニーズの高まりを受けて急激に注目を集めています。 現在 Spark のコントリビュータは1,000名近くになり、Apache Software Foundationと世界中のオープン ソースのビッグデータ プロジェクトの中でもっともアクティブなプロジェクトになっています。

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SQL Server(IaaS) on Azure におけるバックアップ(続編)

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 前回の投稿では、Azure 上での IaaS 環境の SQL Server にてバックアップを取得する方法について、バックアップ先とバックアップ方式という観点で整理いたしました。その中で、バックアップ方式に関し、Azure BLOB Storage 内のデータベース ファイル のファイル スナップショット バックアップ方式(以下、スナップショット バックアップ方式と称す)をご紹介しましたが、今回の投稿ではそこにフォーカスを当てて深掘りをしていきます。

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