製造業向けの IoT ソリューション: 構築するか、購入するか?

執筆者: Diego Tamburini (Principal Manufacturing Industry Lead – Azure Industry Experiences Team) このポストは、2018 年 10 月 2 日に投稿された IoT solutions for manufacturing: build or buy? の翻訳です。   製造業を営む企業のお客様が IoT の導入を検討する際によく戸惑われているのが、IoT ベンダーやプラットフォームの数があまりに多いことです。IoT はまだ新しい分野で、流通するパーツや製品の多くが発展途上です。そして、何から手を付けてよいのかわからないと考えている企業は御社だけではありません。この記事では、製造業を営むお客様とのやり取りをベースに、IoT 導入の概要とその手順についてご説明したいと思います。 IoT ソリューションの構成要素 IoT ソリューションを構築すべきか購入すべきかを判断するには、まずどのようなソリューションが必要かを正確に理解することが重要です。IoT ソリューション スタックの主な構成要素を図にまとめました (図 1)。下の層から順に説明します。 図 1: IoT ソリューションの構成要素 クラウド プラットフォーム: 開発者がクラウド ベースのソリュ-ションの開発に使用する汎用 PaaS サービスです。ここには、メッセージング、ストレージ、コンピューティング、セキュリティなどが含まれます。Microsoft Azure などのクラウド プラットフォームには、分析サービスや IoT…


Azure Security Center でセキュリティ ポスチャと脅威に対する保護を強化

執筆者: Gilad Elyashar (Principal PM Manager, Azure Security Center) このポストは、2018 年 9 月 26 日に投稿された Strengthen your security posture and protect against threats with Azure Security Center の翻訳です。   先日、お客様と話した際に、そのお客様が直面しているオンプレミスのセキュリティ課題をシェアしていただきました。具体的にどのような課題があるかというと、セキュリティ エキスパートをどのように雇用し維持するか、増え続ける脅威にどうすれば迅速に対処できるか、自社のコンプライアンス要件に合ったセキュリティ ポリシーを用意できるかなどです。 このような課題は、クラウドへ移行することで解決できます。Microsoft Azure は、インフラストラクチャやアプリケーションをホストするための安全な基盤を提供しています。また、組み込みのセキュリティ サービスや独自のインテリジェンスにより、ワークロードをすばやく保護したり、脅威を未然に防止したりできます。マイクロソフトのセキュリティ ツールは、ID、ネットワーク、データ、IoT など、幅広く脅威の対策やセキュリティ ポスチャの管理にお役立ていただけます。今回は、純正サービスとして統合されている Azure Security Center をご紹介します。 Security Center は Azure プラットフォームに組み込まれており、わずか数ステップの簡単な操作を行うだけで大規模なワークロードを保護できます。エージェント ベースのアプローチを採用しているため、Azure 以外のクラウドやオンプレミスも含めた環境全体のセキュリティ状態の継続的な監視や評価が可能です。Icertis (英語) や Stanley Healthcare (英語)…


Azure で世界レベルの PyTorch をサポート

執筆者: Minna Xiao (Program Manager II, Machine Learning Platform) このポストは、2018 年 10 月 2 日に投稿された World-class PyTorch support on Azure の翻訳です。   このたびマイクロソフトは、Azure Machine Learning のパブリック プレビュー更新の一環として、Azure 最高クラスのエクスペリエンスである PyTorch のサポートを強化しました。また、多数の自社製 AI プラットフォーム サービスやツールを通じて、PyTorch のサポートのさらなる充実を図りました。この記事ではその詳細についてご説明します。 2016 年 10 月に PyTorch の初回版をリリースしてからこの 2 年間に、さまざまな学術機関、業界、AI コミュニティの間でディープ ラーニング フレームワークの大規模な採用が迅速に進められてきました。PyTorch は、Python が非常に高度に統合された命令型フレームワークとして、研究者の間で長年親しまれています。最新の PyTorch 1.0 リリース (英語) では実稼働レベルの使用に対応し、プロトタイプから実稼働に至る完全なエンドツーエンドのディープ ラーニング プラットフォームを作成するのに必要なスケーラビリティを備えています。 PyTorch…


すべてのアプリ、データ、インフラストラクチャを今こそ Azure に移行

執筆者: Microsoft Azure このポストは、2018 年 9 月 24 日に投稿された Now is the time to migrate all your apps, data, and infrastructure to Azure の翻訳です。   今回の記事は、Microsoft Azure のプログラム マネージメント担当パートナー ディレクターの Jeremy Winter と、Microsoft Azure のプロダクト マーケティング シニア ディレクターの Tanuj Bansal が共同執筆した記事をご紹介します。 マイクロソフトが 7 月に Azure への移行を支援する新たなサービスや機能について発表したところ、お客様の関心が一気に高まったことから、私たちはさらに追加の支援策や投資の検討を進めてきました。この記事では、今後の私たちのアプローチと Azure の新機能についてお届けします。また、Microsoft Ignite でも、Azure への移行に関するセッション (英語) の中で、移行関連の新機能が紹介されています。 何度もお伝えしていますが、今こそ Azure…


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)

この記事は、2017 年 4 月 5 日 に Data Platform Tech Sales Team Blog にて公開された内容です。   Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 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)


[Power BI Visual Tips] データの絞り込み:フィルターとスライサー

この記事は、2016 年 11 月 30 日 に Data Platform Tech Sales Team Blog にて公開された内容です。   Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 伊藤   Power BI にはレポート上でデータを絞り込む手段として「フィルター」と「スライサー」という機能があります。いずれも設定するのはレポート作成者(所有者)ですが、レポートの編集権限がない場合にも値を変えるなどの操作が可能です。 「レポート上で」と太字で強調したのは、データを取り込む際に絞り込むことも可能だからです。これはこれで話が長くなるので、今回はレポート上でのデータの絞り込みにフォーカスして紹介します。


[Power BI] カスタム ビジュアルの作成方法 R + Plotly 編

この記事は、2018 年 7 月 13 日 に Data Platform Tech Sales Team Blog にて公開された内容です。   Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 大塚 Power BI では組み込みのビジュアルを使用してデータの可視化を簡単に行えるのが一つの利点ですが、 「カスタム ビジュアル」 という機能で簡単にサードパーティ(Microsoft 製含む)のビジュアルや独自のビジュアルを作成、組み込むことが可能です。 この機能によりビジュアル「だけ」作成することはもちろん、R のプロット機能、または R + Plotly のプロット機能を使ったオリジナルの 「アナリティクス+ビジュアル」 を作成して使用することも可能になります。


[Power BI] 日付型のデータを用意する方法

この記事は、2018 年 1 月 16 日 に Data Platform Tech Sales Team Blog にて公開された内容です。   Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤   以前の記事 [Power BI] DAX入門(2) カレンダーテーブルの作成 にてカレンダーテーブル (日付マスタ) の必要性とその作り方をご紹介しています。このカレンダーテーブルを使うには、分析対象のデータに結合するための列、すなわち日付型の列が必要です。 また、日付型のデータがあると、例えばこんなことができます。 カレンダーを使った日付指定 今日を基準とした相対的な日付指定 時系列予測   さらにカスタム ビジュアルを使えばこんな表現もできます。 Beyondsoft Calendar Calendar by Tallan 今回は、こんなに便利な日付型の列を作成する方法をクエリ エディターと DAX の2通りでご紹介します。ただし DAX は 1990 年 3 月 1…


Power BI Premium の発表 および Power BI (無料) における変更点について

この記事は、2017 年 5 月 10 日 に Data Platform Tech Sales Team Blog にて公開された内容です。   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://powerbi.microsoft.com/ja-jp/blog/microsoft-accelerates-modern-bi-adoption-with-power-bi-premium/ 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。


[Power BI] 日本語版と各種言語対応

この記事は、2018 年 2 月 13 日 に Data Platform Tech Sales Team Blog にて公開された内容です。   Microsoft Japan Business Intelligence Tech Sales Team 伊藤 現在、https://www.powerbi.com から Power BI Desktop をダウンロードしようとすると、英語版になってしまったり、英語以外に切り替えられない現象が発生していますので、日本語版の入手方法をお知らせします。 Power BI Desktop の日本語版はこちらからダウンロード可能です。 https://www.microsoft.com/ja-jp/download/details.aspx?id=45331 なお、Windows 10 をお使いなら、Microsoft Store (ストア) から Power BI Desktop をインストールするのがおすすめです。一番のメリットは、毎月最新バージョンをダウンロードしてインストールする手間がなく、自動更新される点です。しかもサポートするすべての言語が含まれているので、冒頭に書いたような問題とは無縁です。ダウンロード (MSI) バージョンと両方をインストールすることはサポートしていないので、ストアからインストールする前に、ダウンロードからインストールしたものはアンインストールしてください。 ストアからのインストールの詳細はこちらをご覧ください。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/power-bi/desktop-get-the-desktop#install-as-an-app-from-the-windows-store また「Power BI Report Server – 2017年10月」の日本語版はこちらからダウンロード可能です。 https://www.microsoft.com/ja-jp/download/details.aspx?id=56137