1年半、チューニングの嵐を越えて──「Tポイント」データ分析基盤を開発した男たち、汗と涙の記録
「クラウドは必須だ。あえて、反逆者となる道を選んだ」とCCCマーケティングの松井太郎氏（ITシニアマネージャー）は笑う。2015年当時、クラウドに対する理解は社内でも現在ほど進んでいなかったという。品質面とセキュリティの観点からクラウド移行が難航を極めたのは想像に容易い。社内で奔走したプロジェクトメンバーに話を聞いた。 分析業務の完全移行 Modelerとの闘い クラウド導入の検討は、2015年にスタート。セキュリティ要件の確認など社内調整を済ませ、2017年6月にプロジェクトが正式に発足した。この段階では、Microsoft Azureの他、他社のパブリッククラウドも同時にPoC（概念実証）を実施し、性能を比較検討していた。最終的にMicrosoft Azureを選んだ理由は（1）Azure Synapse Analytics（当時の名称はAzure SQL Data Warehouse
サーバーレスを取り入れたAzure、共同開発できるVisual Studioなど一挙に紹介【de:code 2018】
2018年5月22日から2日間、日本マイクロソフトは開発者向けに「de:code 2018」を開催し、同社の開発者向けの最新技術を披露した。テーマに「love to code」と掲げ、開発者がプログラミングに専念できるような環境や利便性を追求していることをアピールした。 3つのコア技術：ユビキタス、AI、マルチセンスとマルチデバイス 初日の基調講演で登壇したのは日本マイクロソフト株式会社 執行役員 常務 デジタルトランスフォーメーション事業本部長 伊藤かつら氏。「マイクロソフトは開発者のみなさんがどのようなイノベーションを提供できるかが大事と考えている」と話し、イベントを通じて開発者の能力や生産性を高め、力づけることを重視するスタンスを示した。 伊藤かつら氏、日本マイクロソフト株式会社 執行役員 常務 デジタルトランスフォーメーション事業本部長 伊藤氏はマイクロソフトの世界観を紹介した。こ
月額10円から作るServerless Website〜Azure編〜/serverlessfukuoka-20170825
2017/8/25 Serverless Meetup Fukuoka #1 の資料です。 https://serverless.connpass.com/event/62473/
機械学習プラットフォーム Azure Machine Learning を使ってみた – プログラミング生放送
Microsoft Azure ML (Machine Learning) にふれてみた話です。機械学習の知識はないですが、簡単に使えて、すぐに Web サービスなどに使えそうだったので、トライしてみました。 そもそも、どんなことができるかは、提供されている サンプル一覧 を見るとなんとなくわかります。 Microsoft Azure Machine Learning Gallery 映画のリコメンド、Wiki の説明文から似ている会社を探す、手書き文字の認識（予測）、自動車の価格予測など、いろいろあります。 私が今、Azure ML とあわせて使ってみたいデータはツイートデータですが、ここでは、Azure ML のサンプルを元に紹介します。 Azure ML ワークスペースの作成と ML Studio はじめに、manage.windowsazure.com でワークスペースを作成します
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
Azure Machine Learningを使ってAzure界のお義父さんこと( @statemachine )が仕事する確率を予測してみた - がりらぼ
事の発端 毎日仕事をしているかの真偽が問われているAzure界のお義父さんこと( @statemachine )さんですがもしかしてAzureならお義父さんが仕事するのかしないのかが分かるんじゃないかなと思いつきました。 Azureといえば最近こんなニュースがでましたね。 Microsoft、クラウドベースの機械学習プラットフォームAzure MLを正式リリース - TechCrunch まあようするに強力な機械学習プラットフォームであるAzure Machine Learningに、お義父さんの特徴量を学習させてみようという話です。 監視社会や...— お義父にゃん™ (@statemachine) 2015, 2月 20 何を学習させるか さて、まずどうやってお義父さんが仕事してるかしてないかを判定するかですが、お義父さんのTwitter(@statemachine)でのツイートを利用
過去365日一度も落ちなかったクラウドサービスはある？ AWSやAzureの実際の年間ダウンタイムは？ Cloud Harmonyの調査結果
クラウドを対象にした調査会社CloudHarmonyが、過去1年のおもなクラウドの稼働状況を明らかにしています。GigaOmが記事「Amazon Web Services tops list of most reliable public clouds — Tech News and Analysis」で紹介していますが、下記のCloudHarmonyのデータは誰でも参照できます。ここでは注目ポイントをざっと見てみましょう。 CloudHarmonyの提供しているサービスの1つ「CloudSquare」では、おもなクラウド（おそらくCloudHarmonyに申し込みをしたクラウドベンダ）の稼働状況をほぼリアルタイムに表示しています。これはサーバのモニタリングサービスを提供しているPanoptaの協力によって実現しているもので、Panoptaは60秒ごとにエージェントから情報を収集していると
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