SQL Data Warehouse と Azure Data Lake Store のシームレスな統合が可能に

執筆者: Casey Karst (Program Manager II, SQL Server and Azure SQL Database) このポストは、2 月 6 日に投稿された SQL Data Warehouse now supports seamless integration with Azure Data Lake Store の翻訳です。   Azure SQL Data Warehouse は、SQL を基盤とするペタバイト規模のフル マネージド クラウド データ ウェアハウス ソリューションです。SQL Data Warehouse は柔軟性が高く、プロビジョニングは数分程度、容量のスケーリングは数秒程度で完了できます。コンピューティング能力とストレージ容量はそれぞれ別にスケーリング可能で、複雑な分析ワークロードを実行する際にコンピューティング能力を大幅に引き上げたり、アーカイブ処理時にスケールダウンしたりできます。また、クラスター構成にロックインされることなく使用量に対応する料金のみで利用できます。 このたび、外部テーブルを使用して、Azure Data Lake Store (ADLS) から Azure SQL Data Warehouse (SQL…


継続的インテグレーションを活用した最新のデータ ウェアハウス開発

執筆者: Naval Tripathi (Senior Software Engineer, Microsoft IT) このポストは、1 月 25 日に投稿された Modern Data Warehousing with Continuous Integration の翻訳です。   今回の記事は、マイクロソフトの IT 部門で SWE リード主任を務める Mohit Chand と共同で執筆しました。 マイクロソフトは、API (.NET) ベースのアプリケーションで普及が進んでいる「継続的インテグレーション (CI)」という、従来の開発手法を進化させた手法をデータ ウェアハウス開発に導入することにしました。データ ウェアハウス チームでは長い間、最新のソフトウェア エンジニアリング手法を取り入れられていないことが課題となっていましたが、Visual Studio Online (VSTS) や SQL Server Data Tools (SSDT) の登場により、環境をすばやくセットアップしたり、自動化を最大限に活用して複数の環境でコードをデプロイしたりすることが簡単にできるようになりました。こうした最新手法を取り入れた結果、ビジネス分析 (DW) プロジェクトでのエンジニアリング関連の効率が大幅にアップし、2 週間という短いリリース間隔の DW デプロイメントを実現することができました。この記事では、データ ウェアハウスに継続的インテグレーションを実装する手順について詳しく説明したいと思います。具体的には、コードのブランチの作成、プル リクエストによるビルドのトリガー、Azure のリソースや環境のプロビジョニング、スキーマのデプロイメント、シード データの生成、自動テストによる統合環境への毎日のリリース、承認ベースで新しいコードを上位の環境に昇格させるワークフローなど、ビジネス…


SQL Server 2016 の最新技術で、Azure SQL Data Warehouse でのインサイト獲得がより迅速に

執筆者: Shivani Gupta (Senior Program Manager) このポストは、1 月 31 日に投稿された SQL Server 2016 innovations power Azure SQL Data Warehouse to deliver faster insights の翻訳です。   Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) は、SQL を基盤とするペタバイト規模のクラウド データウェアハウスで、大規模な並列処理に対応しています。高度な柔軟性を持つフルマネージド ソリューションであり、わずか数分でプロビジョニングやスケーリングを完了できます。コンピューティング能力とストレージ容量はそれぞれ別にスケーリング可能で、バースト対策からアーカイブまでさまざまな状況に対応でき、またクラスター構成にロックインされることなく使用量に対応する料金のみで利用できます。 各ノードでのクエリ実行を担当する Azure SQL DW の基盤となるエンジンには、マイクロソフトが提供する業界最先端の SQL Server データベース エンジン (英語) が採用されています。Azure SQL DW は、2016 年の一般提供開始 (英語) 以来 SQL Server 2016…


Azure ポータルで SQL Database Query Editor の提供を開始

執筆者: Ninar Nuemah (Program Manager II, Azure SQL) このポストは、1 月 30 日に投稿された SQL Database Query Editor available in Azure Portal の翻訳です。   このたび、SQL Database Query Editor のパブリック プレビューの提供を開始しました。これはブラウザー組み込み型のクエリ ツールで、Azure ポータル内で Azure SQL Database や SQL Data Warehouse のクエリを効率的に実行できます。 このエディターを使用すると、クライアント ツールからデータベースに接続したりファイアウォール ルールを構成したりしなくても、データベースにクエリを発行できます。 また、各種新機能を使用して、データベース クエリのエクスペリエンスをシームレスに作成できます。 Query Editor の機能 データベースへの接続 データベースにクエリを発行する前に、SQL Server または Azure Active Directory (AAD) のいずれかの資格情報を使用してログインする必要があります。クエリ先の…


Azure SQL Data Warehouse へのデータの読み込みがさらに簡単に

執筆者: Casey Karst (Program Manager II, SQL Server and Azure SQL Database) このポストは、1 月 26 日に投稿された Loading data into Azure SQL Data Warehouse just got easier の翻訳です。   Azure SQL Data Warehouse は、ペタバイト規模のデータ ウェアハウスを可能にする SQL ベースのフルマネージド クラウド ソリューションです。柔軟性に優れており、数分でプロビジョニングし、数秒で容量を拡張できます。また、コンピューティングとストレージを個別に拡張できるため、複雑な分析ワークロードを実行するためにコンピューティングをバーストしたり、アーカイブ シナリオ用にウェアハウスをスケールダウンしたりできるほか、定義済みのクラスター構成に固定されることなく、使用状況に基づいて料金を支払うことができます。 2016 年 7 月に一般提供開始 (英語) を発表して以来、マイクロソフトはお客様が短時間で Data Warehouse にデータを移行し、迅速にインサイトを生成して、ビジネスをさらに成長するためのお手伝いができるよう継続的に取り組んできました。Azure SQL Data Warehouse は、SQL エンジンに組み込まれている PolyBase 機能を利用してデータの読み込みシナリオを解決します。Azure…


Azure Analysis Services のプレビューを発表

執筆者: Bret Grinslade (Principal Program Manager, Azure Analysis Services) このポストは、10 月 25 日に投稿された Announcing Azure Analysis Services preview の翻訳です。   このたび、クラウドの最新データ プラットフォームとなる Microsoft Azure Analysis Services (英語) のパブリック プレビューが発表されました。分析エンジンとして実績のある SQL Server Analysis Services が基盤の Azure Analysis Services は、完全に管理された「サービスとしてのプラットフォーム (PaaS)」として提供されるエンタープライズ クラスの OLAP エンジンおよび BI モデリング用プラットフォームです。Azure Analysis Services では、Power BI や Excel などの BI ツールやカスタム アプリケーションのインタラクティブかつ高度な分析エクスペリエンスを強化するため、開発者や BI…


Azure SQL Data Warehouse でデータベース照合をサポート

執筆者: Matt Usher (Program Manager, SQL Engineering) このポストは、10 月 10 日に投稿された Database collation support for Azure SQL Data Warehouse の翻訳です。   Azure SQL Data Warehouse データベースの新規作成時に Azure ポータルから既定のデータベース照合を変更できるようになりました。この新機能により、SQL Data Warehouse でサポートされている 3,800 のデータベース照合を使用してさらに簡単に新規データベースを作成できるようになりました。 照合では、文字ベースのデータ型のロケールやコード ページ、並べ替え順序、大文字と小文字の区別のルールなどが指定されます。いったん選択されると、照合情報を必要とするすべての列と表現が、データベース設定から選択された照合に継承されます。既定の継承は、文字ベースのデータ型で異なる照合を明示的に宣言すると上書きできます。 照合を変更する 既定の照合は、プロビジョニング エクスペリエンスで [Collation] フィールドを更新するだけで変更できます。 たとえば、既定の照合を変更して大文字と小文字を区別するように設定する場合は、[Collation] の名称を「SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS」から「SQL_Latin1_General_CP1_CS_AS」に変更します。 サポートされているすべての照合のリストを表示する Azure SQL Data Warehouse でサポートされているすべての照合のリストを表示するには、論理サーバーのマスター データベースに接続して以下のコマンドを実行します。 SELECT * FROM sys.fn_helpcollations(); これだけで、Azure SQL…


Azure SQL Data Warehouse の一般提供地域を世界 18 リージョンに拡大

執筆者: Prem Prakash (Sr. Product Marketing Manager, Data Platform) このポストは、8 月 31 日に投稿された Azure SQL Data Warehouse general availability expanding to 18 regions worldwide の翻訳です。   このたび、Azure SQL Data Warehouse の一般提供が新たに北ヨーロッパ、東日本、ブラジル南部、オーストラリア南東部の 4 つのリージョンで開始されました。これにより、SQL Data Warehouse の提供地域は世界各地の 18 のリージョンに拡大され、主要クラウド プロバイダーの中で最多となりました。 SQL Data Warehouse は信頼性の高い SQL ベースのデータ ビューで、高速で完全に管理されたクラウド ソリューションをペタバイト単位で利用できます。非常に柔軟性に優れているため、数分でプロビジョニングし、数秒で最大 60 倍のスケーリングを行うことが可能です。また、コンピューティング能力とストレージ容量を個別にスケーリングできるため、需要の急増からアーカイブまで幅広いシナリオに対応できるほか、閉鎖的なバンドル製品にロックインされることなく従量課金制でご利用いただけます。さらに、SQL Data Warehouse にはコンピューティングを一時停止するという独自のオプションがあり、クラウドの使用料金をより自由に管理できます。 SQL Data Warehouse…


SQL Data Warehouse で Azure Machine Learning を使用する

このポストは、11 月 24 日に投稿された Using Azure Machine Learning with SQL Data Warehouse の翻訳です。 Azure Machine Learning では、Azure SQL Data Warehouse データベースやその他のソースのデータを使用して予測モデルを構築することができます。 この強力なクラウド ベースの予測分析サービスは、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成、デプロイすることができます。SQL Data Warehouse データベースで T-SQL クエリを実行してデータの処理やサンプル抽出を行い、機械学習環境に読み込みます。また、大規模なライブラリからすぐに使用可能なアルゴリズムを選択するか、自作の R スクリプトや Python スクリプトを使用して、データから予測モデルの作成、トレーニング、スコア付けを行うことができます。モデルのスコアリング後は結果を SQL Data Warehouse データベースに書き込み、Power BI で視覚化します。さらに、このモデルを Web サービスに発行して運用化することもできます。 Machine Learning Studio (英語) にアクセスし、[Get Started] ボタンをクリックします。ゲスト アカウントまたは Microsoft アカウントでサインインし、次の操作を実行します。 [+NEW]、[Blank Experiment] の順にクリックして新しい実験を開始します。 T-SQL クエリで…


SQL Data Warehouse で Power BI を使用する

このポストは、11 月 12 日に投稿された Using Power BI with SQL Data Warehouse の翻訳です。 Power BI と SQL Data Warehouse を使用すると、テラバイト規模のスケールでも、リレーショナル データと非リレーショナル データの両方が含まれている場合でも、すばやく簡単にデータを視覚化することができます。 直接接続と呼ばれる Power BI のテクノロジでは、データを移動してから分析する代わりに、Power BI で実行する全操作を対象の T-SQL に変換してプロセスを簡素化します。このコードを SQL Data Warehouse 上で直接実行するため、そのコンピューティング能力と非常に強力なアーキテクチャを活用することができます。SQL Data Warehouse に接続する場合、Power BI は視覚化に必要な最低限のデータのみを移動すればよいのです。このとき、並列処理アーキテクチャとコンピューティング リソースのメリットが発揮され、ほぼすべての処理は SQL Data Warehouse 内で完結します。 Power BI は、PowerBI.com にアクセスするか、Azure ポータルの SQL Data Warehouse のメイン ページで [Open in…