IaaS型クラウドにおけるAWSのシェアは45％、Azureが18％で2位、3位はアリババ。2020年8月のガートナー調査
IaaS型クラウドにおけるAWSのシェアは45％、Azureが18％で2位、3位はアリババ。2020年8月のガートナー調査 米調査会社のガートナーは、IaaS型クラウドにおける市場シェアについての調査を発表しました。 発表によると、2019年の市場規模は約44ビリオンドル。2018年と2019年を比較すると、市場全体の成長率は37.3％。2019年のシェアトップはAmazonで45％、2位はマイクロソフトで17.9％、3位は中国のアリババがGoogleを上回って9.1％でした。 成長率で見ると上位5社のなかでAmazonがもっとも低く前年比29％、もっとも高いのは5位のテンセントで101％。下位ほど成長率が高くなっているため、この市場でのAmazonのリードは徐々に減りつつあると見られます。 IaaS＋PaaS＋ホステッドプライベート市場のシェアは？ 一方、米調査会社のSynergy Re
マイクロソフトとHashiCorpが提携拡大。TerraformのAzure対応を強化
マイクロソフトとHashiCorpは提携を拡大し、HashiCorpのインフラ構成管理ツールであるTerraformにおけるMicrosoft Azure対応を強化すると発表しました。 HashiCorp Extends Microsoft Collaboration to Help Terraform Users Adopt Azure - HashiCorp Investing deeply in Terraform on Azure - Azure Blog HashiCorpは、仮想マシンの構成管理ツールであるVagrantなどで知られる企業で、インフラの自動化などを行うソフトウェア群を提供しています。 今回、両社が提携拡大の主題としたTerraformは、さまざまな仮想マシンやストレージ、ネットワークなどで構成されたシステムのインフラを、テンプレートを用いてコードとして定義できる
Azure Machine Learningが便利なことを布教したい - freee Developers Hub
おはようございます。 スモールビジネスAIラボ 研究員のKenji Usuiです。 クラウド機械学習流行りですね。かく言う私も最近使い始めたらその便利さにハマってしまいました。 ここではメインで使っているAzure Machine Learning（以下Azure ML）の良さについて語っていきます。 Azure Machine Learningのここがよい 私がメインで使っているクラウド機械学習ツールはAzure MLです。なぜAzure MLを選んだかというとザックリ次の3点が大きな理由になります。 GUIが使いやすい and わかりやすい 簡単にWebサービスとしてデプロイできる SQLやPythonも使える それぞれ詳細を説明していきます。 1. GUIが使いやすい and わかりやすい モデル構築は試行錯誤の繰り返しなのでサクサク変えていけると楽です。 その点ではGUIは非常に便
はてなのサーバー監視サービス「Mackerel」がマイクロソフトのクラウドと連携。「Microsoft Azure」に対応した新機能「Azureインテグレーション」の提供を開始 - プレスリリース - 株式会社はてな
株式会社はてな（代表取締役社長：栗栖義臣／本社所在地：京都市中京区）は、サーバー監視サービス「Mackerel（マカレル）」の新機能「Azure インテグレーション」を本日6月23日より提供開始いたします。「Azure インテグレーション」は、マイクロソフトが世界40のリージョン（2017年6月時点）で展開するクラウドプラットフォーム「Microsoft Azure」に連携した新機能です。これにより「Mackerel」を使って簡単に「Microsoft Azure」の連携対象サービスの監視が可能になります。はてなでは「Microsoft Azure」の利用者に向けた「Mackerel」の販売を強化し、快適な監視環境を提供してまいります。 ▽ Mackerel https://mackerel.io/ ▽ Microsoft Azure https://azure.microsoft.com
Azure Machine Learningの画像解析がスゴイ！ – ナレコムAzureレシピ | AIに強い情報サイト
マイクロソフト（Azure Machine Learning）の画像解析でHow Old.net（https://how-old.net/）が有名ですが、他にもユーザー自身が利用できる画像解析サービスがあります。 それはproject oxfordです。 http://www.projectoxford.ai/ 今回紹介する画像解析以外にもSpeech to Textなどもあります。 画像解析は、技術的にも難しく、例えば画像投稿サイトではアダルトなどの不正な画像の投稿との対応に多くの工数を使っていますが、project oxfordではAPIに画像を送るだけで、判別をしてくれるサービスです。 独自で構築するのと違い、このサービスを利用する大量のデータに基いてどんどん学習されるため、非常に有用性の高いことが特徴です。 それではProject Oxfordの画像解析でどんなことができるかを見て
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