de:code 2019
de:code 2019 振り返り Night! Sponsored by Qiita
Data Platform
日本マイクロソフト株式会社 パートナー事業本部
Azureテクノロジスト
佐藤 直生 (Neo) - @satonaoki

de:code 2019 基調講演

ARM プロセッサ環境に最適化
Windows、Linux 双方をサポート
組み込みの時系列データ、AI 機能
クラウドからエッジまで
一貫したエクスペリエンスを提供

データベース内のトランザクション データに
対する Spark の組み込みサポートを提供

https://www.youtube.com/watch?v=DqQuXGjaE8c
https://www.youtube.com/watch?v=GtVcDo1G8r8&t=7938

$153
$286
$400
$0
$100
$200
$300
$400
Gigaom ベンチマーク レポート、2019 年 1 月、2019 年 3 月
$33
$48
$100
$0
$20
$40
$60
$80
$100

de:code 2019
Data Platfrom トラック

de:code 2019 Data Platfrom トラック (1)

de:code 2019 Data Platfrom トラック (2)

Build 2019 アップデート

de:code 2019 DP10
Build 2019 Azure AI & Data Platform
最新アップデート
日本マイクロソフト株式会社 パートナー事業本部
Azureテクノロジスト
佐藤 直生 (Neo) - @satonaoki

Build 2019 Azure AI & Data Platform 最新アップデート

Azure Cosmos DB

de:code 2019
Deep-dive in Azure Cosmos DB:
Advanced topics on partitioning, data distribution and indexing
DP06

Overview of partitioning
container
15,000 RUs
physical
partition 1
5,000 RUs
physical
partition 2
5,000 RUs
Client application
(write)
Another client
application
(read)
To read data efficiently, the app
must provide the partition key of
the documents it is requesting
physical
partition 3
5,000 RUs

Partitioning dynamics
Sri
Tim
Client application
(write)
Thomas
Scenario 1
Now that it's re-balanced, we
can keep inserting new data

de:code 2019 DP52
Azure Cosmos DB AMA
(Ask Me Anything, with engineering team)
Luis Bosquez
Program Manager
Azure Cosmos DB
@_lbosq
Mark Brown
Principal Program Manager
Azure Cosmos DB
@markjbrown
マークブラウンルイスボスケス

What's new in Azure Cosmos DB?
Announcements from Build 2019
V3 SDK
Easier
management
Portal, ARM, Roles
Faster
performance!
For aggregates and
lookups

Frequently asked questions

Azure SQL Database

de:code 2019 DP07
そのオンプレの DB、どうやって Azure SQL
Database へ移行しますか?
～Benesse 進研ゼミの事例～
日本マイクロソフト
デジタルトランスフォーメンション事業本部
クラウドソリューションアーキテクト
高木充弘
ベネッセコーポレーション
デジタル開発部技術支援課
課長
山崎 能史
ベネッセコーポレーション
デジタル開発部
シニアアーキテクト
植田 省司

オンプレシステムの構成

最終構成決定
SQL Database
P11 x 2台
上限4TBのため、
PaaS DBを2台使用
オンプレサーバ 35台を Azure側 9台で置き換え

移行した結果
• ランニングコストは 、障害 0件
• 高負荷時のスケールアップが容易に
• 4月号の年間最大負荷期間も楽々クリア
• DR対応 - 東日本リージョンの災害時は、西日本リージョンへ
• 12時間で1時間前の状態に復旧
• GeoバックアップからのリストアにてSQL DBを復旧させるため、西日本
リージョン側ランニングコストは数万円/月
7
1

まとめ
選定のポイント
障害を未然に
防ぐポイント
移行作業
成功のポイント
• SQL DBはインフラ層の維持をしなくて良いので激楽
• 繁忙期・障害の時にスケールアップできる構成に
• SSMAなどの既存ツール（+ナレッジ）を活用
• データ移行の方式をデータの質に着目して立案
• “監視の民主化” - 安定稼働させるために可視化と監視を

de:code 2019 DP82
SQL Server のクラウド移行なら Azure SQL Database!
AWS やオンプレミスからオンラインで移行しよう
日本マイクロソフト株式会社
山本 翔太

Azure Database Migration Service とは
ソースデータベース ターゲットデータベース
様々なソースDBから Azure に移行可能なサービス

オンライン移行のながれ
C1 C2 C3
1 A あ
2 B い
3 C う
準備 スキーマ移行 データ移行 切り替え
C1 C2 C3C1 C2 C3
1 A あ
2 B い
3 C う
aws
C1 C2 C3
1 A あ
2 B い
3 C う
C1 C2 C3
1 A あ
2 B い
3 C え
C1 C2 C3
1 A あ
2 B い
3 C え
A
S

de:code 2019 DP51
データベースはどうしよう? あなたにとって今、
最適な移行先をみんなで一緒に考えよう!
NECソリューションイノベータ株式会社
プラットフォーム事業本部 サポートサービス事業部 データベースソフトウェアサービスグループ シニアマネージャー
太田 智行
株式会社システムサポート
クラウドコンサルティング事業部 シニアマネージャー
山口 正寛
日本マイクロソフト株式会社
パートナー事業本部 パートナー技術統括本部 クラウド ソリューション アーキテクト
西村 栄次

某金融業様 DWH移行（移行前）
Data Warehouse
(Oracle)
Oracle
Oracle
Oracle
JOB管理ツール
処理の実行

某金融業様 DWH移行（移行後）
Oracle
Oracle
Oracle
Data Factory SQL
Data Warehouse
パイプライン
パイプライン
パイプライン
パイプライン
アクティビティ
アクティビティ アクティビティ
アクティビティ アクティビティ
アクティビティ
⇒SQL DWによる柔軟なスケーラビリティ
⇒ETL処理もPaaSにより実現し、
高いスケーラビリティと可用性を実現
⇒クラウド利用により初期費用はなし
⇒スモールスタートによる費用圧縮
⇒ハードの調達無し
⇒約3か月でのリプレイスを実施

某製造業様 基幹システム（移行前-LIFT）
SQL Server2016
西日本リージョン
Always ON
Azure VM
・災害対策
・運用コスト↓
クラウド化
東日本リージョン

某製造業様 基幹システム（移行後-SHIFT）
SQL Server2016
西日本リージョン
Always ON
Managed InstanceAzure VM
西日本リージョン
Geoレプリケーション
PaaS化
⇒PaaS化により
さらに運用コストを削減
⇒Managed Instanceの
利用で容易な移行
⇒Geoレプリケーションを利用

データ分析
(Azure SQL Data Warehouse、
Azure Data Lake Storage)

de:code 2019 DP05
最新 Azure Big Data デザイン概論
ー IoT からビジネス データまで統合導線設計
AzureCAT / Azure Global
Microsoft Corporation
佐々木 明夫

ビッグデータと高度データ分析
新世代データウェアハウス
“データウェアハウスにすべての
データを集約したい”
高度データ分析
“ロスト危機にある顧客を
特定したい”
リアルタイム分析
“リアルタイムで端末機器から
インサイトを得たい”

伝送 保存 加工
Train（トレイン）
モデル化、出力
新 世 代 デ ー タ ウ ェ ア ハ ウ ス
Azure Blob Storage
Logs, files and media
(非構造化)
Azure SQL Data
Warehouse
Azure Data Factory
Azure Analysis
Services
Azure Databricks
(Python, Scala, Spark SQL)
Polybase
Business/custom apps
(構造化)
Power BI
Azure also supports other Big Data services like Azure HDInsight and Azure Data Lake to allow customers to tailor the above architecture to meet their unique needs.

INGEST STORE PREP & TRAIN MODEL & SERVE
高 度 デ ー タ 分 析
（ A D V A N C E D A N A L Y T I C S )
Azure Blob Storage
Logs, files and media
(unstructured)
Azure SQL Data
Warehouse
Azure Data Factory
Azure Analysis
Services
Polybase
Business/custom apps
(Structured)
Power BI
AzureはAzure HDInsightやAzure Data Lakeなど更に大規模なビッグデータ環境に合わせてコンポーネント単位で切り替えが可能。
Azure Databricks
(Python, Scala, Spark SQL)
Azure Databricks
(Spark ML, Spark R, SparklyR)
Intelligent Apps
Cosmos DB

INGEST STORE PREP & TRAIN MODEL & SERVE
リアルタイム分析
Logs, files and media
(unstructured)
Sensors and IoT
(unstructured)
HDInsight
(Kafka)
Power BIAzure Databricks
(Python, Scala, Spark SQL)
Intelligent Apps
Cosmos DBEvent Hub
IoT Hub
Azure Databricks
(Spark ML, Spark R, SparklyR)
Azure Blob Storage
Batch Data
(Apps, logs) Azure Data Factory

INGEST STORE PREP & TRAIN MODEL & SERVE
A Z U R E ラ ム ダ パ タ ー ン
Azure Blob Storage
Batch Data
(Apps, logs)
Streaming Data
(web, sensors &
IoT)
Azure Data Factory
HDInsight
(Kafka)
Power BIAzure Databricks
(Python, Scala, Spark SQL)
Azure SQL Data
Warehouse
Azure Analysis
Services
IoT Hub
Event Hub
Intelligent Apps
Cosmos DBAzure Databricks
(Spark ML, Spark R, SparklyR)

de:code 2019 DP04
Azure Data Services で実現する
エンタープライズ データ分析基盤解説
インテリジェントクラウド統括本部
テクノロジーソリューションプロフェッショナル
大蔵 一功

従来の情報基盤におけるデータ処理の課題
データ収集 データ加工 データ蓄積 データ分析データソース
ETL DWH
ダッシュボード
レポート
リレーショナルデータ
ベース
ファイル
半構造化・非構造化
データ
メッセージ
ストリームデータ
ニーズ：
業務システムがサイロ化しているため、
分析のために業務データを集約した DWH が
必要であった
現状認識や課題：
• リレーショナル データベース (DWH/DM) を中核とした情報基盤
• 増大するデータや新たなデータ形式の扱いに、処理能力が対応できない
• 新たなデータ分析のニーズに適応できない

新たな情報基盤の考え方- Big Data Reference Architecture
データ収集 データ蓄積データ加工 データ活用データソース
ダッシュボード
レポート
リレーショナルデータ
ベース
ファイル
半構造化・非構造化
データ
メッセージ
ストリームデータ
Batch Layer
（Cold Path）
Service
Layer
リアルタイム
アプリケーション
Speed Layer
(Hot Path)
ニーズ：
業務データのみでなく、センサーデータや画像など
様々な形式のデータを扱え、かつリアルタイムな
データ処理も可能な基盤が必要となる
方針：ラムダ アーキテクチャ等の ビッグデータアーキテクチャ ※
• データの処理頻度やデータサイズに応じた処理形式にデータフローを分ける
• データ形式に応じたデータストアを活用する (構造化データ：リレーショナル、
半構造化、非構造化データ：NoSQL、 Cosmos DB 等)
• データソースのデータはそのままの蓄積し、必要な時に加工して利用する
参考URL: http://lambda-architecture.net/ https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/

Big Data Reference Architecture
バッチデータ
転送
リアルタイム
インジェスト
データウェアハウス / マート
分析
レポート
機械学習
深層学習
リアルタイム
ダッシュボード
データソース
リレーショナルデータ
ベース
ファイル
メッセージ
オーケストレーション
データ活用
分散データ処理
データカタログ
ストレージ /
データレイク
リアルタイム
処理

Azure Big Data Analytics Platform
データソース
リレーショナルデータ
ベース
ファイル
メッセージ
データ活用

de:code 2019 DP09
【事例講演】
Azure Big Data Architecture
最新カスタマーベストプラクティスのご紹介
クラウド＆ソリューション事業本部 インテリジェントクラウド統括本部
データ＆AI 技術営業本部 テクノロジーソリューションプロフェッショナル
武田雅生

Big Data Reference Architecture
バッチデータ
転送
リアルタイム
インジェスト
データウェアハウス / マート
分析
レポート
機械学習
深層学習
リアルタイム
ダッシュボード
データソース
リレーショナルデータ
ベース
ファイル
メッセージ
オーケストレーション
データ活用
分散データ処理
データカタログ
データレイク
リアルタイム
インジェスト

1. データが各所に点在し、データ活用が困難
2. MySQL が性能限界に到達
✓ 演奏履歴テーブルのレコード数が10億件を超過
3. MySQL を他社 DWH サービスにリプレイス

1. コスト削減・調整が非常に困難
✓ どちらかのみを増強することが、構成上不可能
✓ データ肥大化で、 DWH 再作成も徐々に長時間化 (数時間レベル)
2. さらにユーザー影響が発生…
➢ データ肥大化で集計用DWH (HDD) がギブアップ

➢ Azure Databricks 8node 構成で、他社 DWH 数十node構成より 1.4 倍高速化
処理基盤
Azure
Databricks
(1node)
Azure
Databricks
(8node)
Azure
SQLDW
(DWU500c) *1
他社 DWH
(HDD Type)
(1node)
他社 DWH
(SSD Type)
(数十node)
Time (秒) 39.05 9.76 16.00 21.98 14.12
0
10
20
30
40
Azure Databricks は、
ノード数拡張による性能向上が、他サービスより顕著Time
(秒)

経営層及び
マネージャー向け
ダッシュボード
分析担当向け
アドホック分析
カラオケ店舗 (コマンダー) &
カラオケセンター XING Azure DWH Architecture BI
Blob Storage
(データレイク)
(半構造化データ)
Data Factory (オーケストレーション)
Databricks
(ETL)
Blob Storage
(構造化データ)
Databricks
(Interactive Query)
SQLDW
(DWH)
Databricks
(ETL)
BI tool
(抽出ファイル)
BI tool
PolyBase
Load
VM
(抽出API)
サービス担当向け
セルフサービスBI

➢今まで分析対象でなかったデータ要求に、即座に対応・探索
➢重い処理も並列分散処理 (Spark) により対応
➢必要なときに必要なリソースだけ利用 (コスト最適化)
➢Azure SQL Data Warehouse による柔軟性 (スケール変更・一時停止)

• 天気や生活系のデータを取り込むためのETL 基盤
• Azure Data Factory 、 Azure Databricks がメイン
Data Flow Service について

Event パターン（Event Trigger）
Azure Blob各種データ
.nc, .yaml, 他
Azure Data Factory
Azure Databricks Azure Cosmos DB
Azure Data Lake Storage Gen2
1. ファイルのアップロードを検知
2. Notebook を呼び出す
4. 元データの蓄積・Blob の削除
3. データ加工・保存

Schedule パターン（Schedule Trigger）
Azure Data Factory
Azure Databricks Azure Cosmos DB
Azure Files各種データ
.csv, .txt, 他
Azure Data Lake Storage Gen2
1. Schedule Trigger でディレクトリごとチェック
4. データ加工・保存
2. マウント出来るStorage にコピー
3. 元データの削除

Azure Databricks の CI/CD
Git Repository
Azure DevOps
Azure Container Registry
Build / Release Pipelines
Test Databricks
Production Databricks
テスト環境
本番環境
UTにコンテナを利用
Databricks
CLI
設定ごとデプロイ！

引用：https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/data-factory/continuous-integration-deployment

de:code 2019 DP02
ビッグ データ分析基盤における Azure SQL
Data Warehouse の活用方法
クラウド＆ソリューション事業本部 インテリジェントクラウド統括本部
データ＆AI 技術営業本部 テクノロジーソリューションプロフェッショナル
大林 裕明

スキーマやファイルのメタデータがない場合、デー
タの利用やクエリが困難になることがある。
ユーザーにデータ分析の高度なスキルがない限り、
データ間の一貫性が欠如していると、データ分
析が困難になることがある。
データ レイクに取り込まれるデータの品質を保
証するのは困難な場合がある。
適切なガバナンスがないと、アクセス制御および
プライバシーに関する問題が発生することがある。
既にリレーショナルになっているデータを統合する
方法としては、データ レイクは最善とは言えな
い場合がある
データ レイクは、実際に洞察を得るために分析
やマイニングされることのないデータの廃棄場に
なってしまう可能性がある。
データ レイクだけで、組織全体に渡る包括的で
統合されたデータ環境が提供されるわけではな
い。
データサイエンティスト
大量のRAW データをから必要な情報を抽出し、分析した結果から
予測モデルの作成など改善策を立案実施を行う。
ビジネスアナリスト
整合性の取れた実績データを基に業務に関する分析を行い、ビジ
ネス上の課題を発見し改善策を立案実施を行う

ここ半年の SQL DWH のアップデート

Gen2 の目的
パフォーマンス
• Compute Node のスペックを約5倍に
• NVMe SSD をCompute Node に搭載
スケール（同時実行性）
• リソースクラスの変更
• ワークロード管理を強化

Spark (Azure Databricks)

de:code 2019 DP03
Understanding Query Plans and Spark
UIs
Databricks Inc. Software Engineer
Takuya Ueshin

From declarative queries to RDDs

Spark 3.0: Show the actual SQL statement [SPARK-27045]

From SQL query
to Spark jobs

SQL Server 2019 –
Big Data Cluster (Spark)

de:code 2019 DP01
SQL Server 2019
Big Data Cluster 入門
Microsoft MVP for Data Platform
小澤 真之
資料公開先
https://bit.ly/2K1XV5r

https://bit.ly/2K1XV5r

SQL Server 2019 は、保有する "全てのデータ" を
情報 / 資産として活用
全てのデータを活用して
インテリジェントなアプリケーションと
AI を構築
全てのデータを分析
大小のデータを
容易かつ
安全に管理
全てのデータを管理
統合された展開 / ガバナンス / ツールによる、シンプルな管理と分析
比類のないパフォーマンスで
全てのデータに対して
統一された方法でアクセス
全てのデータを統合
https://bit.ly/2K1XV5r

Microsoft Game Platform -
Azure PlayFab

de:code 2019 DP08
個人からトリプル A タイトルのゲーム開発者まで。
Azure PlayFab で LiveOps しよう
日本マイクロソフト株式会社
ゲーム開発技術スペシャリスト
増渕 大輔
株式会社 room6
エンジニア
今冨 洸平

Azure PlayFab

PlayFab の役割
モバイル
PC
コンソール
ブラウザ
BI / 分析 ライブ イベント
コンテンツ管理 A/B テスト
ゲームそのもの（In-Game）のオンライン化
ゲーム周辺部（lobby機能）オンライン化

ゲームデータの力を信じよう！分析サイクルを作ろう
Rules Engine
1. 一箇所にゲームデータ、
イベントなどの結果
のデータを集める
2. リアルタイムである程度の
処理をしよう
3. Exchange data with other
tools & services
5. リアルタイムな意思決定
Match
started
Forum
post
Crash
logged
+10 XP
Login
(via FB)
Win
match
Buy
item
Chat
msg
Support
ticket
Existing Backend
Partner Services
PlayFab Backend
The Game
PlayFab Insight
(Azure Data Explorer)
Spent
$10
4. オフライン
の分析

https://aka.ms/decode19live
https://www.microsoft.com/ja-
jp/events/decode/2019session/search.aspx?tk=DP
https://www.event-marketing.jp/ja-
jp/events/decode/2019expodownload/search.aspx?tk=DP
https://mybuild.techcommunity.microsoft.com/
de:code 2019 / Build 2019

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本情報の内容（添付文書、リンク先などを含む）は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。
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本情報の内容 (添付文書、リンク先などを含む) は、de:code 2019 開催日 (2019年5月29~30日) 時点のものであり、予告なく変更される場合があります。
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