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」が正式版に、PythonやRのライブラリにも対応。誰でも機械学習を利用可能に
Azure Machine Learningを用いることで、利用者は機械学習のための大量の仮想マシンやHadoopのようなソフトウェアを用意する必要がなくなり、容易に機械学習による推論や予測、分析といったサービスを実現できるようになります。クライアントとしてExcelを利用することも可能。 モデルの作成には、Webブラウザからグラフィカルな操作が可能な「Azure Machine Learning Studio」が用意され、プログラミング不要で分析モデルを作成可能。そのモデルの中で行う計算や学習のためのライブラリとしてPythonとRにも対応ました。 あらかじめ機械学習を利用して構築されたレコメンデーション、アノマリー検出、テキスト分析などのサービスも「Azure Store」で提供され、すぐに利用可能です。コミュニティによるギャラリーも用意されています。いま見たところ「飛行機のエンジンの
デザインパターンから見た AWS と Azure
2. 自己紹介 • はるたま（@harutama） – 冨田 順（とみた すなお） – 職業：プロ社畜 – Microsoft MVP for Microsoft Azure • Azureのコミュニティやってます – http://r.jazug.jp/ • クラウドごった煮の中の人もやってます – http://www.cloudmix.jp/ 2 5. パターン一覧 • 基本のパターン – Snapshotパターン（データのバックアップ） – Stampパターン（サーバの複製） – Scale Upパターン（動的なサーバのスペックアップ／ダウン） – Scale Outパターン（サーバ数の動的増減） – Ondemand Diskパターン（動的なディスク容量の増減） • 可用性を向上するパターン – Multi-Serverパターン（サーバの冗長化） – Multi-Datacent
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
AmazonクラウドとAzure、相次いでHaswell-EPベースの大規模インスタンスを提供へ
マイクロソフトとAmazonクラウドは相次いで、Xeon E5 v3プロセッサ（コード名Haswell-EP）を30コア以上割り当て可能な大規模インスタンスの提供を開始しました。 Haswell-EPはインテルが昨年秋に発表したサーバ／ワークステーション向けの最新プロセッサ。1CPUあたりのコア数は最大18となりメモリ容量も1.5TBと拡大、仮想環境での性能も大幅に向上させています。 マイクロソフト、AzureでGファミリーを提供開始 マイクロソフトは8日、Microsoft AzureでHaswell-EPを基盤とした最大32コア、448GBメモリ、6.5TB SSDストレージの仮想マシン「Gファミリー」の提供を開始しました。 これまでのAzureのインスタンスと同様に、仮想マシンのコアには基盤となるプロセッサの物理コアがそのまま割り当てられと説明されているため、Gファミリーでは仮想マシ
Webブラウザーだけで学ぶ機械学習の「お作法」
Webブラウザーだけで学ぶ機械学習の「お作法」：Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（2）（1/4 ページ） 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。 連載バックナンバー 第一回は、Azure Machine Learning（Azure ML）がどのようなものかを紹介し、実際にワークスペースを作成してサンプルを確認するところまでを解説しました。今回はサンプルのこのフローを詳しく読み解いていき、Azure MLではどのようにすれば機械学習の仕組みが使えるようになるのかを見ていきましょう。 前回確認したサンプルの画面と「機械学習のお作法」を思い出しておきましょう。下の図は、サンプル画面に1～5の「機械学習のお作法」を当てはめたものです。 以降では、この図を基に、
Microsoft Azureが10時間を超える障害。原因はストレージの性能改善のバグと運用のミスとの報告
Microsoft Azureが10時間を超える障害。原因はストレージの性能改善のバグと運用のミスとの報告 マイクロソフトのクラウドサービス「Microsoft Azure」は、11月19日水曜日の午前10時前（日本時間）から午後8時45分の10時間を超える長時間、ストレージや仮想マシンなど多くのサービスでサービスの中断や性能低下などの障害を引き起こしていました。 その原因について、Microsoft Azureのブログのエントリ「Update on Azure Storage Service Interruption」（日本語訳「Azure Storage サービスのサービス中断について - Microsoft Azure Japan Team Blog (ブログ)」で報告されています。 この障害で影響があったのは、Azure Storage、StorSimple、Azure Backu
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
マイクロソフト、Linux版の.NETをDocker上でデモ。Visual Studioからリモートデバッグ可能
マイクロソフト、Linux版の.NETをDocker上でデモ。Visual Studioからリモートデバッグ可能 マイクロソフトは先週開催した同社のイベントConnect();で、.NETコアランタイムと.NET server frameworkのオープンソース化、およびLinux版とMacOS X版オフィシャルディストリビューションのリリースを発表しました。 ［速報］マイクロソフト、サーバサイドの「.NET Core Rutime」と「.NET Framework」のオープンソース化を発表。C#コンパイラやASP.NETなど ［速報］マイクロソフト、「.NET server framework」のLinuxとMacOS X用オフィシャルディストリビューションを発表。.NETアプリケーションのビルド、実行が可能に これにあわせて同社は、Linux上のDockerコンテナの上でC#で記述され
［速報］IBMとマイクロソフトがクラウドで協業を発表。WebSphereやDB2がAzureで、.NETランタイムがBluemixで利用可能に。協業の意味を分析する
［速報］IBMとマイクロソフトがクラウドで協業を発表。WebSphereやDB2がAzureで、.NETランタイムがBluemixで利用可能に。協業の意味を分析する この協業により実現される具体的な内容は以下の4つです。 IBMとマイクロソフトはWebSphere Liberty、MQ、DB2など、IBMの主要なミドルウェアをMicrosoft Azureで利用可能にする Windows ServerとSQL ServerをIBMのクラウドで提供する IBMとマイクロソフトはIBM Bluemixで.NETランタイムの提供のために協力する ハイブリッドクラウドの展開を支援するため、IBMは自社ソフトウェアのWindows ServerとHyper-V対応を進めると同時に、IBM Pure Application ServiceをAzureで稼働させるべく計画を立てる つまりAzureでWe
「パブリッククラウドで最大の仮想マシン」、Azureが最大32物理コア、450GBメモリ、6.5TB SSDの仮想マシン「Gファミリー」と、IOPSが5万以上/レイテンシ1ミリ秒以下の「プレミアムストレージ」を発表
マイクロソフトは20日（米国時間）に開催されたイベント「Microsoft Cloud Briefing」において、データ処理向けの高性能仮想マシン「Gシリーズ」のリリースを発表しました。 Gファミリーは最大で32コア、448GBメモリ、6.5TBのストレージを提供。コアについては「Dedicated Core」（専用コア）と説明されているため、基盤となるXeon（Haswell）プロセッサの物理コアがそのまま割り当てられます。 マイクロソフトのクラウド部門責任者であるスコット・ガスリー氏は、「パブリッククラウドで最大の仮想マシン。AWSで最大の仮想マシンよりメモリ容量で2倍、Google Compute Engineの4倍だ」と、他社への対抗心を隠そうとしませんでした。 またガスリー氏は21日のコミュニティイベント「AzureConf」の基調講演で、GファミリーのGが怪獣ゴジラからとった
Microsoft AzureでDocker専用LinuxのCoreOSサポートを発表、マイクロソフト
Microsoft AzureでDocker専用LinuxのCoreOSサポートを発表、マイクロソフト Windows ServerとMicrosoft Azureでコンテナ型仮想化のDockerをサポートすると先週発表したばかりのマイクロソフトが、さらにMicrosoft AzureにおけるDocker対応の強化を打ち出しました。 マイクロソフトは20日（米国時間）、Dockerに最適化されたLinux OSであるCoreOSを、Microsoft Azureでサポートすると発表しました。 具体的には、Microsoft Azureの「Azure Virtual Machines Gallery」でCoreOSが選択可能になり、Hyper-Vの仮想マシン上でCoreOSが稼働します。CoreOSのイメージはCoreOS社のアルファチャンネルから数週間以内に安定版が提供される予定とのことで
マイクロソフト、オンプレミス用Azureとなる垂直統合システム「Cloud Platform System」発表。デルのサーバで11月発売
マイクロソフト、オンプレミス用Azureとなる垂直統合システム「Cloud Platform System」発表。デルのサーバで11月発売 米マイクロソフトは、オンプレミスでMicrosoft Azure相当のクラウド機能を提供できる垂直統合システム「Cloud Platform System」を発表しました。あらかじめデルのサーバとストレージにマイクロソフトのHyper-V、Windows Serverなどが統合されたシステムです。 Cloud Platform Systemは1ラック構成から最大4ラックまで拡張可能。1ラック当たり32サーバで512コア（各サーバはE5-2650v2 デュアルCPU）、8TBメモリ（各サーバ256GB）、252TBストレージ。性能や安定性と価格の最適なバランスを追求した専用の設計。 このハードウェアにHyper-V、Windows Server 2012
［速報］マイクロソフトがDockerと提携、次期Windows ServerでDockerを採用と発表。Microsoft AzureではDocker Hubとの統合も
米マイクロソフトはDocker社と提携し、次期Windows ServerでDockerをサポート。Microsoft AzureでもDockerをサポートするとともに、Docker Hubとの統合も行うと発表しました。 同社のエンタープライズおよびクラウド部門の責任者であるスコット・ガスリー氏が自身のブログ「Docker and Microsoft: Integrating Docker with Windows Server and Microsoft Azure」で明らかにしています。 DockerのWindowsイメージに対応 ガスリー氏のブログによると、Windows ServerとMicrosoft AzureによるDocker対応は以下の通り。 （1）マイクロソフトはDocker Engineを次期Windows Serverに統合。次期Windows Serverにコンテナ
データベースのシャーディングを自動運用してくれる「Azure SQL Database Elastic Scale」が公開
データを分割して複数のデータベースサーバで分散処理することで高いスケーラビリティを実現する手法「シャーディング」が、Microsoft Azureの新機能「Azure SQL Database Elastic Scale」としてプレビュー公開されました。 シャーディングの処理は一般に、データの分割方法や分割したシャードごとのデータベースサーバの割り当て、データベースサーバに割り当てた後で負荷に偏りが出た場合のシャードの再分割やマージなど、さまざまな複雑な処理と運用を自前で行わなければならず、手間の掛かる手法の1つでした。 Azure SQL Database Elastic Scaleは、こうしたシャードの管理や負荷に応じた分割やマージといった運用を自動的に行ってくれると同時に、シャーディングを利用するためのライブラリも提供。Azure SQL Database Elastic Scale
第6回 クラウドサービスの比較：AWS、Windows Azure、さくらのクラウド | gihyo.jp
今回でこの連載も最終回です。これまでAmazon Web Services、さくらのクラウド、Windows Azure、Google App Engineについて触れてきました。最終回ということでこれらのベンチマークを比較してみたいと思います。 unixbenchで比較 Amazon Web Services（AWS）、さくらのクラウド（以降さくら）、Windows Azure（以降Azure）は、IaaS（仮想サーバ）がありますが、Google App EngineはPaaSなので単純な比較はできません。まずは前者の3つについて、比較をしてみましょう。 今回はパフォーマンス計測の定番、unixbenchで比較をしてみました。 https://code.google.com/p/byte-unixbench/ 計測対象は下記の通りです。 ディスクについては、AWSではProvis
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東京工科大の学生が学内システムをDockerで開発、その舞台裏を聞く
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