Azure Monitor ログの刷新による DevOps への対応、きめ細かいアクセス制御、Azure 統合の強化

執筆者: Meir Mendelovich (Principal Program Manager, Azure Monitor) このポストは、2019 年 5 月 22 日に投稿された Transforming Azure Monitor Logs for DevOps, granular access control, and improved Azure integration の翻訳です。   現代のデジタル世界において、ログはさまざまなシナリオで不可欠であり、監視、トラブルシューティング、使用状況とサービス レベルの分析、監査、セキュリティなどのメトリックと併用されています。そのため、アプリケーションの開発計画や IT 環境の構築計画にはログの設計も欠かせません。 ログのアーキテクチャ ログには、主に 2 つの方式があります。 集約型: すべてのログを単一のリポジトリに一元的に保管します。このシナリオでは、複数のリソースにまたがる検索を簡単に実行してログを相互に関連付けることができますが、これらのリポジトリは肥大化しやすく、あらゆる種類のソースからのログが含まれるため、リポジトリへのアクセス制御を維持することが困難です。このような理由から、集約型のログを一切使用しない組織もあります。集約型のログを使用している組織では、ごく少数の管理者にしかアクセスできないよう制限すると、大半のユーザーがログを活用できなくなります。 サイロ型: ログをリソース内に保管するか、一元的に保管してリソースごとに分離します。このシナリオでは、リポジトリのセキュリティが確保され、アクセス制御とリソースへのアクセスに一貫性を持たせられますが、ログを相互に関連付けることは困難または不可能です。多数のリソースについて幅広く把握する必要があっても、インサイトを生成することができません。最新のアプリケーションは問題やインサイトの範囲が複数のリソースにわたるため、サイロ型の価値は非常に限定されます。 多くの組織では、セキュリティとログの関連付けという相反するニーズに対応するために、両方の方式を並行して実装してきました。その結果、環境が複雑になりコストがかさみ、保守も困難になり、ログの範囲にすきまが生じています。さらには、組織でのログ データの使用率が低下し、データに基づく意思決定ができなくなっています。 Azure Monitor ログの新しいアクセス制御オプション 先日、両方の方式のメリットを得られるようにする Azure Monitor ログの新機能を発表 (英語) しました。これにより、お客様はログを一元的に保管しながら、Azure とロールベースのアクセス制御 (RBAC) メカニズムにシームレスにログを統合できます。これを「リソース中心ログ」と名付けました。この機能を既存の…


新しい MLOps 機能を利用して機械学習モデルを運用環境に移行する

執筆者: Microsoft Azure このポストは、2019 年 5 月 9 日に投稿された Take your machine learning models to production with new MLOps capabilities の翻訳です。   今回は、Microsoft Azure のシニア プログラム マネージャーを務める Jordan Edwards の記事をご紹介します。 Microsoft Build 2019 で、私たちは Azure Machine Learning サービスの MLOps 機能を発表しました。MLOps は機械学習用の DevOps とも呼ばれる機能であり、データ サイエンティストと DevOps 担当者の間のコラボレーションやコミュニケーションを促進し、機械学習 (ML) ライフサイクルの運用環境の管理を支援します。 Azure Machine Learning サービスの MLOps 機能は、お客様に資産管理とオーケストレーションのためのサービスを提供するもので、効果的な ML…


GitHub と Azure による DevOps 期間の短縮

Microsoft では、GitHub と Azure DevOps を使用して、大規模エンタープライズ ソリューションからオープンソース プロジェクトに至る、あらゆるアプリを開発者が計画、構築、提供するのをサポートしています。 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/accelerating-devops-with-github-and-azure/


Azure Machine Learning の最新アップデート: ML ライフサイクルの簡素化と加速を実現

執筆者: Venky Veeraraghavan (Group Program Manager, Microsoft Azure) このポストは、2019 年 5 月 3 日に投稿された New Azure Machine Learning updates simplify and accelerate the ML lifecycle の翻訳です。   データが急激に増加するにつれてテクノロジの刷新が進み、それと同時に、インサイト主導の意思決定の必要性を実感する組織も増えてきました。データを実際のビジネスに活かそうとするそうした各業界の組織を手助けするのが、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) といったテクノロジです。Azure AI および Azure Machine Learning サービスは、インサイトが当たり前に入手できる世界を実現し、インテリジェントなアプリの開発を可能にするものです。たとえば、小売では製品をお薦めするアプリ、エネルギー生産分野では負荷予測アプリ、医療分野では画像処理アプリ、製造分野では予測メンテナンス アプリといったニーズがあります。 Microsoft Build 2019 (英語) では、Azure Machine の発展と拡大に関する重要なマイルストーンをお伝えする予定です。これには、機械学習のライフサイクル全体を強化する以下のような新機能の情報も含まれます。 あらゆるスキル レベルの開発者とデータ サイエンティストの生産性を向上させるゼロ コードおよびコード ファーストに対応した統合開発エクスペリエンスと、質の高いモデルの容易な構築を可能にする Automated Machine Learning の機能強化…


Docker Hub データ漏えいによるマイクロソフトのコンテナー レジストリへの影響はなし

執筆者: Steve Lasker (Program Manager, Azure Container Registry) このポストは、2019 年 4 月 28 日に投稿された Microsoft container registry unaffected by the recent Docker Hub data exposure の翻訳です。   Docker は先日、Docker Hub が短時間のセキュリティ侵害を受けたことを発表しました (英語)。Docker Hub データベースの 1 つに不正アクセスがあり、約 19 万件のアカウントとそれに関連する自動ビルド用の GitHub トークンが漏えいした可能性があるということです。当初の情報によると、アカウントのハッシュが漏えいしたことで脆弱性によってイメージが書き換えられた可能性が考えられ、Docker 公式のイメージや microsoft/ 組織のイメージもそれに含まれるのではないかと見られていましたが、その可能性はありませんでした。Docker Hub でホストしているマイクロソフト公式のイメージは侵害されていないことをマイクロソフトは確認済みです。 Microsoft Container Registry (MCR) からマイクロソフトのイメージを利用 クラウドおよびソフトウェアの企業であるマイクロソフトは、2018 年 5 月より、公式のイメージを Docker…


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 Databricks – VNet インジェクション、DevOps バージョン コントロール、および Delta の利用可能性

Azure Databricks は、高速かつ簡単でコラボレーションに対応した Apache® Spark™ ベースの分析プラットフォームを提供することで、ビジネスを推進するビッグ データと AI のソリューションを構築するプロセスを高速で簡単なものにします。すべてが業界最高の SLA によって裏付けられています。 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/azure-databricks-vnet-injection-devops-version-control-and-delta-availability/


現在提供されているのは、Azure DevOps Server 2019

9 月の Azure DevOps の発表に続き、Azure DevOps Server 2019 の正式リリースを発表します。Team Foundation Server (TFS) は Azure DevOps Server 2019 に名称が変更され、お客様の専用の環境で Azure DevOps の機能をご利用いただけるようになりました。 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/now-available-azure-devops-server-2019/


DevOps で企業のデジタル トランスフォーメーションを加速

執筆者: Christine Alford (Director, Business Program Management, Cloud Marketplace Team) このポストは、2019 年 3 月 11 日に投稿された Accelerating enterprise digital transformation through DevOps の翻訳です。   IT 組織は、より効率的に、より多くの成果を達成することが求められています。その重圧は以前よりもずっと増しており、少人数のチームをマネージメントしながら高い品質を維持し、競争力とイノベーションを推し進めることが必要とされています。また、企業の費用対効果に対する意識の高まりに合わせて新たなテクノロジや開発手法が生まれ、あらゆるビジネス分野で革新的な変化が起きています。こうした動きに対応するには、変革を迅速かつ戦略的に進め、コスト削減も重視しながら、地道な努力を続けるほかありません。それがうまくいけば、確実に次のような成果を得られます。


Azure Firewall の新機能の発表

本日、Azure Firewall に 2 つの重要な新機能が追加されました。 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/announcing-new-capabilities-in-azure-firewall/