StorSimple Data Manager の一般提供を開始

執筆者: Vivek Darera (Senior Program Manager, Cloud + Enterprise) このポストは、2018 年 2 月 27 日に投稿された StorSimple Data Manager now generally available の翻訳です。   このたび、StorSimple Data Manager の一般提供を開始いたします。これは、StorSimple 形式のデータを Azure Blob や Azure Files のネイティブな形式に変換する機能で、変換後のデータは、Azure Media Services、Azure Machine Learning、HDInsight、Azure Search などのサービスで使用することができます。 StorSimple デバイスは、クラウドを 1 つのストレージ層と見なして、効率的かつ安全にデータを送信します。重複が除外され、圧縮、暗号化された状態のデータがクラウド層に格納されます。このため、ユーザーが使用したいクラウド サービスでデータをすぐに利用できないというデメリットもありますが、マイクロソフトは、お客様にデータを存分に有効活用していただけるさまざまな Azure サービスを提供したいと考えています。 これらのサービスの中には、StorSimple 8000 シリーズ デバイスに格納されているデータを Azure Blob や Azure…


Storage Explorer で Azure Data Lake Store をサポート – パブリック プレビュー

執筆者: Jenny Jiang (Principal Program Manager, Big Data Team) このポストは、2018 年 2 月 12 日に投稿された Microsoft Azure Data Lake Storage in Storage Explorer – public preview の翻訳です。   Azure Data Lake Store リソースを管理する高機能 GUI への多くのご要望にお応えして、このたび、パブリック プレビュー版として Azure Storage Explorer (ASE) で Azure Data Lake Store (ADLS) をサポートしました。これにより、ASE で ADLS リソースの自由な操作、フォルダーやファイルのアップロードとダウンロード、フォルダー間または ADLS アカウント間でのファイルのコピーと貼り付け、フォルダーやファイルに対する CRUD 操作などが可能になります。ASE には現在、フォルダーおよびファイルのドラッグ、アップロード、ダウンロード、移動などの従来のデスクトップ…


Data Management Gateway の高可用性とスケーラビリティ機能のプレビュー

執筆者: Abhishek Narain (Program Manager) このポストは、8 月 10 日に投稿された Data Management Gateway – High Availability and Scalability Preview の翻訳です。   このたび、Data Management Gateway の高可用性とスケーラビリティ機能のプレビューを発表しました。 これにより、複数のオンプレミス マシンを単一の論理ゲートウェイに関連付けられるようになりました。主なメリットは以下のとおりです。 Data Management Gateway (DMG) の可用性が向上 – 最大 4 ノードの継続性が確保されるため、ビッグデータ ソリューションや Azure Data Factory とのクラウド データ統合において DMG が単一生涯点になることはありません。 オンプレミスとクラウドのデータ ストア間のデータ移行のパフォーマンスとスループットが向上 – パフォーマンス比較の詳細についてはこちら (英語) をご覧ください。 スケールアウトとスケールアップに対応 – DMG を 4 ノードにインストール…


Event Hubs Capture (旧称 Archive) の一般提供を開始

執筆者: Shubha Vijayasarathy (Program Manager, Azure Service Bus) このポストは、6 月 28 日に投稿された Event Hubs Capture (formerly Archive) is now Generally Available の翻訳です。   2016 年 9 月にパブリック プレビューとしてリリースされていた Azure Event Hubs Archive が、本日、Azure Event Hubs Capture として一般提供されたことを発表いたします。 Azure Event Hubs にとって重要な役割を持つこのサービスは、幅広いスケーリングに対応したデータ ストリーミング プラットフォームで、1 秒間に膨大な数のイベントを処理するイベント取り込みサービスとして機能します。Event Hubs Capture では、コードを作成したり他のコンピューティング サービスを構成したりすることなく、こうしたデータを簡単に永続ストレージに送信できます。現時点では、データを BLOB として Event Hubs から Azure Storage…


Azure Data Lake Store で HDInsight HBase のパブリック プレビューを発表

執筆者: Stephen Wu (Senior Program Manager, Big Data) このポストは、5 月 18 日に投稿された Announcing Public Preview of HDInsight HBase on Azure Data Lake Store の翻訳です。   昨年 11 月 21 日、マイクロソフトは Azure Data Lake Store の一般提供開始を発表しました (英語)。Azure Data Lake Store はビッグ データ分析用ハイパースケール クラウド ストレージで、オープンな Hadoop ファイル システム (HDFS) の規格に準拠しています。Azure Data Lake Store では、SSL や格納時に既定で暗号化するなどといったエンタープライズ クラスのセキュリティ機能が提供され、ロール ベースのアクセス制御が可能です。 そして本日、Azure…


Azure HDInsight が H2O.ai をサポート

執筆者: Xiaoyong Zhu (Program Manager II, OSS and Analytics) このポストは、4 月 19 日に投稿された Introducing H2O.ai on Azure HDInsight の翻訳です。   Azure HDInsight アプリケーション プラットフォーム (英語) で H2O の AI プラットフォーム (英語) がサポートされることが発表されました。これにより、Azure HDInsight で H2O.ai のオープン ソース ソリューションを活用し、業界最高レベルの SLA で保証される高信頼性のオープン ソース分析機能を使用できるようになりました。 H2O と HDInsight の統合の詳細については、H2O と Azure HDInsight のチームが開催する Web セミナー (英語) でご説明します。登録のうえ、ぜひご参加ください。 HDInsight と…


Cloudera で Azure Data Lake Store をサポート

執筆者: Paige Liu (Software Engineer, Azure) このポストは、4 月 20 日に投稿された Cloudera now supports Azure Data Lake Store の翻訳です。   Cloudera Enterprise Data Hub 5.11 (英語) がリリースされ、Azure Data Lake Store (ADLS) 上の Cloudera クラスターで Spark や Hive、MapReduce のワークロードを実行できるようになりました。これらのワークロードを ADLS で実行すると、以下のようなメリットがあります。 データ容量にかかわらずクラスターの拡大/縮小が可能。 クラスターの追加や削除にかかわらずデータを保存可能。Azure Data Lake Analytics や Azure SQL Data Warehouse などの他のクラスターやコンピューティング エンジンでも、同じデータに対してワークロードを実行できます。 Azure Active Directory と統合されたロール…


Azure Time Series Insights を発表

執筆者: Joseph Sirosh (Corporate Vice President, Microsoft Data Group) このポストは、4 月 20 日に投稿された Announcing Azure Time Series Insights の翻訳です。   このたび、Azure Time Series Insights のパブリック プレビューのリリースを発表しました。Azure Time Series Insights は完全に管理された分析、ストレージ、視覚化のサービスで、IoT デバイスで発生する膨大な件数のイベントを即時にインタラクティブな形で検索、分析します。これにより、さまざまなイベント ソースのデータの全体をほぼリアルタイムで把握できるため、迅速な IoT ソリューションの検証や、ミッション クリティカル デバイスの高コストなダウンタイムの防止に役立ちます。このサービスではコーディングの必要がないほか、シンプルで直観的なユーザー エクスペリエンスから隠れた傾向の検出、異常の検知、根本的原因の分析などをほぼリアルタイムで実行できます。また、高機能な API を使用してこの優れた機能を既存の社内ワークフローやアプリケーションに統合することもできます。 接続デバイスの増加やデータ収集技術の飛躍的な進歩により、各地域に分散した膨大な量のデバイスやソリューションのデータを抱えた企業では、迅速にインサイトを取得するのに苦戦しています。規模が増大するほか、よりリアルタイムに近いスピードへのニーズも高まっています。インサイトの取得が遅れると、長時間のダウンタイムが発生し、ビジネスに大きな影響を与える可能性があります。また、ビジネス プロセスやワークフローの見直しと最適化を行うためには、異なるセンサーのデータを関連付ける必要があります。この関連付けの作業にかかる時間と専門性を軽減することで、企業の競争力の強化や運用の最適化が実現します。この他にも Azure Time Series Insights では IoT ソリューションに関するさまざまな課題を解決できます。 Time Series Insights のプライベート プレビューには、自動車、風力発電、エレベーター、スマート ビルディング、製造業などのさまざまな業界のお客様が参加し、実際の製品データを使って機能を検証し、コスト削減や運用改善に活かす方法を探っています。 たとえば、BMW…


エッジ デバイス用 Azure Stream Analytics を発表 (プレビュー)

執筆者: Santosh Balasubramanian (Principal Program Manager, Azure Stream Analytics) このポストは、4 月 20 日に投稿された Announcing Azure Stream Analytics on edge devices (preview) の翻訳です。   このたび、Azure Stream Analytics の新機能であるエッジ デバイス用 Azure Stream Analytics (ASA) を発表しました。これを利用することで、IoT デバイスのより近くに分析機能をデプロイし、デバイスで生成されたデータを最大限に活用できるようになります。 エッジ デバイス用 Azure Stream Analytics は、クラウドからデバイスへの独自のストリーミング テクノロジを全面的に拡張するものです。エッジ デバイス用の強力な複合イベント処理 (CEP) ソリューションにより、複数のストリーム データのリアルタイム分析機能を簡単に開発し実行できます。この機能の主な特長の 1 つであるクラウドとのシームレスな統合では、クラウドとエッジの両方の分析ジョブに同じ SQL の類似言語を使用して、クラウドで分析機能の開発、テスト、デプロイを行うことができます。クラウドの場合と同様、この SQL 言語では特に時間ベースの結合、範囲を限定した集計、時間による絞り込み、さらには集計やプロジェクション、絞り込みなどの一般的な操作に対応しています。また、JavaScript のカスタム コードとシームレスに連携し、高度なシナリオに対応させることもできます。 新しいシナリオに対応 IoT…


Azure #DocumentDB のサービス レベル アグリーメント

執筆者: Arnaud Comet (Senior Program Manager) このポストは、4 月 11 日に投稿された Azure #DocumentDB Service Level Agreements の翻訳です。   マイクロソフトがエンタープライズの皆様に世界規模の分散型アプリを構築するためのソリューションとして信頼されているのはなぜでしょうか? エンタープライズ アプリケーションや大規模なアプリケーションでは、無制限のスケーリング、地理的なアクセス性、高速性、高いパフォーマンスを備えた世界規模の分散データ ストアが求められます。また、エンタープライズ クラスのセキュリティやコンプライアンスだけでなく、データベースで保証される可用性、パフォーマンス、耐久性などのサービス レベルも重要となります。マイクロソフトの分散型データベース サービスである Azure DocumentDB では、世界規模のアプリケーションを構築し、あらゆる地理的リージョンでスループットとストレージの両方を弾力的にスケーリングできます。このサービスでは、99 パーセンタイルの処理での 10 ミリ秒未満の低待機時間、99.99% の高可用性、予測可能なスループット、明確に定義された複数の一貫性モデルが保証されます。 マイクロソフトは先日、サービス レベル アグリーメント (SLA) を更新し、待機時間、可用性、スループット、一貫性の項目に包括的に対応しました。DocumentDB では、スキーマに依存せず、書き込みに最適化されたデータベース エンジンにより、取り込むデータすべてに自動でインデックスを作成するようになっており、規模にかかわらず SQL、MongoDB、JavaScript 統合言語クエリを利用できます。Azure の基本サービスである DocumentDB は、マイクロソフト サービスのバックエンドとして長年広く活用されており、2015 年の提供開始以来、Azure の中でも特に成長が著しいサービスです。 業界をリードする包括的な SLA Azure DocumentDB は、当初から 99.99% の可用性を保証する業界最高レベルの SLA を提供しています。今回の更新により、クラウド…