まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。
配信 まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 はじめに まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 配信のために高いパソコンや配信機材を買ったり、一人で頑張る必要が無くなります。 また。自宅のネットワーク環境を気にする必要がありません。 これまで手元のパソコンでイベント配信を運用してきて下記のような問題が発生しています。 配信するスタッフの確保問題（ほぼ趣味） 同等の環境を冗長することが難しい そのため当日の交代が出来ない イベント運用側としては頭の痛い問題です。 要は手離れができないです。 これらを解決する方法としてクラウド上のIaaSを利用しスタッフ共同運用を行えば解決できると考えています。 配信している方の一部には、すでにクラウド上から配信を行っ
後悔しないための Azure App Service 設計パターン (2020 年版) - しばやん雑記
Azure App Service (Web Apps) がリリースされて 6 年、情報のアップデートを行いつつ気になった情報は適当にブログに書くという日々ですが、Regional VNET Integration や Service Endpoins が使えるようになって設計に大きな変化が出るようになったのでまとめます。 最近は Microsoft で HackFest を行うことも多いのですが、App Service をこれから使い始めたいという場合に、失敗しない構成を共有したい、知ってほしいという意図もあります。多いですが中身は単純です。 基本設定 64bit Worker は必要な場合のみ利用する FTP / Web Deploy をオフにする Always on を有効化する ARR affinity をオフにする HTTP/2 の有効化を検討する Health Checks の
Azure IoT Hub にデバイス テレメトリを送信するチュートリアル - Azure IoT
このクイックスタートでは、基本的な Azure IoT アプリケーション開発のワークフローについて説明します。 Azure CLI と IoT エクスプローラーを使用して、Azure IoT ハブとデバイスを作成します。 次に Azure IoT device SDK サンプルを使用して、温度コントローラーを実行し、それをハブに安全に接続し、テレメトリを送信します。 温度コントローラーのサンプル アプリケーションはローカル コンピューター上で動作し、センサー データをシミュレートして IoT Hub に送信します。 前提条件 このクイックスタートは、Windows、Linux、Raspberry Pi で実行できます。 これは、次の OS およびデバイス バージョンでテストされています。 Windows 10 Ubuntu 20.04 LTS Raspberry Pi 3 Model B+
エンジニアにもっと推され隊 2015 ～ ExpressRoute ってなんたー？
Azure Backup および System Center Data Protection Manager を用いた Exchange Server の...
AWSからAzureに移った感想 - Qiita
概要 昨年までAWSを使ってましたが、今年から会社都合でAzureを使うことになり、だいたい1年が経ちました。 最初は「どっちも同じクラウドでしょ」くらいの認識でしたが、使っているうちに色々と感想というか不満が溜まってきたのでここに吐き出します。 両社のサービスを比較してうんぬん・・・みたいな話ではなく、だいたいAzureの管理画面への不満（ただの感想）とかなのでご了承ください。 ポータルがもっさりしている Azureのポータルは全体的に動作がもっさりしている印象です。 AWSと異なり最初に弄るサービスを選択する形ではないので、その分一つの画面で操作できることが多く、画面遷移していくと迷子になってとりあえずTOP画面に戻ることも多いです。 一覧でリソースの状態が反映されるのも遅いので「あれ？全然VM起動しないな？」と思って更新すると起動してたりします。（これはAWSでもあったかも） なおポ
What is the Speech service? - Azure AI services
The Speech service provides speech to text and text to speech capabilities with a Speech resource. You can transcribe speech to text with high accuracy, produce natural-sounding text to speech voices, translate spoken audio, and use speaker recognition during conversations. Create custom voices, add specific words to your base vocabulary, or build your own models. Run Speech anywhere, in the cloud
主要クラウドサービス別 機械学習アルゴリズム機能比較 - Qiita
はじめに AzureのMachineLearningで使用している機械学習アルゴリズムを調査するついでに、他の主要クラウドサービスで提供している機械学習についても調べてみたので、機能比較としてまとめてみました。 対象クラウドサービス 以下ベンダーのクラウドサービスを対象としました。 Microsoft Azure Machine Learning Amazon Machine Learning Google Prediction API IBM Bluemix(Watson) 比較内容 １．機能有無 機械学習アルゴリズムを「学習分類」と「アルゴリズム分類」のカテゴリに分類し、その観点での機能有無の比較を行いました。 学習分類 アルゴリズム分類
Notebooks at Microsoft - Visual Studio
Learn more about all the notebooks experiences from Microsoft and GitHub You can enjoy powerful, integrated Jupyter notebooks with the following products and services from Microsoft and GitHub. Notebooks in Visual Studio Code VS Code is a free code editor and development platform that you can use locally or connected to remote compute. Combined with the Jupyter extension, it offers a full environm
機械学習アルゴリズムの選択方法 - Azure Machine Learning
よくある質問は、「どの機械学習アルゴリズムを使用すればよいか」ということです。 選択するアルゴリズムは、主として、データ サイエンス シナリオの次の 2 つの異なる側面によって決まります。 データを使って何をしたいか? 具体的には、過去のデータから学習することによって回答を得たいビジネス上の質問は何かということです。 データ サイエンス シナリオの要件は何か? 具体的には、ソリューションでサポートする精度、トレーニング時間、線形性、パラメーターの数、特徴の数はどのくらいかということです。 Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向け
IoTデバイスがクラウドと通信する時の、プロトコル変換のイロイロについて頭に入れておくための投稿（Azureを題材に）
IoTデバイスがクラウドと通信する時の、プロトコル変換のイロイロについて頭に入れておくための投稿（Azureを題材に） この投稿について このQiita投稿は恐らくAzureのIoT接続時のプロトコル変換のための方法に関する最も詳しい日本語の資料になると思います。 このQiita投稿はちょっとニッチですが、 種類が違うIoTデバイスを管理するときに必要な知見 大量のIoTデバイスを管理する方法 IoTデバイスを統合的に管理するためのアーキテクチャ について知るにはとても良いのではないかと思います。 例えばIoTのデバイスを開発してクラウドにつなげる必要があったとします。 そういうとき、例えばRaspberry Piやネットワークモジュールを付けたArduinoを使いますよね。 で、そんな成熟したコミュニティを持っているマシンからつなげる分にはMQTTとかAMQPとかHTTPとか、「一般的な
グーグルもGPUクラウドに参入、4社のコスパ比較
米グーグルは現地時間2017年2月21日、同社のIaaS（インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス）「Google Compute Engine」で、仮想マシンにGPU（グラフィックス処理プロセッサ）を付加できるβ版サービスを始めたと発表した。 グーグル、米マイクロソフト、米アマゾン・ウェブ・サービスの3大クラウドで、GPU提供サービスがそろったことになる。価格競争に火が付けば、ディープラーニング（深層学習）を含む機械学習へのGPUの適用がさらに進みそうだ。 付加できるのは、GPUボード「NVIDIA Tesla K80」に搭載されたKepler世代のGPU。1つの仮想マシンにGPUを1～8個（ボード換算で1/2～4枚）追加できる。 1GPUの利用価格は0.7ドル/時間から。仮想マシンの価格を含めても、TeslaシリーズのGPUを時間単位で提供できるサービスの中では、単精度1テラFLOP
Azure IoT HubをESP8266で使おう！ - Qiita
日本での発売から一年がたち多数の作例が出てくる「ESP8266」(ESP-WROOM-02)をもっと使いこなしてみませんか？ 今回はAzureのサービスの一つであるIoTHub、それを簡単に扱えるライブラリーを作ったので紹介してみようと思います。 ちょこっと宣伝 ところどころで出てくるESP8266の基板ですが、私が作成した「Nefry」(ねふりー)という基板を使っています。 dotstudioさんにて販売中です！！ USBに直接繋げられたり、Webページ上でWiFiの設定やESP8266の端末設定ができるようになっていたりとESP8266をより簡単に扱えるものになっています。 詳しくはLigブログで記事をいくつか載せていますのでご覧ください。 自作したオリジナルIoTデバイス「Nefry」とインターネットを繋いでみた Webサービス同士を連携できる「IFTTT」と自作IoTデバイスを繋い
Machine Learning Studio (クラシック) のデータを準備します - Azure Architecture Center
データの前処理とクリーニングは、データセットをモデルのトレーニングに使用する前に実行する必要がある重要なタスクです。 生データはノイズが多く、信頼性が低く、値が欠落している可能性があります。 このようなデータを使用してモデリングを行うと、誤解を招く結果が生成されることがあります。 これらのタスクはTeam Data Science Process (TDSP) の一部であり、通常は、必要な前処理の検出と計画に使用されるデータセットの初期探索に続きます。 詳細については、 「Team Data Science Processとは」 を参照してください。 データ探索タスクのような前処理タスクとクリーニングタスクは、SQL、Hive、Azure Machine Learning Studio (クラシック) などのさまざまな環境で実行できます。 RやPythonなどのさまざまなツールや言語を使用
An IoT platforms match : Microsoft Azure IoT vs Amazon AWS IoT
Overview : IoT reference architecture A complete IoT solution is made of different parts. First of all, we need to ingest all the events and data sent from devices and it’s a such big problem because in the Internet of Things era we have to think at “scale” with hundreds, thousands, million and … billion of devices. In this scenario, we have to use an ingestion system that is able to scale and han
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azure-iot-sdk-python/python-devbox-setup.md at master · Azure/azure-iot-sdk-python · GitHub
How to use the Azure IoT Hub File Upload API with Python
Raspberry PiとMicrosoft Azureを連携してIoTを活用しよう
【Zeal】azure + power biで始めるbigdata分析の第一歩 20171115版 公開用
Raspberry Pi Azure IoT Web Simulator
Azure IoT Hub のドキュメント