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ズよりも
35%高速
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DV2
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D
コスト
パフォーマ
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A
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最速の CPU
G
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コスト パフォー
マンス
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Dv2と同じCPU
SSD
RAM/Storageが
小さめ
F
Enterprise Ready
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Fortune 500 社のう
ち Microsoft Cloud
を
利用している
#azurejp
圧倒的低価格
規模の経済の追求
徹底した運用の効率化
プライスリーダーと同等の低価格
セキュリティ
コンプライアンス
第三者による監査の実施と
情報開示の徹底
支払通貨
日本円での単価設定
為替レートの影響は極小
化
PaaS の存在
早期サービス開始
より低い運用管理コスト
準拠法/管轄裁判所
日本法と東京地方裁判所
他社は米国法
営業体制
営業/SE
コンサルティング部門
災害対策
東西2センター構成により、
国内で広域災害対策を完結
仮想化基盤の互換性
プライベート/パブリックも Hyper-V
仮想イメージの移行の互換性
サポート
オンプレミス製品も含む
一貫したサポート
#azurejp
CORE INFRASTRUCTURE
Compute Storage Networking Security
ADVANCED WORKLOADS
Web + Mobile
Internet of Things
Microservices
Data + Analytics
Identity Management
Media Streaming
High Performance Compute
Cognitive Services
TOOLS
Visual Studio + Visual Studio Code + Visual Studio Team Services + Xamarin
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#azurejp
Azure/O365
OPC-UA
AMQP
Stream
Analytics
Azure
Storage
SQL
Database
Machine
Learning
Power BI
Event Hub
Kinect センサー
人の動きを見ながらロボットと
協調した動作を行い安全な環境
を実現
オペレーターの熟練度合を判断
ウェアラブル端末
ウェアラブル端末
オペレーターへの
通知
ロボットティーチン
グ
#azurejp
レアル マドリードは、
スポーツ界随一の
プロ スポーツ チーム
(Forbes、2013 年および 2014 年)
… しかし、デジタル プレゼンスは
極めて限定的で、成長の余地がありました。
2015 年初頭、
デジタルによる変革を進めていくため、
Microsoft とテクノロジ パートナーシップ契
約を締結しました。
収入源
(出典: Deloitte)
チケットと
会費
25%
その他
13%
TV 放映権
30%
マーケティング
と
スポンサー
25%
店舗での
購入
試合の観戦者が
アプリを使用して
ソフト ドリンク
を購入
アプリのダウンロード
プロフィールの更新
チケットの購入
レアル マドリードの ID
レアル マドリードのファン、スマートフォン ア
プリのユーザー
Adidas が好き。スポーツウェアのズボ
ンを愛用
Facebook ユーザー
ID
2015 年 9 月 10 日にスタジアムに行く予
定
コカコーラが
好き
2015 年 9 月 10 日に観戦
Cristiano Ronaldo が好き
Ronaldo が RM を退
団することを心配し
ている
Facebook
への登録
ソーシャル
センチメント
Fan Engagement PF Extended Video PF Consumer Apps
Telemetry and Data
Analysis
マーケティングのバックオ
フィス
エンジンの仕組みを提供
 ファン個々の反応を収集、
記録
 モバイルを使ったスタジ
アムへのチェックイン履
歴
 クラブのサイトにおける
オンラインプロファイル
の変更履歴
 オンライン購買履歴など
Dynamics CRM Online
Dynamics Marketing
Office 365/Power BI
Azure
Azureを活用してソーシャル情
報を収集統合して分析する基
盤が
ファンとのつながりに効果を
発揮
最新と過去の試合のビデオ
を視聴できる仕組みを提供
 ファン個々へのビデオ配信
 個人の要件にあったフィ
ルタによる検索
 特定ゲームの得点シーン
だけを表示など
Azure Media Services
Azure Search
メディア配信履歴からどんな
人がファンで、どの地域でよ
く見られ、
どんな期待があるかを
理解しやすくなった
マルチデバイスで利用でき
るApp を提供(モバイル、
タブレット、ウェアラブル
等)
 どこでも体験できる環境の
実現
 試合前、中、後いつでも
アクセスしデータ確認
 選手の過去を含むデータ
確認
 特定ゲームから詳細の分
析をファンができるよう
に など
Azure AD B2C Identity
Services (Preview)
Facebook等のソーシャルアカ
ウントを使ってシームレスに
ログイン。Azure ADでコード
開発費低減
ファンとのつながりを強固
にするための分析環境の実
現
 ファン個々の動きを可視化
 モバイルアプリでどのよ
うな
行動を取っているかの収
集
 どの経路でアプリを
活用しているかを分析
などVisual Studio Application
Insight (Preview)
Power BI
コード開発時の設定一つで
コードの追加なく、ファンが
どこから来て、
どんな行動をとったかを分析
可能に
システム化が困難な世
Compute
Storage
顧客
商品
受注
ECサイト
/App
商品検索
商品管理
配送/請求
CRM
5年?
仮想マシン マイクロサービス
• 各 VM に 1 つのサービス インス
タンス
• 均一でないワークロード
• コンピューティングの密度が低い
• デプロイ/更新が遅い
• スケーリング/DR (災害復旧) が遅
い
• 各 VM に多数のマイクロサー
ビス
• コンピューティングの密度が
高い
• デプロイ/更新が速い
• スケーリングが速い
Service Fabric
マイクロサービス フレームワーク
App1
App2
Configuration IISWebsite
{
Node Server1, Server2
{
WindowsFeature IIS
{
Ensure = “Present”
Name = “Web-Server”
}
WindowsFeature ASP
{
Ensure = “Present”
Name = “Web-Asp-Net45”
}
}
}
$Namespace = 'root/Microsoft/Windows/DesiredStateConfiguration'
$ClassName = 'MSFT_DSCLocalConfigurationManager'
$cimClass = Get-CimClass -Namespace $Namespace -ClassName $ClassName
$mofData = Get-Content "$env:SystemDriveFileResource.mof"
$enc = [system.Text.Encoding]::UTF8
$totalSize = [System.BitConverter]::GetBytes($mofData.Length + 4)
$dataInUint8Format = $totalSize + $enc.GetBytes($mofData)
$param = @{
ModuleName = 'PSDesiredStateConfiguration';
resourceProperty = $dataInUint8Format;
ResourceType = 'MSFT_FileDirectoryConfiguration';
}
# Create Cim session
$wsmanSession = New-CimSession -ComputerName localhost -SessionOption (New-
CimSessionOption -Protocol Wsman)
# Invoke DSC Resource Test method
Invoke-CimMethod -CimClass $cimClass -MethodName ResourceTest -Arguments $param -
Verbose -CimSession $wsmanSession
https://puppetlabs.com/
Compute
Storage
“Volume”
膨大
“Velocity”
スピード
“Variety”
多様性
社内の
資産
サーチや
ソーシャル
オープン
データ
コラボ可視化
Inbound
Data
Buffered
Ingestion
(message bus)
Event Processing Logic
Event Decoration
Spooling/Archiving
Hot
Store
Analytical
Store
Curation
Dashboards/Reports
Exploration
Interactive
StagingProcessingIngestion
Data Movement
/ Sync
Serving and
Consumption
Dashboards InteractiveExploration
API も考慮する必要あり
ETL パイプライ
ン
スキーマの定義
Relational
LOB
Applications 直ちに必要でないデータは、
別の場所に移動されているか、捨てられ
無限に保存 分析 結果の参照
あらゆる
データソー
スからの
データ収集
サービス名 データの種
類
単位 数値 メモ
Azure Blob ファイル ストレージアカウ
ント
500 TB
Page Blob 1 TB
Azure Document
DB
JSON データベースアカ
ウント
1 TB
ドキュメント 512 KB
SQL Database 構造化デー
タ
データベース 1 TB “P11”
SQL Data
Warehouse
構造化デー
タ
データベース 60 TB Public Preview後に
240TB まで増加予
定
HDInsight Analytics Store
Hadoop as a Services
Big Data Query
as a Services
容量無制限
Raw Data
アクセスコントロー
ル
数学的・統計学的手法を使い、データの関連性の解析や予測を行うニューラルネットワーク、クラスタリング等
のテクニック
(Source: IDC2003)」
レコメンデーション
広告効果分析
ビジネスへの
気象情報活用
SNS 分析
IT インフラ ・
Web アクセス
解析
法的ドキュメント
の検証
価格最適化 不正検知
顧客解約分析
機器予防保全
ロジスティクス
最適化
カスタマイズ保険
10~20のデータソース
1日に1回のデータ収集
10~20年前と変わらず
100~200のデータソース
1時間に1回のデータ収集
サーバーを使用することで比
較的多くのデータ収集
数十万を超えるデータソース
1秒以下の間隔でデータ収集
クラウドサービスによる制限
の無いデータ容量
0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
 より多くのソースからのより粒度の細かい
データ
 爆発するデータサイズ
 学習精度の大幅な向上
3.5
5.1
6.7 7.3
11.7
16.4
25.8
28.2
1 2 3 4 5 6 7 8
ImageNet Winners と エラーレート (%)
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アルゴリズムとして実装
機械学習によるモデル化
アルゴリズムの実装ではなく、適切なデータの選択とクレンジン
グ、
Storage
Compute
API
Application
ML
Engine
Face
Computer
Vision
Emotion
Video
Speaker
Recognition
Custom
Recognition
Bing Speech
Linguistic
Analysis
Language
Understanding
Bing
Spell Check
Web Language
Model
Text Analytics
Knowledge
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Academic
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Bing
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○○線
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△ △線
運行情報
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物流
車両情報
道路工事
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販売計画
混雑予測
駅員・警
備計画
空調制御
計画
故障予知
集荷予測
天候情報
保守計画
売上予測
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△ △線
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備計画
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さあ、始めま
しょう!azure.com
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よるアクセス制御が可能です。
リージョン: 東日本
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リソースグループ リソースグループ
リソースグループ
 リソースグループや個々の仮想マシンといった単位で権限を設定可能で
す。
 RBAC の設定は、クラシックポータルには反映されません。例えば RBAC
で特定のリソースの「共同所有者」として権限付与されたユーザーでも、
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にも記録されます。
 「タグを使用した Azure リソースの整理」
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/resource-group-using-
tags
プロジェクト: A
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課金コード: 00246Type: Web
プロジェクト: A
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日々の消費状況や、
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https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/billing-understand-your-bill/
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インフラ (IaaS) 開発フレームワーク (PaaS)
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Machine
s単発の
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スレートレス
ソリューション
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ソリューション
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Dockerイメージ
オーケスト
レーション
差別化 短期開発既存アプリへの投資
Batch
カスタムの
HPC
ソリューション
Cloud
Services
カスタムの
モノリシック
3階層
ステートレス
ソリューション
Service
Fabric
カスタムの
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ベースの
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ソリューション
Power
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.NET Framework .NET Core
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Visual Studio Code
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コードエディター
Intellisense, debugging, GIT
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http://aka.ms/codeguide
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ソース
コントロール
git
タスク実行
gulp
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…
エディタ
30 以上の
開発言語
拡張機能 Debuggers, Languages Linters, Snippets, Themes ...
リファレンス参照
リファクタリング
Best TypeScript, C#
Better インテリセンス
リンティング
アウトライン
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Less, Sass
Basic
Batch, C++, Clojure, Coffee Script, Dockerfile, F#,
Go, Jade, Java, HandleBars, Ini, Lua, Makefile,
Objective-C, Perl, PowerShell, Python, R, Razor,
Ruby, Rust, SQL, Visual Basic, XML
色付け
ブラケット
自動インデント
スニペット PHP, Groovy, Markdown, Swift
Visual Studio Code extensions
https://marketplace.visualstudio.com/
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http://blogs.msdn.com/b/nicktrog/archive/2016/02/11/co
nfiguring-visual-studio-code-for-php-development.aspx
アプリケーション
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開発者
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