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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
運用自動化、ここだけは押さえておきたい4つのポイント
運用自動化、ここだけは押さえておきたい4つのポイント：特集：運用自動化ツールで実現する、クラウド時代の運用スタイル（6）（1/2 ページ） 運用自動化が求められる背景から実現法、ツールの選び方、適用法まで、全方位的に解説してきた本特集。今回はこれまでの記事を基に、実現のポイントをシンプルに振り返る。 運用自動化の実現に当たり、何を目指し、何に留意すべきなのか？ テクノロジの進展を受けて、ビジネスとITの距離は年々縮小し、ITのパフォーマンスがビジネスのパフォーマンスを左右する時代になっている。こうした中、市場環境変化が速い中でも着実にビジネス機会を獲得するために、「速くシステムを開発し、迅速にリリースし、エンドユーザーの反応を見て改善／廃棄する」といった一連のフィードバックサイクルをスピーディに回すアプローチが重視されている。 これはSoE（System of Engagement）と呼ば
物理サーバー40台→5台に、大崎市民病院が共通仮想化基盤
宮城県北地域の基幹病院である大崎市民病院では、今年7月の本院の新築／移転に合わせ、EMC「VSPEX」ベースで構築した共通仮想化基盤を稼働させた。設備投資コストと運用管理負荷の大幅な削減と、システム停止時間の短縮、可用性向上などを実現している。 同事例は、システム構築を担当したネットワンシステムズが12月22日に公開したもの。 大崎市民病院では従来、電子カルテシステム、医療用画像管理システム、放射線部門システム、検体検査部門システム、薬剤部門システムといった医療情報システムを、それぞれ個別に導入したサーバー／ストレージ／ネットワークで運用しており、設備投資コストと運用管理負荷が大きな課題となっていた。 病院の新築／移転を機にこの課題を解決するため、同院では医療情報システム共通の仮想化基盤構築を決定した。これに対し、ネットワンシステムがEMC VSPEXベースの仮想化基盤パッケージを提案、採
Google、自社サービスで利用しているものと同じ性能の「Google Compute Engine Autoscaler」をベータ公開
Google、自社サービスで利用しているものと同じ性能の「Google Compute Engine Autoscaler」をベータ公開 GoogleはIaaS型クラウドサービス「Google Compute Engine」で、負荷に応じて自動的にインスタンス数を伸縮する機能を提供する「Google Compute Engine Autoscaler」（以下Autoscaler）のベータ公開を開始したと発表しました。これにより、この機能が誰でも利用可能になるとのこと。 Autoscalerは、今月5日に行われたGoogleのイベント「Google Cloud Platform Live」で発表された機能。わずか数分で千インスタンスを起動するといった、迅速な伸長、縮退が特長。 Google Compute Engine上に構築されたサービスに対して短時間で急速に負荷が上昇するスパイクのような
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