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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テクニカル ドキュメントが便利になりました

powerbi
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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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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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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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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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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 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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SQL Server 2017 In-Database Python を使ってみた

4月19日の Data Amp で SQL Server 2017 の Python Integration が正式に発表されました。これは SQL Server 2016 で機能追加された SQL Server 2016 R Services を SQL Server 2017 Machine Learning Services に拡張し、R に加えて Python による Advanced Analytics を利用可能にするという内容です。 そこで今回は Python を T-SQL を用いて実行する In-Database Python を試してみようと思います。

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SQL Server Integration Services ( SSIS ) Scale Out

sql server
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 SQL Server の ETL ツールとして提供してきました SQL Server Integration Services (以降 SSIS と称す) ですが、SQL Server 2017 にて Scale Out という機能拡張が行われました。今回はその Scale Out という機能についてご紹介します。

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Power BI Report Server とは

Power BI
Power BI

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 —– 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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Graph Database in SQL Server

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 SQL Server はこれまでもデータを格納するだけでなくデータの利活用を促進するために Integration Services、Analysis Services、Reporting Services といった機能を Enterprise Edition にて標準機能として提供してきました。 更に SQL Server 2016 ではデータの利活用を促進すべく Json 対応や R Services ( SQL Server 2017 では Machine Learning Services ) といった機能まで実装されました。そして次のバージョンである SQL Server 2017 では Graph Database の機能も実装されるとアナウンスされました。そこで今回は SQL Server に実装される Graph Database についてご紹介します。

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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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SQL Server on Linux でも AlwaysOn!

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 SQL Server on Linux に多くの反響をいただいております。 ただ、Linux 上で SQL Server が動いたとしても、本番環境に採用するには性能もさることながら可用性構成が取れるのかというのも大きなハードルの一つであるかと思います。SQL Server on Linux では、これまで実装されていた高可用性・災対向け機能の AlwaysOn を on Windows 同様にご利用いただけます。今回は AlwaysOn の中でも Availability Group(以降 AG と称す) にフォーカスしてご紹介いたします。 (AlwaysOn AGって何?という方はこちらをご参照ください)

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SQL Server Integration Services (SSIS) – パッケージの実行方法

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤秀和   SQL Server Integration Services (SSIS) のパッケージ実行方法は、用途に応じて様々な実行方法がありますが、今回はSQLステートメントからSSISパッケージを実行する方法についてご紹介いたします。   SSIS パッケージの実行方式 SSIS パッケージの実行には、以下の様な実行方式がありますが、それぞれパッケージの配置場所(SSISサーバーやファイルシステム)や実行タイミング(スケジュール実行やユーザによる実行)に特徴があります。

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AlwaysOn Availability Group における読み取り可能セカンダリレプリカに対するロードバランシングについて

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 SQL Server では高可用性、DR対策を実現する機能として AlwaysOn Availability Group(以降、AlwaysOn AGと称す) が実装されています。 こちらのブログでも紹介されているように SQL Server 2016 では AlwaysOn AG についていくつかの機能拡張が行われましたが、今回はその中の “読み取り可能セカンダリレプリカに対するロードバランシング” についてご紹介します。

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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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Power BI Reports in SQL Server Reporting Services 続報

Power BI
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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤 2016年10月に 「SQL Server Reporting Services 内での Power BI レポート のテクニカル プレビュー」の発表があり、このブログでも紹介しました。今回はそのアップデート情報をお届けします。

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PowerShell で操作する SQL Server クックブック(性能情報の取得2)

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 西村哲徳 みなさん、こんにちわ。前回は PowerShell で性能情報を取得する方法を紹介しました。 内容はカウンター名から性能情報の取得まですべて全て PowerShell で実行する方法でしたがパフォーマンス モニターの GUI で設定した性能情報をコマンドで開始、終了することもできます。最初に思い浮かぶコマンドが logman という方も多いと思いますが、今回は PowerShell 版を紹介します。

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PowerShell で操作する SQL Server クックブック(性能情報の取得1)

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 西村哲徳 みなさん、こんにちは。1回目から随分時間がたってしまいましたが「PowerShell で操作する SQL Server クックブック」の第二弾です。前回は性能評価用の SQL を PowerShell でまとめて実行する方法を bash と比較しながら紹介しましたが、今回は単に実行するだけでなく性能分析に必要な情報を取得するスクリプトを紹介します。

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