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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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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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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Fluentd で収集したログを Azure Event Hubs に連携する方法

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 ログ収集に Fluentd を利用されている方は多いかと思います。その収集したログを kafka にキューイングし、必要に応じて Spark で処理をしつつストレージ等に蓄積されているケースもあるかと思いますが、Azure には大量のストリーミングデータをキューイングする Event Hubs、更にキューイングされたデータを加工した後に別サービスに出力する Stream Analytics という PaaS が用意されております。今回は Fluentd から Azure Event Hubs にログを飛ばしてキューイングし、Stream Analytics でAzure Blob Storage に出力してログを蓄積する方法について触れたいと思います。

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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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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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Azure SQL Database のスケール アウトを試してみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本 真悟 はじめに Azure SQL Database は柔軟性の高いデータベース サービスですので、必要に応じて垂直および水平方向の拡張が可能です。ビジネスが軌道に乗り、予想以上にデータベースへの負荷が高まった場合も容易に対応が可能です。拡張性の高さはクラウド環境の大きなメリットと言えます。 垂直方向の拡張とは、サイズの変更により個々のデータベースのパフォーマンス レベルを増減することを意味します。”スケールアップ” とも呼ばれます。 水平方向の拡張とは、容量または全体のパフォーマンスを調整するためにデータベースを追加または削除することを意味します。 “スケールアウト” とも呼ばれます。 今回は2つ目の水平方向の拡張を、 「シャード マップ マネージャー」と シャード マップを管理するための 「Elastic Database クライアント ライブラリ」を使用して試してみましょう。

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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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[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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Azure Cosmos DB を使ってみよう – アプリ編

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 過去のBlog 「Cosmos DB ことはじめ」でもご紹介しましたが、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。 サンプルアプリの実行 Cosmos DB ではアカウントの作成時、サンプルのコレクション (Items) およびコレクションを使用するアプリも準備されています。このアプリは .NET, Xamarin,Java, Node.js, Python などに対応したものがそれぞれ用意されていますが、今回は .NET と Node.js の2種類のアプリをダウンロードして実行するまでの流れを Step 1 ~ 3 に沿ってご紹介します。

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Azure Cosmos DB を使ってみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 Cosmos DB は過去の Blog “Cosmos DB ことはじめ” でもご紹介しましたが、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。Cosmos DBは複数のデータモデルを利用できますが、今回はその中で Document DBを使い、実際にサンプルデータを Cosmos DB にインポートして SQL クエリを実行するまでの流れをご紹介します。

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Azure Machine Learning に 内部ネットワークに配置された SQL Server からデータを取り込む方法

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 機械学習は先ずデータを取り込むところから始まりますが、Azure Machine Learning (以降、AzureMLと称す) では様々なデータソースからデータを取り込むことが可能となっております。但し、PaaS などからデータを取り込むのとは違い、お客様ネットワークのような内部ネットワークにあるデータソースからデータを取り込むためには少し追加の構成が必要となります。今回は、Azure の VNET 内に配置された IaaS 上の SQL Server から AzureML にデータを取り込む方法についてご紹介いたします。

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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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