Computer Vision APIのラベル検出について検証してみました

こんにちは HEROです。
今回は前Amazon Rekognitionで試した画像と全く同じものを、Microsoftが提供する画像分析「Computer Vision API」を使って検証を実施してみます。

Computer Vision API 画像の分析

Computer Vision APIはこちらのURLから画像を指定するだけで気軽に試すことができます。
タグ付け、説明はもちろんAmazon Rekognitionと同様に成人向けかどうかといった項目が検出できます。
実査に取得できる項目は下記です。
■項目名
説明(画像の説明)
タグ
画像形式(Jpegなど)
画像サイズ
クリップ アートの種類
線画の種類
モノクロ
成人向けコンテンツ
成人スコア
わいせつ性
わいせつスコア
カテゴリ

背景のドミナント カラー
前景のドミナント カラー
アクセント カラー

日本語で表記される分直接的ですね。
早速前回の画像を試してみます。

試してみた

今回はAmazon Rekognitionと同様の「風景」「人物」「ネタ画像」といった題材で試しました。

■風景
風景で使った画像はコチラです。

Amazon Rekognitionでは完全に風景と認識され風景と認識されたこの顔。Computer Vision APIではどうでるか。

・結果
説明 { "tags": [ "outdoor", "grass", "green", "building", "front", "water", "sitting", "bench", "man", "garden", "large", "old", "standing", "field", "yellow", "white", "brick", "hydrant", "riding", "sheep", "phone" ], "captions": [ { "text": "a large brick building with green grass", "confidence": 0.4514739 } ] }
タグ [ { "name": "outdoor", "confidence": 0.9840986 }, { "name": "grass", "confidence": 0.9779484 }, { "name": "green", "confidence": 0.8227957 } ]
画像形式 "Jpeg"
画像サイズ 601 x 900
クリップ アートの種類 0
線画の種類 0
モノクロ false
成人向けコンテンツ false
成人スコア 0.00765970955
わいせつ性 false
わいせつスコア 0.009627012
カテゴリ [ { "name": "outdoor_", "score": 0.0078125 } ]
顔 []
背景のドミナント カラー "White"
前景のドミナント カラー "White"

Amazon Rekognition では人間とは認識されませんでしたが説明の値を見てみると「man」がありますね。
「hydrant"(消化器)」は水を参照してるのでしょうか。電話もきになるところ。

■人物
次は人物の画像で試してみます。

あごひげが特徴的ではありますがそれ以外は至って普通の男性。

・結果
説明 { "tags": [ "person", "man", "indoor", "clothing", "looking", "front", "shirt", "holding", "young", "wearing", "standing", "laptop", "black", "glasses", "sitting", "hand", "computer", "suit", "large", "white", "red" ], "captions": [ { "text": "a man wearing a black shirt", "confidence": 0.908824146 } ] }
タグ [ { "name": "person", "confidence": 0.9991584 }, { "name": "man", "confidence": 0.9983223 }, { "name": "indoor", "confidence": 0.86834836 }, { "name": "shirt", "confidence": 0.680425167 }, { "name": "hairpiece", "confidence": 0.484340459 }, { "name": "male", "confidence": 0.2009881 }, { "name": "staring", "confidence": 0.164418563 } ]
画像形式 "Jpeg"
画像サイズ 1066 x 1600
クリップ アートの種類 0
線画の種類 0
モノクロ false
成人向けコンテンツ false
成人スコア 0.009486241
わいせつ性 false
わいせつスコア 0.012859432
カテゴリ [ { "name": "people_", "score": 0.41015625 }, { "name": "people_portrait", "score": 0.5 } ]
顔 [ { "age": 30, "gender": "Male", "faceRectangle": { "top": 293, "left": 733, "width": 418, "height": 418 } } ]
背景のドミナント カラー "White"
前景のドミナント カラー "White"

「Confidence」は自信の意味もあります。個人的にはドヤ顔判断されたのだと思っています。
着物は襟のせいかスーツと判断されてますね、着物自体が学習されてないのかも?

■ネタ画像
最後はネタ画像で試してみます。

・結果
特徴名: 値
説明 { "tags": [ "person", "cabinet", "food", "indoor", "table", "kitchen", "young", "eating", "holding", "little", "piece", "plate", "boy", "child", "front", "sitting", "small", "standing", "bowl", "man", "black", "girl", "shirt", "cake", "pizza", "woman", "wearing", "blue", "large", "pan", "phone" ], "captions": [ { "text": "a little boy that is eating some food", "confidence": 0.3904171 } ] }
タグ [ { "name": "person", "confidence": 0.99983263 }, { "name": "food", "confidence": 0.973695159 }, { "name": "indoor", "confidence": 0.9605642 } ]
画像形式 "Jpeg"
画像サイズ 1201 x 800
クリップ アートの種類 0
線画の種類 0
モノクロ false
成人向けコンテンツ false
成人スコア 0.0378277674
わいせつ性 false
わいせつスコア 0.044602
カテゴリ [ { "name": "people_", "score": 0.63671875 } ]
顔 [ { "age": 24, "gender": "Male", "faceRectangle": { "top": 334, "left": 438, "width": 186, "height": 186 } } ]
背景のドミナント カラー "Brown"
前景のドミナント カラー "Brown"
アクセント カラー #9D9B2E

結果では「boy」「man」「girl」「woman」など男女どちらとも判断できないようです。これはAmazon Rekognitionも同様ですね。

まとめ

個人的にはComputer Vision APIの方が画像の指定も簡単かつ結果も詳細がでてくるといった印象です。
ただ人間の認証はどちらもまだまだ精度をあげられそうな印象ですね。
人間の判断でも難しいところがあるので、これからのAIの進化に期待したいですね。

次回もお楽しみに!!


Cognitive Services関連アップデートまとめ

Microsoft Ignite 2017にてマイクロソフトから機械学習の次世代ツールやAI関連の開発ツールについてたくさんのアップデートが発表されました。
今回はその中からCognitive Servicesのアップデートにスポットをあてて紹介します。

Text Analytics APIの一般提供開始

Text Analytics APIは、「Cognitive Services」にのなかのAPIのひとつ、言語識別を行うためのAPIです。
自然言語処理を行い、一般的な文章などの非構造化データのテキストから、構造化データとして抽出ができるものです。
キーとなる重要なフレーズ、単語の抽出やセンチメント分析 (テキストマイニングなどを活用して、SNSの書き込みから、商品に関する消費者の感情を分析する手法)と呼ばれる評価の分析、トピックの検出などが可能です。

【参考URL】
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/text-analytics/

検証も行っているのでぜひご確認下さい。
Cognitive Services: Text Analytics APIで印刷物の写真から正確な言語判定をしてみた

Bing Custom Search APIの一般提供開始

Bing Custom Search はBing Web Searchの検索結果を特定のサイトに限定するといったカスタマイズができるAPIです。
関係するサイトの特定や、Bingランカーの適用、関連する検索結果の取得といった3段階で機能します。

※Bing Web Search
Web ページや画像、ビデオ、ニュースをAPIで呼び出しできるサービスで検索結果と回答のランク付けなどが可能です。

【参考URL】
・Bing Custom Search
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/bing-custom-search/

・Bing Web Search
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/bing-web-search-api/

API 提供リージョンの追加

既に一般提供開始済みのFace API、Computer Vision API、Content Moderator の3つの API について、ロケーション が拡充されました。(2017年12月現在)

■提供リージョン一覧
米国西部
米国西部2
米国中西部
米国中南部
米国東部
米国東部2
西ヨーロッパ
北ヨーロッパ
東アジア
東南アジア
ブラジル南部
オーストラリア東部

ぞくぞくと提供拡大しているCognitive Servicesに今後も期待ですね!

次回もお楽しみに!!


Power BIの料金体系について調べてみました

今回はPowerBIの接続先について、ご紹介します。

Power BIはBIツールの一種でマイクロソフトが提供するものになりますがそのもととなるデータソースにはどんなものが選択できるのか、調べてみました。

Power BIの接続先

まずカテゴリについて。
元となるデータを参照する場合は、次のカテゴリに分類されます。

・ファイル
いわゆるExcelやCSV、テキストデータ、JSONファイルなど。

・データベース
SQL ServerやOracle、MySQLなど。
Amazon RedshiftやGoogle BigQueryといった他社クラウドにも対応しています。

・Azure
Azure SQL Database、Azure SQL Data Warehouse、Azure BLOB ストレージなど。

・オンライン サービス
Microsoft Exchange Online、Dynamics 365 (オンライン)など。

SalesforceやGoogle アナリティクス、変わったところでFacebookも対応していますね。

・その他
Active Directory、Microsoft Exchange、Sparkなど。


Azureだけでなく、他社クラウドやSalesforceなど幅広い選択肢がとても魅力的ですね。
個人的な意見ですが、コストやビジュアル面などの理由でPowerBIを選択する企業が増えてるような気がします。

今回ご紹介した接続先は今後も拡充予定とのことなので、今後のアップデートにも期待したいですね。

次回もお楽しみに!!

① 担当者の入力
AWSで使用していたニックネーム(ex:奥沢さんの場合 ⇒ nakanohito)

② タイトルの入力
なるべく「XXXできる15の方法」や「5分でXXX」の様に数字を交えたタイトルにする

③ カテゴリの入力 
選択項目より選択して頂き、必須入力
※ 未分類の場合は「未分類」

④ アイキャッチの指定
FBとは異なる、レシピサイトに表示される画像の指定(無い場合は作成してもらう)

⑤ パーマリンクの指定
http://azure-recipe.kc-cloud.jp/2015/01/azure-machine-learning08/
上記、黄色の箇所が指定できるので、レシピに合わせたURLの文言を指定

⑥ 文頭の入力
文頭で何について説明するか簡単に説明

⑦ 見出しの入力
見出しが目次として反映されるので、なるべく説明が切り替わる際等に作成

⑧ 文末の入力
文末で次回予告など簡単なあいさつ文

⑨ コメントの入力
見出し、画像、コマンド、URL等はコメントにて記載


Power BIの料金体系について調べてみました

今回はPowerBIの料金体系について、ご紹介します。

BIツールも昨今充実してきましたね。以前からあるTableauやQlikViewはもちろん、最近ではAWSから無料でも使えるQuickSightというサービスもでてきました。今回ご紹介するPower BIもそんなBIツールの一種でマイクロソフトが提供するものになります。それでは早速、見ていきましょう。

Power BIとは

Power BI は、会計システム、SalesforceやOracle、WordやExcel、パワーポイントといった様々なサービスと連携可能なツールです。
これらのデータを用いて、データの分析や解析、解析データを使っての資料作成などが可能です。

具体的な使い方などはこちらでもご紹介しているので、ぜひ参考にしてみて下さい。

料金プラン

それでは本題の料金プランについて調べて見ましょう。
用途に応じていくつかあることがわかりました。
2017年6月1日にサービス内容の改定があったようなので現在お使いの方も一度ご確認下さい。

■Power BI Desktop
料金:無償
これは個人向けプランですね。
Power BIの基本的な機能は利用可能ですが、大きな違いとしてはあくまでテスト的な用途や個人で使うもののため、共有機能が利用することができません。
ちなみにPower BI(ブラウザ版)、Power BI Desktop、Power BI Mobileと用途に合わせた使い方ができます。

■Power BI Pro
料金: ¥1,090/月 ※ユーザー単位
こちらは有料版ですね。
上述したように大きな違いは共有ができることです。組織やチームなどで作成した描画などを他のユーザに共有し、閲覧することが可能です。
またActive Directoryグループによるアクセス制御と共有を管理したりすることも可能になります。

■Power BI Premium
料金: Proライセンス+ノード数
PremiumはPower BI Pro のアドオンライセンス機能です。
開発者こそProライセンスが人数分必要ですが閲覧だけであれば、ノードという単位で計算され人数分のライセンスを購入する必要はありません。
つまり大規模企業に向けた料金体系ですね。オンプレミスでPower BI環境を運用できたりもできます。
ユーザーのアクセス頻度に応じて細かく試算できるので興味がある方は下記URLで試算してみてください。
【参考URL】
https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/calculator/

やはり共有機能やDB連携など、組織での運用はProライセンスが必須、といったところでしょうか。
お値段もお手頃なのでぜひご検討してみてはいかがでしょうか。

次回もお楽しみに!!


Azure App Service の料金体系について

こんにちは!

今回はクラウドの料金体系はわかりづらい、という方のためにAzureの料金について調べてみました。今回詳細をご紹介するのはAzure App Serviceについてです。

Azure App Serviceおさらい

さて料金体系を調べる前にAzure App Serviceとはどんなサービスだったか簡単にふりかえってみましょう。
Azure App Service は今まで個々に提供されていたサービスがまとめられた非常にオトクなサービスとなっており、その実態はAzure Mobile ServicesとAzure Websitesが含まれています。
API Apps、Logic Appsといった合計4つのアプリが用意されています。

こちらの記事でも概要の記事についてご紹介しておりますのでご確認ください!

Azure App Service料金体系について

さて本題の料金体系についてみていきましょう。
概要でも紹介したとおりAzure App Serviceは複数のサービスが統合+αされたサービスなのでそれぞれの料金がかかる・・・と思いきや実はそんなことはありません。
なんとAzure Websitesと同じ価格で利用することができます。
Azure Websitesに加えてこれだけの機能が使えるのに驚きですね!
価格はFree,Shared (プレビュー) ,Basic、Standard、Premiumの5種類のプランを選び、マシンスペックを選択すると決定されます。


ちなみに
Free と Shared (プレビュー) では共有環境でアプリをホスト、Basic、Standard、Premiumでは専用の Virtual Machines が提供されるといった違いもあります。

例えばWebアプリを展開したい場合は、Basic以下は開発の利用になるためStandard以上のプランになります。
・計算例 Standard サービス プラン 東日本リージョン

インスタンス コア RAM STORAGE 料金
S1 Standard 1 1.75 GB 50 GB ¥12.04/時間

※2017年3月現在

上記スペックで月額約\8,955円となります。

またカスタムドメインの取得、Azure App Serviceの証明書も利用可能です。

・カスタム ドメイン

1 年あたり ¥1,222.98

・Azure App Service の証明書

 

  

標準 SSL 証明書 ¥7,138.98/年/1 年間有効
ワイルドカード SSL 証明書 ¥30,598.98/年/1 年間有効

いかがでしたでしょうか?
次回もお楽しみに!


Azure Active Directory について

今回はAzure Active Directoryについて、ご紹介します。

みなさんクラウド使ってますか?
今まではWindow端末やアプリケーションの認証オンプレミスにあるADを使用するケースが多かったと思います。
こういった場合、認証/認可する仕組み、利用者も全て内部のネットワーク内に存在する事が前提であった為、特に問題なく使用できていたかと思います。
しかしオンプレに限らずクラウドサービスのようなSaaS型のサービスも活用することも増えてきたのではないのでしょうか。
またユーザーのニーズとしても、社内だけではなく自宅からのアクセスや外出先からアクセスしたいというのもあると思います。
こういった場合、IDやアカウントが無尽蔵に増えてしまい、リスクになってしまいますね。

そんなクラウドな時代にこそぜひAzure Active Directoryを使いましょう!

Azure Active Directoryとは

Azure Active Directoryは、マイクロソフトが提供する、マルチテナントに対応したクラウド型のディレクトリ及びIDの管理サービスです。

情報システム部や管理者は、Azure ADにより、Office365、Salesforce.com、DropBox、など、さまざまなクラウド型 SaaSアプリケーションへのシングル サインオン (SSO) アクセスを社員やビジネスパートナーに提供し、なおかつ手軽な価格で利用することができます。

また Azure AD には、Multi-Factor Authentication、デバイスの登録、セルフサービスのパスワード管理、セルフサービスのグループ管理、特権を持つアカウントの管理、ロール ベースのアクセス制御、アプリケーション使用状況の監視、機能豊富な監査とセキュリティの監視、アラートなど、一連の ID 管理機能も用意されているので、セキュリティ対策もバッチリです。

オンプレミスのとの連携

オンプレミスと連携する場合、Azure Active Directory Syncという同期ツールを使用します。
これはマルチフォレストに対応した同期ツールとなっており、複数のADをAzure ADに統合することができ、部門毎にADを持っている場合でもAzure AD上にディレクトリ情報をまとめることが可能です。

オンプレミスなどで使用するWindows ServerのActive Directory Domain Serviceと異なりLDAPやドメイン参加といった機能はなかったのですがAzure Active Directory ドメイン サービスがPreview版(2016年8月現在)が利用できます。
こちらもぜひご確認下さい。
【参考URL】
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/active-directory-ds/
なんといってもシングルサインオン!
個人的に最大の魅力だと思います。
Azure Active Directoryを利用し、フェデレーション信頼を行うことで既存のADに登録されているIDを使い様々なアプリケーションにサインイン、シングルサインオンを行うことが出来ます。
これによりセキュリティポリシーを統一し、社外のITリソースに対してコンプライアンスを徹底することが容易に可能になっちゃいます。

Azure Active Directoryの料金体系

Azure Active Directoryには3つのプランがあります。
FREE、BASIC、PREMIUMで区分けされ、それぞれ利用できる範囲が異なります。
この辺の使い分けについては、別の記事で紹介します。

料金としては、FREEが文字通り無料、Premiumが東日本で¥612 ユーザー/月となります。
BASICについては契約によって費用が変動するので弊社のようなパートナーやMicrosoftさんに直接問い合わせしましょう~!

いかがでしたでしょうか?
次回は実際の用途に合わせたプランの使い分けや利用シーンについてご紹介します。

次回もお楽しみに!


Azure Active Directoryの使い分けについて

前回はAzure Active Directoryの概要についてご紹介しました。

今回はAzure Active Directoryをもっと知ろうということで料金プランの違いの詳細と利用ニーズについてご紹介します。

Azure Active Directoryのプラン詳細機能

Azure Active Directoryには3つのプランがあり、FREE、BASIC、PREMIUMで区分けされます。
まずはどのプランでも使える基本的な機能を見てみましょう。

共通機能での差異としてはディレクトリオブジェクトが、BASIC以上が無制限なのに対し、FREEが500Kです。
またSaaS アプリ用 SSOもPREMIUMが無制限なのに対し、BASIC以下は10アプリ/ユーザーとなります。

これはどういうことかというと、 管理者はFree と Basic のユーザーに対して、SaaS アプリへのアクセス権を何個でも割り当てることができるが、エンドユーザーはアクセスパネルで一度に 10 個のアプリしか表示されないということです。
パワーユーザーは無条件でPREMIUMですね!

そして次にBASIC以上から利用できる機能です。

・ログオン/アクセス パネルのブランディングのカスタマイズ
-サインインおよびアクセス パネル ページでの会社のロゴと色のカスタマイズ

・グループベースのアクセス管理とプロビジョニング
-グループを使用してユーザーをプロビジョニングし、何千もの SaaS アプリケーションにユーザー アクセスを一括して割り当てます。

・クラウドユーザーがセルフサービスでパスワードをリセットする機能
-Azure では、ディレクトリ管理者は常にパスワードをリセットできますがBasic では、ディレクトリ内のすべてのユーザーは Office 365 と同じサインインエクスペリエンスを使用してパスワードをリセットできるので、ユーザーがパスワードを忘れて管理者に問い合わせる、といったようなことが減ります。

・オンプレミスの Web アプリケーションへのセキュリティで保護されたリモート アクセスと SSO
-Azure Active Directory を使用してクラウドから SharePoint や Exchange/OWA などのオンプレミス アプリケーションに安全にアクセスできます。

ちなみにBASIC以上なら99.9% のSLAを持っています。
そして最後にPREMIUMだけで使える機能!

・オンプレミスのディレクトリへの書き戻しが可能な、ユーザーがセルフサービスでパスワードをリセットする機能
セルフ サービスのパスワード リセットはオンプレミス ディレクトリにライトバックできます。

・クラウド ユーザー用のセルフサービスのグループ管理
Premium では、グループの作成、他のグループへのアクセスの要求、他のユーザーが要求を承認できるようにグループの所有権の委任、グループのメンバーシップの管理などを、ユーザーができるようにすることで、日常的なグループの管理が簡略化されます。

・Multi-Factor Authentication (クラウド アプリケーションおよびオンプレミス アプリケーション)
PREMIUMだとMFAも使えます。驚き。

オンプレミスアプリケーション (VPN、RADIUS など)、Azure、Microsoft Online Services (Office 365、Dynamics CRM Online など)、および Azure Active Directory に既に統合されている多数の非 MSクラウド サービスに安全にアクセスできます。
Azure Active Directory の IDにMFAを有効にするだけで、認証機能を使えます。

・高度な使用量レポートとセキュリティ レポート
レポート自体はどのプランでも利用可能です。PREMIUMだと、

・不審なアクティビティのある IP アドレスからのサインイン
・異常なサインイン アクティビティがあるユーザー
・パスワード ロールオーバーの状態
・資格情報が漏洩したユーザー

上記なども閲覧可能です。
こちらは一部抜粋なので詳細はこちらをご確認下さい。

・Connect Health(Preview)
オンプレミスの Active Directory インフラストラクチャで正常性を監視し、使用状況の分析を取得します。

・Cloud App Discovery
Cloud App Discoveryが使えます。詳細は以下URLをご参照下さい。
(https://channel9.msdn.com/Series/EMS/Azure-Cloud-App-Discovery)

・Microsoft Identity Manager ユーザー CAL
Premium には、ハイブリッド ID ソリューションの任意の組み合わせをサポートするためにオンプレミス ネットワーク内で MIM サーバー (および CAL) を使用する権限を付与するオプションがあります。
これは、オンプレミスのディレクトリとデータベースを Azure Active Directory に直接同期する必要がある場合に便利なオプションです。
使用できる FIM サーバーの数に制限はありません。

各プラン想定利用シーン

では最後に、どんな使い分けをすればいいか、考えてみましょう。
※あくまで個人的な考えです!

・中小規模の企業
コストパフォーマンスや登録アプリ数などを考えるとBASIC以下の利用でしょうか。
場合によってはFREEでもいいと思います。

・部署が多い、部署ごとに管理するサービスが多数ある
こんなときはグループ管理機能があるBASIC以上のプランがおすすめです。
単純なグループ管理であればBASIC、部署ごとにシステム管理者がいるならPREMIUM、といった感じでしょうか。

・うちの会社はセキュリティ基準厳しいよ!
これはいわずもがな、PREMIUMですね。
MFAでの認証はもちろん、レポート機能として、「異常レポート」「エラー レポート」「アクティビティ ログ」「ユーザー固有レポート」などがあるのでより一層セキュリティを高める事ができます。
またこのレポートは、機械学習に基づく、と記載あるので未知の脅威に対応するためのヒントにもなりそうです。(やっぱりAzure Machine Learningなんですかね!?)

【参考URL】
http://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/active-directory/#
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/active-directory-editions/

いかがでしたでしょうか?
次回もお楽しみに!


Azure Data Lake について

今回はAzure Data Lakeについて、ご紹介します。

MicrosoftAzureでは最近エンタープライズ向けのサービスも充実してきました。
HD InsightやAzure SQL Datawerehouse、AzureDataLakeなど面白そうなサービスが続々と発表されています。

今回ご紹介するのは、AzureDataLakeについてです。

Azure Data Lakeとは

どんな企業にも様々な大量のデータはあると思います。ログデータであったりユーザーデータであったりセンサーだったり・・・
これらのデータは新しいサービスや価値を生み出すのに大切な資産だと思います。

昨今ではビッグデータ解析やリアルタイム分析などデータを活かすための手法や手段も増えてきました。

そんなビッグデータの格納先として活用できるのがAzure Data Lakeです!
Data Lakeは大容量の保存先を提供しつつ、低レイテンシーかつ高いスループットを保持したデータレポジトリーです。

そのシングルアカウントで1EB(!?)まで対応しており、1ファイルあたりでいうと1PBまで対応しています。まさにエンタープライズ!
もちろんエンタープライズなのでセキュリティ機能も充実しています。

パフォーマンスの監視はもちろん、Azure Active Directoryと組み合わせて、データすべてにID管理とアクセス管理が可能です。
※Azure Active Directoryについては別記事で詳しくご紹介します。

もう一つの大きな特徴はHadoopのファイルシステムであるHDFSのAPIを提供しているので、Hadoopに対応した分析ツールがそのまま使える、という点です。
冒頭で上げたHD Insightや、Hadoop環境の「Cloudera(http://www.cloudera.co.jp/)」「Hortonworks(https://jp.hortonworks.com/)」などの統合が可能です。

また、Revolution-R Enterprise などの Microsoft オファリング、Hortonworks、MapR などの業界標準ディストリビューション、および Spark、Storm、Flume、Sqoop、Kafka などのHadoop プロジェクトとも統合されます。

Azure Machine Learningにも対応しています、素晴らしい。

活用シーン
では、このAzure Data Lakeはどんな場面で使えるのか。
Azure HP(http://azure.microsoft.com/ja-jp/campaigns/data-lake/)から、抜粋しました。

■大容量を活かして
想定シナリオとして高解像度のビデオ、科学、医療、大量のバックアップ データ、イベント ストリーム、Web ログ、IoTなどの分野での活用

■低レイテンシーかつ高いスループットを活かして
高頻度、低遅延のリアルタイム分析が可能なのでWeb サイト分析、IoT、センサーからの分析など、準リアルタイムを求められるようなシーン

ちなみにData Lakeは2015年8月現在、まだ正式サービスされておらずプレビュー版のみとなります。
正式実装が楽しみですね。

いかがでしたでしょうか?
次回もお楽しみに!!


Azure StorSimple について

今回はAzure StorSimpleについてご紹介したいと思います。

クラウドという言葉もだいぶ一般的になってきました。
最近ではクラウドファーストなんて言葉もできるくらい浸透しています。

そんな中、本格的なクラウド利用はまだでも重要なデータだけは、大容量、即時性があるクラウド環境にバックアップしようなんていう声もあります。

そんな時に使えるのがiSCSIストレージ「Microsoft Azure StorSimpleです。

Azure StorSimpleとは

Azure StorSimple はAzure環境と連携できるiSCSIストレージです。
サーバールームや自社データセンター内のStorSimpleがMicrosoft Azureとの間でデータを自動的にやり取りし、高度なストレージ運用を手軽に実現できるのが特徴です。

StorSimple筐体内にSSDとHDDを持ち、Microsoft Azureストレージの領域も併せて管理及び利用可能です。
データのアクセス頻度などによって、保存領域を使い分けることが可能なので自由度が高いです。

また自動バックアップ機能があるので自前でバックアップ機能を拡張する必要がなく、バックアップデータはクラウド環境に配置することでDR対策をとることも可能です。

2015年7月現在では、StorSimple 8000 シリーズが主な型番となります。
StorSimple 8000 シリーズの主な特徴は以下になります。

■パフォーマンスおよびスケーラビリティ:
SSDおよびHDDの大規模なオンプレミス容量を備えた高度にスケーラブルなハイブリッドクラウドストレージ

■データ モビリティ:
StorSimple Virtual Appliance経由でのMicrosoft Azure上のエンタープライズ データへのアクセス

■統合された管理:
地理的に分散した物理アレイと仮想アプライアンス、データ保護ポリシー、およびデータ モビリティを管理するためのAzureポータル

【参考URL】
http://www.microsoft.com/ja-jp/server-cloud/products/storsimple/explore.aspx

こちらの記事も参考になります。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atclact/activesp/14/031300046/

StorSimpleの料金

気になるStorSimpleの料金はというと・・・

なんとHPに記載ありません。(パートナー経由の場合記載ある企業様もあります。)
購入の場合には、マイクロソフトエンタープライズ契約が必要になります。

詳細な購入方法についてはMicrosoft アカウント チームに問い合わせもしくは、storagesales@microsoft.comに連絡する必要があるのでご注意!

次回もお楽しみに!!


Azure DocumentDB について

今回はAzureDocumentDBについてご紹介したいと思います。

Microsoftといえば、SQLServerを提供していますね。
WindowsOSをメインにしているユーザーであれば使ったことが多いのではないでしょうか。
実際、リレーショナルデータベースの中でもSQLServerは世界的にも一定のシェアがあります。

そんな状況の中、MicrosoftAzureのはクラウド的に利用できるNoSQL型のデータベース、DocumentDBをリリースしました。

DocumentDBとは

DocumentDBとは上述した通り、NoSQL型のドキュメントデータベースサービスです。
最近特に成長しているモバイルアプリケーションやWebアプリケーション向けに設計されています。

従来のスキーマフリーのデータベースのほとんどは複雑なクエリやトランザクション処理などの対応が難しく、それにより高度なデータ処理ができません。
DocumentDBは上記のような機能を利用できるようにした、高速な読み取り書き込みや容易にスケールアップ/ダウンできる柔軟性の高いサービスといえるでしょう。

DocumentDBのメリット

■馴染みのある SQL 構文を使用
多種多様なJSONドキュメントをDocumentDBに格納し、馴染みのあるSQL構文を使用して照会可能です。

DocumentDB は、同時実行性の高い、ロックを用いないログ構造のインデックス作成技術を利用して、すべてのドキュメント コンテンツのインデックスを自動的に作成します。
そのため、スキーマのヒント、セカンダリ インデックス、ビューを指定せずに、豊富なリアルタイム クエリが可能となっています。

■データベース内で JavaScript を実行可能
標準のJavaScriptを使用し、JSONデータを扱うことができます。

DocumentDB は、JavaScript アプリケーション ロジックを完全なトランザクションとしてデータベース エンジン内から直接実行できます。
JavaScript が深いレベルで統合されているため、INSERT、REPLACE、DELETE、SELECT の操作を分離されたトランザクションとして JavaScript プログラム内から実行することができます。

■一貫性レベルをチューニング可能
明確に定義された 4 つの一貫性レベルの中からいずれかのレベルを選択し、一貫性とパフォーマンス間のトレードオフを最適な形で行うことができます。

DocumentDB では、クエリと読み取り操作に関して、Strong、Bounded-Staleness、Session、Eventual の 4 種類の一貫性レベルが利用できます。

■完全管理
オンプレミスのようにDBやリソースを管理する手間がかかりません。DocumentDBは完全に管理されているため、仮想マシンの管理、ソフトウェアのデプロイと構成などを行う必要はありません。

さらにすべてのデータベースは自動的にバックアップされます。
必要に応じて容量をプロビジョニングすることも可能です。

つまりデータベースの運用と管理に煩わされることなく、アプリケーションに専念することが可能です。

■スループットとストレージのスケールを柔軟に変更可能
ユーザーのニーズに応じて DocumentDB を容易にスケールアップ/ダウンが可能です。
SSD を使用したストレージとスループットの単位が細かく規定されており、スケール調整は、それらを予約することによって行います。

アプリケーションの成長に合わせて容量単位を追加購入すると、確実なパフォーマンスと共に、DocumentDB を臨機応変に拡張することができます。

■デザインとしてのオープン性
DocumentDB に対するプログラミングはシンプルです。
新しいツールを導入したり、JSON または JavaScript のカスタム拡張機能に準拠したりする必要はありません。

単純な RESTful HTTP インターフェイスを介して、CRUD、クエリ、および JavaScript 処理を含むすべてのデータベース機能にアクセスできます。

ちなみに現在対応しているライブラリは以下です。
.NET
Node.js
JavaScript
Python

DocumentDBの料金

次にDocumentDBの料金を見てみましょう。

2015年7月現在提供されているリージョンは米国東部、米国西部、北ヨーロッパ、西ヨーロッパ、東アジア、東南アジアです。
以下に参考までに東南アジアの料金です。

日本リージョンはくるのですかね?

いかがでしたでしょうか?

DocumentDBはすぐにでも始められるのでぜひお試し下さい。
次回もお楽しみに!!