fluentd と Azure & PowerBI を連携させた簡単リアルタイム分析&ダッシュボード構築 - Qiita
はじめに 最近リアルタイムストリーム処理が注目されて、いろんなプロダクトやサービスが出て盛り上がっているので、そんな中でも可視化まで一気に手に入って簡単に使えるAzure & PowerBIを使うための手順をまとめておこうと思います 注: 2015/08/21現在の情報なので、今後変わっていく可能性があります 注: 2015/08/21現在、設定するリージョンとしては西日本もしくはUSをオススメします 何ができるの？ こんな感じのイケてるリアルタイムダッシュボードが、コードを書くことなく作れます このダッシュボードでは5秒に1度自動更新がかかるようになっています(更新はストリーム処理の頻度によります) 全体構成 このスライドの19ページ目にある図(下記)がEnd to Endの構成イメージで、この記事ではData Collection を fluentd で行い Event Hubs/St
コンテナー: Docker、Windows、および動向
最近では、コンテナーについて話すことなしに、クラウド コンピューティングの議論をすることはできません。銀行や金融サービス会社からECサイトまで、すべてのビジネスにわたる組織は、コンテナーとは何か、クラウドにおけるアプリケーションにとってコンテナーは何を意味するか、コンテナー固有の開発/IT運用シナリオでどのようにコンテナーを最大限に利用するかについて、理解したいと考えています。 皆さんがよりシームレスにクラウド アプリケーションを構築、テスト、デプロイ、管理するために、この重要なクラウド コンピューティング開発を最大限に活用する方法を理解するのを助けるため、コンテナーとは何か、コンテナーがどのように動作するかという基本から、現在、コンテナーが最も幅広く使われているシナリオ、「コンテナー化」をサポートする現れつつある動向まで、私の観点を共有しようと思います。 コンテナーの概要 抽象的な言葉で
マイクロソフトのMicroservice開発用PaaSが素敵だった件 - Qiita
先日は瞬殺で作るMesos + Chronos + Marathon + Dockerクラスタ環境で書いた通り、Mesosの環境を作ったのですが、今回はマイクロソフトが発表したService Fabricを触ってみました。実際触ってみるとかなり面白い感じなので、皆さんにも共有してみたいと思います。 Service Fabricとは Azure Service Fabricはマイクロサービスベースのアプリケーションを素早く開発するためのPaaSです。 マイクロサービスとは その前にそもそもマイクロサービスとは何でしょうか？マイクロサービスはマーチンファウラー氏が提唱した用語です。具体的なイメージはこの記事がわかりやすいです。モノリシックなRubyからGoによるマイクロサービスへ 上記マーチンファウラー氏のMicroservicesのページより 今までのアプリケーションは例えば私も大好きなRu
Azure Machine Learning を利用したアプリケーション開発 - Qiita
Azure Machine Learningは、Webブラウザで手軽に機械学習のモデルを作成することができるプラットフォームです(2015年2月正式リリース)。 ここで作成したモデルはWeb APIから呼び出すことができます。 今までは機械学習を組み込む・・・となるとPython等のライブラリを使うことが一般的で、なれた言語とは異なるプラットフォームで開発しなければならないことも少なくありませんでしたが、これでWebリクエストさえ飛ばせれば機械学習アルゴリズムを利用したアプリケーションを開発することが可能になりました。 今回は、このAzure Machine Learningを利用したアプリケーション開発について、その手順を紹介します。以下は、今回作成したモデルの最終的な図になります。このフローに沿って解説していこうと思います。 このモデル、およびこのモデルを利用したアプリケーションのコー
「Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（3）： 作った機械学習モデルをWebサービスにしてデプロイする サンプルを使って、機械学習に必要なお作法を学んだところで、今回は実際にインプットとアウトプットのデータを外部から受けられるようにしてみます。このままデプロイしてAPIテストまで進めてみましょう。（2014/12/1） Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（2）： Webブラウザーだけで学ぶ機械学習の「お作法」 Azure MLの使い方を、機械学習の「お作法」に即して見ていきましょう。フローチャートと説明があるので、データを元にしたレコメンドの仕組みを確認できます。（2014/12/1） Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（1）： Azure MLって何？ からワークスペース作成まで 数学的な知識やソフトウェア知識がないと挑戦しにくい印象の機
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 MLって何？ からワークスペース作成まで
Azure MLって何？ からワークスペース作成まで：Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（1）（1/2 ページ） 数学的な知識やソフトウェア知識がないと挑戦しにくい印象の機械学習を、Webサービスとして利用できる環境が「Azure Machine Learning」です。全体のプロセスを見ながら体験して理解してみましょう。 連載バックナンバー 本連載では、GUIやWebブラウザーなど手軽な環境を活用して、機械学習そのものの考え方の基本を理解していきます。 いきなりですが、読者の皆さんに質問です いきなりですが……、 機械学習って興味ありますか？ 機械学習を実際にしたことはありますか？ おそらく、こうした問いかけに対して、「興味はあるけど触れたことがない」という読者の方がほとんどだと思います。その理由を筆者は、どうやってやったらいいのか分からないからじゃないかなぁ、と思って
あまりにも良くあるAzure問答集 - Azure息子
はい、どうもー。@k1hash です。 Windows Azureアドベントカレンダーの兼ね合いでブログを書いております。 最近、公私ともにWindows Azureの問い合わせが増えて、嬉しいのですが、 どうも毎度同じようなことを話すようになってきたのでよくある問答集を作ってみました。 これ見といて、で序盤の検討事項がある程度済ませられるようになれば幸い。 ※だいぶフランクに書いだけど、脳内はクラウディアさんの音声に変換して聞くとよいでしょう。 うちの会社の＊＊システムはAzureで動きますか？まずだけどデータをクラウドに置くに際して、遵法系やお客さんのポリシーは確認した？データによっては国外に持ち出せないもの、お客さんのポリシーに反するものがあるので、良く確認してね。 ユーザーのIDとパスワードレベルであれば、暗号化して保存すれば、解決するケースは多いかもね。 で、国外に置けないケース
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