マイクロソフト、PostgreSQL用の分散DBエンジンをオープンソースで開発するCitus Dataを買収。Azure上のPostgreSQLサービスを強化
マイクロソフト、PostgreSQL用の分散DBエンジンをオープンソースで開発するCitus Dataを買収。Azure上のPostgreSQLサービスを強化 米マイクロソフトは、PostgreSQL用の分散データベースエンジンを開発するCitus Dataの買収を発表しました。 We’re absolutely thrilled to announce that @microsoft has acquired Citus Data! #PostgreSQL #Azure #AzureDB https://t.co/NQLH5j28gQ — Citus Data (@citusdata) 2019年1月24日 Citus DataはPostgreSQLの拡張機能として、自動的にデータベースのシャーディングを行うことで複数のノードに処理を分散し、スケールアウト可能なデータベースを実現するデー
［速報］Azure Container Service（AKS）がAzure Kubernetes Service（AKS）に改名。Windowsコンテナにも対応開始。Build 2018
マイクロソフトは、米国シアトルで開催中のイベント「Microsoft Build 2018」で、「Azure Kubernetes Service」（AKS）を発表しました。これまでAzure Container Service（AKS）と呼ばれていたサービスを改名したものです。 もともとマイクロソフトは2015年にコンテナに対応したフルマネージドなサービス「Azure Container Service」（略称：ACS）を発表。その後2017年にはコンテナオーケストレーションにKubernetesを採用した同名のサービス「Azure Container Service」（略称：AKS）を発表しました。 マネージドKubernetesの利用料を無料に。Kubernetes専用の新コンテナサービス「AKS」（Azure Container Service）、マイクロソフトが発表 Azure
Microsoft/azuredatastudio: Azure Data Studio is a data management tool that enables working with SQL Server, Azure SQL DB and SQL DW from Windows, macOS and Linux.
Azure Data Studio is a data management and development tool with connectivity to popular cloud and on-premises databases. Azure Data Studio supports Windows, macOS, and Linux, with immediate capability to connect to Azure SQL and SQL Server. Browse the extension library for more database support options including MySQL, PostgreSQL, and MongoDB.
岐阜大学、「Azure Cosmos DB」で学内の論文・ドキュメント検索システムを構築
岐阜大学は、マイクロソフトの「Azure Cosmos DB」や「Azure Data Lake Store」、検索機能「Azure Search」を使い、学内の研究論文や様々な形式のドキュメント、美術・芸術作品といった非構造化データを検索・閲覧・分析できるようにする「戦略的統合データベース」を構築した。8月3日に日本マイクロソフトが事例として発表した。 岐阜大学ではこれまで、「ARIS-Gifu」というRDB（リレーショナルデータベース）を使って、学内の研究論文、知的財産、学生論文、社会活動、教員プロフィールなどを保存、活用してきた。しかしながら、ARIS-Gifuはデータの登録に手間がかかるため、教員の活用度が低かった。 ARIS-Gifuに代わるシステムとして、岐阜大学は2016年度から「戦略的統合データベース」の構築をスタート。システム構築には富士通が手掛けた。 戦略的統合データベ
Azure 障害との上手な付き合い方
2017/4/22 Japan Azure User Group (JAZUG) Global Azure Bootcamp 2017 @ Tokyo https://jazug.connpass.com/event/52917/
テーブルの設計 - Azure Synapse Analytics
この記事では、専用 SQL プールでのテーブルの設計に関する重要な初歩的概念について説明します。 テーブル カテゴリを決定する スター スキーマは、データをファクト テーブルとディメンション テーブルに編成します。 一部のテーブルは、ファクト テーブルまたはディメンション テーブルに移動する前に統合またはステージング データに使用されます。 テーブルを設計する際には、テーブルのデータがファクト、ディメンション、統合のいずれのテーブルに属するかを決定します。 この決定は、適切なテーブル構造体および配布を通知します。 ファクト テーブルには、一般にトランザクション システムで生成された後、専用 SQL プールに読み込まれる定量的データが含まれています。 たとえば、小売業の場合、販売トランザクションが毎日生成され、そのデータが分析のために専用 SQL プール ファクト テーブルに読み込まれます。
［速報］マイクロソフトとレッドハットが戦略的提携。両社の統合チームがAzure上のRed Hat社Linuxサポート、.NET Coreに対応など
［速報］マイクロソフトとレッドハットが戦略的提携。両社の統合チームがAzure上のRed Hat社Linuxサポート、.NET Coreに対応など マイクロソフトとレッドハットは、ハイブリッドクラウドの開発運用の支援強化などを軸とした戦略的提携を発表しました。 大きなトピックの1つが、マイクロソフトとレッドハットによるハイブリッド環境に対する統合サポートの提供です。両社のサポートエンジニアがマイクロソフト本社であるレドモンドに集まって統合チームとしてサポートを提供します。 これでMicrosoft Azureは、WindowsとLinuxのどちらを用いたハイブリッドクラウドであっても、顧客に統一的なサポートを提供できる環境を実現したわけです。 また、Linux版の.NETとなる.NET CoreがRed Hat Linux Enterprise、Atomic Host、そしてレッドハットの
monoe's blog - Site Home - MSDN Blogs
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
Azure Synapse Analytics SQL プールでトランザクションを使用する - Azure Synapse Analytics
この記事には、SQL プールでトランザクションを実装し、ソリューションを開発するためのヒントが記載されています。 ウィザードの内容 予想される通り、SQL プールは、データ ウェアハウスのワークロードの一部としてトランザクションをサポートします。 ただし、SQL プールを大規模に維持できるように、SQL Server と比べて一部の機能が制限されています。 この記事ではその差について説明します。 トランザクション分離レベル SQL プールは、ACID トランザクションを実装します。 トランザクションサポートの分離レベルは、既定では READ UNCOMMITTED になります。 これは READ COMMITTED SNAPSHOT ISOLATION に変更できます。それには、マスター データベースに接続する際にユーザー SQL プールの READ_COMMITTED_SNAPSHOT
ETL の代わりに ELT を設計する - Azure Synapse Analytics
従来の SMP 専用 SQL プールでは、データの読み込みに抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスが使用されています。 Azure Synapse Analytics 内の Synapse SQL プールには、コンピューティング リソースとストレージ リソースのスケーラビリティと柔軟性を活用した分散クエリ処理アーキテクチャが使用されています。 抽出、読み込み、および変換 (ELT) プロセスを使用すると、組み込みの分散クエリ処理機能が利用され、読み込み前のデータ変換に必要なリソースを排除できます。 専用 SQL プールでは、bcp や SqlBulkCopy API などの一般的な SQL Server オプションを含む多くの読み込み方法がサポートされていますが、データを読み込むための最速かつ最もスケーラブルな方法は、PolyBase 外部テーブルと COPY ステートメントを使用する
Introduction to Azure Storage - Cloud storage on Azure
The Azure Storage platform is Microsoft's cloud storage solution for modern data storage scenarios. Azure Storage offers highly available, massively scalable, durable, and secure storage for a variety of data objects in the cloud. Azure Storage data objects are accessible from anywhere in the world over HTTP or HTTPS via a REST API. Azure Storage also offers client libraries for developers buildin
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
機械学習サービス「Microsoft Azure Machine Learning」公開プレビューへ。低コストで手軽に機械学習の実装が可能に
マイクロソフトは、機械学習サービスをクラウドで提供する「Microsoft Azure Machine Learning」の公開プレビューを来月から開始すると発表しました。 Microsoft Azure Machine Learning combines power of comprehensive machine learning with benefits of cloud - The Official Microsoft Blog - Site Home - TechNet Blogs 機械学習とは、例えばECサイトでの購買履歴を基にしたおすすめ商品の提示、金融取引での取引分析による不正行為の発見、あるいは工作機械の稼働履歴分析による故障時期予想、などの分野で利用されています。 しかし機械学習を実現するには、まず大規模なデータ分析基盤を構築し、そこに機械学習のアルゴリズムを実装した
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GitHub - Azure/azure-sdk-for-ruby: Ruby SDK for Azure Resource Manager: build and manage your Azure cloud infrastructure (Compute, Virtual Networks, Storage, etc...) using Ruby.