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)…


AzCopy を使用して AWS S3 から Azure Storage にデータを移動する

執筆者: Sercan Guler (Program Manager, Azure Storage) このポストは、2019 年 4 月 16 日に投稿された Move your data from AWS S3 to Azure Storage using AzCopy の翻訳です。   AzCopy v10 (プレビュー) で、新たなデータ ソースとして Amazon Web Services (AWS) S3 がサポートされました。これにより、AWS S3 のバケット全体や複数のバケットを AzCopy を使用して Azure Blob Storage にコピーできるようになりました。 これまで AWS S3 から Azure Blob Storage にデータを移動するには、両方のクラウド プロバイダーの間にクライアントを作成し、AWS のデータを読み込んでから…


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…


AzCopy を使用して AWS S3 から Azure Storage にデータを移動する

執筆者: Sercan Guler (Program Manager, Azure Storage) このポストは、2019 年 4 月 16 日に投稿された Move your data from AWS S3 to Azure Storage using AzCopy の翻訳です。   AzCopy v10 (プレビュー) で、新たなデータ ソースとして Amazon Web Services (AWS) S3 がサポートされました。これにより、AWS S3 のバケット全体や複数のバケットを AzCopy を使用して Azure Blob Storage にコピーできるようになりました。 これまで AWS S3 から Azure Blob Storage にデータを移動するには、両方のクラウド プロバイダーの間にクライアントを作成し、AWS のデータを読み込んでから…


QnA Maker のアップデート – 2019 年 4 月

執筆者: Prakul Bansal (Program Manager, AI Products Infuse AI) このポストは、2019 年 4 月 15 日に投稿された QnA Maker updates – April 2019 の翻訳です。   このたびマイクロソフトは、QnA Maker サービスの新機能をリリースしました。3 月に提供した会話 AI 向けの前回リリースについては、こちらの投稿をご覧ください。 QnA Maker 用の新しい Bot Framework v4 テンプレート QnA Maker サービスを使用すると、FAQ ページ、サポート URL、PDF、doc ファイルなどのデータから簡単にナレッジ ベースを作成、管理できます。ナレッジ ベースをテストして公開したら、ボット フレームワークのサンプルまたはテンプレートを使用してナレッジ ベースをボットに接続できます。今回の更新では、ボットの作成プロセスが簡素化され、ナレッジ ベースから簡単にボットを作成できるようになりました。コードの記述や設定の変更は必要ありません。QnA ボットの作成方法の詳細については、チュートリアルをご覧ください。 ナレッジ ベースを公開したら、公開ページの [Create Bot] ボタンからボットを作成できます。以前にボットを作成していた場合、[View all …]…


Azure 上の運用環境に Grafana をデプロイする

執筆者: Parikshit Savjani (Senior Program Manager, Azure OSS Database service) このポストは、2019 年 4 月 15 日に投稿された Deploying Grafana for production deployments on Azure の翻訳です。   今回の記事は、マイクロソフトでテクニカル アドバイザーを努める Nick Lopez と共同で執筆しました。 Grafana (英語) は時系列メトリックの視覚化に広く使用されている先進的なオープン ソース ツールで、サーバーやアプリケーションのメトリック監視用視覚化ツールとして開発チームや運用チームの間で急速に普及しました。Grafana ダッシュボードを使用すると、運用チームはパフォーマンス、可用性、サービス全体の正常性を監視し迅速に対応することができます。また、Azure のサービスやアプリケーションの監視に便利なのが、Grafana Labs が開発した Azure Monitor データ ソース プラグイン (英語) です。このプラグインを使用すると、Azure Monitor と Application Insights から送られるすべてのメトリックを Grafana ダッシュボードに表示できます。Azure Monitor と…


Azure のベストプラクティスを実践する方法

執筆者: Kaitlyn Corazao (Program Manager, Azure Advisor) このポストは、2019 年 4 月 11 日に投稿された How to stay on top of Azure best practices の翻訳です。   クラウド ワークロードの最適化は、複雑で骨の折れる作業だと思われがちです。そこでマイクロソフトは、Azure のパワーを手間なく最大限に活用していただけるよう、お客様に合わせた Azure のベスト プラクティス ガイドを提供する Azure Advisor を作成しました。Advisor は、高可用性、セキュリティ、パフォーマンス、コストといった観点から Azure リソースの最適化をサポートする機能であり、お客様の使用状況や構成に応じて個別の推奨事項が無料で提示されます。 Advisor を使用して Azure ワークロードを最適化する方法を詳しく解説した新しいビデオ シリーズを公開しましたので、以下のリンクからご覧ください。 Advisor の推奨事項レポートをエクスポートして共有する (英語) Advisor から提示された最初の推奨事項を実践する (英語) コマンド ラインから Advisor にアクセスする (英語) Advisor を自社のチケット発行システムに統合し、API…