Spark 開発者の皆様へ: Azure Cognitive Services をご紹介

執筆者: Anand Raman (Group Product Manager, Azure AI) このポストは、2019 年 4 月 24 日に投稿された Dear Spark developers: Welcome to Azure Cognitive Services の翻訳です。   この記事は、Mark Hamilton、Sudarshan Raghunathan、Chris Hoder、MMLSpark が共同執筆しました。 Azure Cognitive Services のパワーを Apache Spark™ 上のビッグ データ ワークフローに組み込む 本日マイクロソフトは Spark + AI Summit 2019 で、テラバイト規模で Azure Cognitive Services を簡単に利用できるようにする SparkML エコシステムの新しいモデル セットを発表しました。開発者はコードを数行書くだけで、SparkML の既存の分散機械学習パイプラインに認識サービスを組み込むことができます。またこれにより、ディープ ネットワーク、勾配ブースティング ツリー、任意の…


SAP アプリを Azure に移行: 概要およびマイクロソフトと SAP のパートナーシップについて

執筆者: Bryan McCutchan (Principal Program Manager, Azure Global SAP Deployment Engineering) このポストは、2019 年 4 月 23 日に投稿された Migrating SAP applications to Azure: Introduction and our partnership with SAP の翻訳です。   25 年以上前になりますが、マイクロソフトのビル・ゲイツと SAP 創業者の 1 人であるハッソ・プラットナー氏は、両社のパートナーシップ締結のために会合を開き、それ以来、長きにわたって協力関係を築いてきました。当時の話の中心は、SAP の SAPGUI デスクトップ クライアントの主要オペレーティング システムとして Windows に何ができるのかという点でした。そしてその数年後には Windows NT がリリースされました。すると話題は、SAP R/3 の実行に最適なサーバー オペレーティング システムとして何ができるかということに移りました。その後 1996 年に入ると、マイクロソフトは Windows NT と…


Azure SQL Data Warehouse の予約容量とソフトウェア プランの一般提供を開始

執筆者: Yashesvi Sharma (Program Manager, Azure Reservations) このポストは、2019 年 4 月 22 日に投稿された Azure SQL Data Warehouse reserved capacity and software plans now generally available の翻訳です。   本日は、Azure のコストを最適化する新たな手法についてご紹介します。マイクロソフトはこのたび、RedHat Enterprise Linux と SUSE 向けに Azure SQL Data Warehouse の予約容量とソフトウェア プランの一般提供を開始しました。 Azure SQL Data Warehouse ワークロードのコストを最大 65% 削減 今日から提供開始する Azure SQL Data Warehouse の予約容量をご購入いただくと、従量課金制の料金と比べてコストを最大 65% 抑えることができます。契約期間は、1…


イベント開催のご案内 | 2019/4/24 号

マイクロソフトでは、様々な支援ができるよう多数のセミナー(ウェビナーおよび各地でスクール形式行われるセミナー)を開催しております。 遠方で参加が難しい方や当日都合が悪くなった方には、オンラインでご参加いただける形式のセミナーも多数実施しておりますので、お気軽にご参加いただき、お役立て下さい。(参加には事前のお申込みが必要になります) なお、過去のウェビナーは Azure サイトの歩き方ページより、 [学習する] ― [過去の Web / 動画セミナー (2018 年 1 月以降)] から参照いただけます。 ※このエントリーは、期間内のイベントに限り、登録サイトが公開され次第順次アップデートされます。 セミナー 2019 年 5 月 10 日(金) 10:00-12:00(9:45 開場) [東京開催] はじめての Deep Learning 入門 (座学編) AI (人工知能) に対する期待が高まる中、”AI をどのようにビジネスに活かすべきか” という課題をお持ちではないでしょうか? いかに有効な投資をするか、効果の上がるソリューションを選定するかにおいて、意思決定者にも AI 技術とプロジェクトの進め得方の理解が必要です。 今回は、特にビジネス活用例の多い “Deep Learning” に代表する画像解析技術の “仕組み” や裏側をデータサイエンティストがわかりやすくご紹介します。 参加のご登録はこちら > ウェビナー 2019 年 5 月 15 日(水) 16:30-17:30 サポート エンジニア直伝シリーズ!全…


マイクロソフトが Data Accelerator をオープン ソース化: 大規模なストリーミング パイプラインの構成が容易に

執筆者: Geoff Staneff (Principal Program Manager, Microsoft) このポストは、2019 年 4 月 18 日に投稿された Microsoft open sources Data Accelerator, an easy-to-configure pipeline for streaming at scale の翻訳です。   今回の記事は、マイクロソフトでプリンシパル グループ エンジニアリング マネージャーを務める Dinesh Chandnani と共同で執筆しました。 データ パイプラインの構築は、初めての方には簡単なことではありません。プロジェクト開始時の決定によって選択肢が狭められていたことに、最初のデプロイからずいぶん経ってから気付くこともあります。そうならないよう、通常必要とされるのは、そのソリューションに使用できるオプションや機能について学習し、評価するための環境を持つことです。これについて検討した結果、マイクロソフトは社内プロジェクトである Data Accelerator (英語) をオープン ソース化することにしました。 Data Accelerator (英語) はマイクロソフトの開発部門が 2017 年に開始した大規模データ処理プロジェクトです。規模と速度を理由に、最終的には Apache Spark でのストリーミングが採用されました。現在このパイプラインはマイクロソフト全社で運用されています。 マイクロソフトの社外でもこのパイプラインが有効であると考える理由は以下のとおりです。 開発/テスト サイクルが短い: イベント サンプルのクエリをローカル環境で実行できるため、ジョブをクラスターに送信する時間を節約できます。セミコロンの打ち間違いだけのために何分も待たされるようなことがなくなります。…


.NET、Python、Java で Azure HDInsight クラスターを管理

執筆者: Tyler Fox (Program Manager, Azure HDInsight) このポストは、2019 年 4 月 18 日に投稿された Manage Azure HDInsight clusters using .NET, Python, or Java の翻訳です。   マイクロソフトはこのたび、.NET、Python、Java 用の Azure HDInsight 管理 SDK の一般提供を開始しました。 このリリースの注目ポイント 対応言語が増加: .NET の他に、Python と Java でも簡単に HDInsight クラスターを管理できるようになりました。 HDInsight クラスターの管理が容易に: HDInsight クラスターの管理に便利な操作が新たに実装されました。クラスターの作成、削除、スケーリング、詳細の取得、タグの更新、既存のクラスターのリスト作成、スクリプト処理の実行などが可能です。 HDInsight クラスターの監視を 1 か所から: HDInsight クラスターと Azure Monitor のログの統合を管理できるようになりました。HDInsight クラスターでは、Log Analytics…


マイクロソフトが Token Taxonomy Framework でトークン エコノミーの標準化を推進

執筆者: Marley Gray (Principal Program Manager, Azure Blockchain Engineering) このポストは、2019 年 4 月 17 日に投稿されたMicrosoft driving standards for the token economy with the Token Taxonomy Framework.の翻訳です。   本日、Token Taxonomy Initiative (TTI、英語) が発表されました。これはブロックチェーン業界のここまでの成熟を示す重要なマイルストーンです。 これは、Ethereum エコシステム、Hyperledger、IBM、Intel、R3、Digital Asset といった組織が提供する主なブロックチェーン プラットフォームで共通のトークン分類法を確立するために開始された共同イニシアチブであり、FINRA などの他の標準化団体や、J.P. Morgan、Banco Santander、ING を始めとする大企業、また ConsenSys、Clearmatics、Komgo、Web3 Labs などのブロックチェーンの可能性を広げるその他企業も参加しています。 Azure Blockchain のエンジニアリング チームは、1 年をかけてトークンのさまざまユース ケースを把握しようと取り組みを進めてきました。その中で浮き彫りになったのは、業界標準が定まっていないために、企業のお客様やパートナー様の間で混乱が生じているという事実でした。このためマイクロソフトは、基準を確立して共通理解を促し、そのうえでお客様やパートナー様にトークンの使用をご検討いただけるように、Token Taxonomy Framework (TTF) の構築に着手しました。取り組みを始めてすぐに、私たちは自社単独ではなく、他の組織と連携したほうがはるかに効果的であることに気付きました。そこで、このフレームワークをブロックチェーン業界に提供し、さまざまな組織と提携することによって TTF…


Azure Application Gateway で HTTP ヘッダーを書き換える

執筆者: Abhave Sharma (Program Manager, Azure Networking) このポストは、2019 年 4 月 16 日に投稿された Rewrite HTTP headers with Azure Application Gateway の翻訳です。   この記事では、Azure Application Gateway で HTTP ヘッダーを書き換える機能についてご紹介します。この機能を使用すると、要求または応答のパケットがクライアントとバックエンド アプリケーションの間を移動している間に、HTTP 要求ヘッダーと HTTP 応答ヘッダーを追加、削除、更新できます。また、条件を追加して、その条件が満たされた場合にのみ指定したヘッダーを書き換えることもできます。要求と応答に関する補足的な情報が格納されるサーバー変数もサポートされているため、それを利用した効果的な書き換え規則を設定することも可能です。 図 1: Application Gateway で要求の X-Forwarded-For ヘッダーからポート情報を削除し、応答の Location ヘッダーを変更 ヘッダーを書き換えると、重要なシナリオに対応できるようになります。一般的なユースケースの一部をご紹介しましょう。 X-Forwarded-For ヘッダーからポート情報を削除する Application Gateway では、要求がバックエンドに転送される前に、すべての要求に X-Forwarded-For ヘッダーを挿入できます。このヘッダーは、IP とポートをコンマで区切った形式となっていますが、バックエンド アプリケーションでは IP アドレスのみのヘッダーしか必要でないというシナリオもあります。たとえば、バックエンド アプリケーションがコンテンツ管理システム (CMS)…


東日本リージョン (Japan East) で Azure 可用性ゾーン (Azure Availability Zones) が GA!  

東日本リージョン (Japan East) で Azure 可用性ゾーン (Azure Availability Zones) が GA したことをアナウンスいたします!  何が GA したか? 東日本リージョン (Japan East) で待望の Azure Availability Zones / 可用性ゾーンが利用可能になりました。可用性ゾーンは可用性セットとは異なる新たな可用性構成オプションです。Central US や East US 等のリージョンでは先行して利用可能になっていましたが、東日本リージョンでも利用可能となったことが今回のアナウンス事項となります。なお、西日本リージョンへの可用性ゾーンの展開は現時点で予定しておりません。  Azure 可用性ゾーンによって可能になることとは? Azure 可用性ゾーンは、同一リージョン内の複数データセンターにより、データセンター単位の障害に対する冗長性を担保するものです。Azure 可用性ゾーンを利用した構成にすることで、SLA で 99.99% の稼働率が保証されるようになります。これは、単一仮想マシンの SLA 99.9% (月当たりのダウンタイム 43.2 分相当)、可用性セットを構成した場合の SLA 99.95% (月当たりのダウンタイム 21.6 分相当) と比較し、可用性ゾーン SLA 99.99% (月当たりのダウンタイム 4.3 分相当) となり、よりビジネス継続性要件の高いワークロードを Azure…


ASP.NET アプリケーション用の App Service Migration Assistant の概要

2018 年 6 月、Microsoft は App Service Migration Assessment Tool をリリースしました。Assessment Tool は、外部からアクセス可能な (HTTP) エンドポイントをスキャンすることで、サイトを Azure App Service に移行できるかどうかを迅速かつ容易に評価できるように設計されています。 日本語版のポストは、下記の URL よりご覧いただけます。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/blog/introducing-the-app-service-migration-assistant-for-asp-net-applications/