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[de:code 2019] [DP10] Build 2019 Azure AI & Data Platform 最新アップデート

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de:code 2019 セッション「Build 2019 Azure AI & Data Platform 最新アップデート」

https://satonaoki.wordpress.com/2019/05/29/decode19-dp10-build-2019-azure-ai-data-updates/

Video
https://www.youtube.com/watch?v=pZ4jEliGYsc

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[de:code 2019] [DP10] Build 2019 Azure AI & Data Platform 最新アップデート

  1. 1. 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
  2. 2. Build 2019 Azure AI & Data Platform 最新アップデート
  3. 3. Azure Data Platform
  4. 4. データ量が 予測不可能で 急増! データベースが 大きくなると、アプリの パフォーマンスが劣化 スケール アップ、 スケールアウトに 時間がかかる セキュリティが 必要
  5. 5. 一 般 提 供 ( G A )
  6. 6. 比類のないスケールとパフォーマンス スケーラブルなストレージ、読み取り処理のスケールの要件を持つ OLTP ワークロードに最適化 比類のないスケール 高いパフォーマンス 競争力の高い TCO SQL Server 上に構築 クラウド ネイティブのアーキテクチャがワークロードの要求に適応し、データベースあたり最大 100 TB までスケール 100 TB
  7. 7. Azure SQL Database Hyperscale デモ https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2013?latestplayer=true&l=384
  8. 8. 非効率な 容量使用率 高価なオーバー プロビジョニング 構築ではなく管理に リソースが使われる 予測不可能、断続的、新規ワークロードの リソース管理は困難
  9. 9. プ レ ビ ュ ー
  10. 10. オンデマンドで 柔軟なスケール フル マネージドで インテリジェント 高い費用対効果 コスト パフォーマンスを最適化し、パフォーマンス管理を簡素化 開発/テスト、ゲーム、ECといった 単一データベース上の予測不可能で断続的なワークロードに最適
  11. 11. 25.1
  12. 12. プ レ ビ ュ ー
  13. 13. プラットフォームの 選択肢 組み込みの 時系列 組み込みの AI ターンキー 管理 小さいフットプリント、エッジに最適化 比類のないパフォー マンス、セキュリティ エッジ データセンター/ クラウド SQL TIME-SERIES 1 2 3 4 5 6 Vulnerabilities(2010-2018) Arm64 x64
  14. 14. Azure Security Center Azure Active Directory Azure 管理 Azure Machine Learning パートナー エコシステム Azure IoT Edge Azure サービス センサー + 制御 対話型センサー 統合プラットフォーム 地球規模の処理 MCU ベース IoT デバイス エッジ デバイス エッジ アプライアンス エッジ クラウド ハイパースケール クラウド クラウドとエッジにわたる一貫性 Azure SQL Database Edge
  15. 15. クラウドと双方向に同期する自律型のエッジ コンピューティング Azure IoT Hub センサー 1 センサー 2 … Azure SQL DB Azure SQL DW Cosmos DB SQL Server エッジ クラウド/オンプレミス Azure ML 1 リレーショナル データ 時系列データ 2 4 5 6 7 8 カスタム アプリ 分析 BI 9 Arm、x64 デバイス上のフットプリントの小さいコンテナー (Linux、Windows) 3
  16. 16. Azure SQL Database Edge デモ https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2013?latestplayer=true&l=1208
  17. 17. エンタープライズ対応容易な移行 開発生産性 Azureのエコシステム、サービスとの完全な統合を備えた フル マネージドのオープンソース データベース フル マネージドの オープンソース データベース 最高の TCO セキュリティ、 コンプライアンス 組み込みの インテリジェンス 使い慣れた OSS の フレームワーク、言語
  18. 18. プ レ ビ ュ ー
  19. 19. 水平 スケール アウト 高い パフォーマンス 簡素化された インフラストラクチャ PostgreSQL の革新に ついていく スケール アウトのために構築されたアーキテクチャを備えた、安心できるクラウド上の PostgreSQL マルチ テナント SaaS アプリケーション、リアルタイム運用分析に最適化
  20. 20. Azure Database for PostgreSQL Hyperscale (Citus) 関連するテーブルの関連する行を含むシャードを同一ノードに配置すべき 関連する行の間の結合クエリが、ネットワーク経由で送信されるデータ量を削減  アプリケーション SELECT FROM WHERE AND count(*) ads JOIN campaigns ON ads.company_id = campaigns.company_id ads.designer_name = ‘Isaac’ campaigns.company_id = ‘Elly Co’ ; メタデータ コーディネーター ノード ワーカー ノード W1 W2 W3 … Wn SELECT … FROM ads_1001, campaigns_2001 …
  21. 21. Azure Database forPostgreSQL Hyperscale (Citus) デモ https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2013?latestplayer=true&l=1855
  22. 22. SQL (Core) MongoDB Table API ターンキー グローバル分散 ストレージ、スループットの エラスティックなスケール アウト 99 パーセンタイルの 低レイテンシ保証 包括的な SLA 5 つの明確に定義された 整合性モデル Azure Cosmos DB ドキュメント列ファミリ キー/値 グラフ
  23. 23. 新しい複数モデル、 オペレーショナル データのリアルタイム Spark 分析で、 開発者エクスペリエンスを拡張 Azure Cosmos DB
  24. 24. Azure Cosmos DB デモ https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2013?latestplayer=true&l=2493
  25. 25. コーディング不要の ETL を可能にするハイブリッド データ統合サービス 業界トップの データ インジェスト マネージド SSIS ハイブリッド 従量課金ビジュアル ノー コード あらゆるソースからのあらゆるデータの大規模な ETL を簡素化する 生産性が高く信頼できるハイブリッド データ統合サービス
  26. 26. Mapping Data Flow Wrangling Data Flow
  27. 27. Azure Data Factory Mapping Data Flow デモ https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2013?latestplayer=true&l=3338
  28. 28. Azure AI
  29. 29. MSR Beijing MSR Cambridge MSR Redmond MSR Montreal MSR New EnglandMSR New York Microsoft の画期的な研究によって支えられている RESNET ビジョン テストで 96% Switchboard テストで 94.9% Stanford CoQA テストで 89.4% MT 研究システムで 69.9% Intel Stratix 10 で 39.5 TFLOPS MSR India MSR Shanghai 人と同等の 機械翻訳 人と同等の 物体検出 Switchboar d Switchbo ard cellular Meeting speech IBM Switchboard Broadcast speech 人と同等の 音声認識 人と同等の 会話型 Q&A データセンターに デプロイされた 最初の FPGA
  30. 30. 28 万 Ad Insight の 1 日あたりの レコメンデーション 410 万 PowerPoint Designer で1 日に使われる 1 日あたりのスライド Microsoft ソリューションで大規模にテスト済み 600 万 1日に提供される パーソナル化された エクスペリエンス Machine translation human parity Object detection human parity Switchboard Switchboard cellular Meeting speech IBM Switchboard Broadcast speech Speech recognition human parity Conversational Q&A human parity First FPGA deployed in a datacenter
  31. 31. 生産性 あらゆる言語、あらゆる開発者、あらゆるスキル レベル エンタープライズ向けに構築 あらゆる規模で既存システム、プロセスと連携するために最適化 信頼 お客様が、お客様のデータを所有、制御 我々の投資原則
  32. 32. AI アプリ/エージェント ナレッジ マイニング 機械学習
  33. 33. AI アプリ/エージェント ナレッジ マイニング 機械学習
  34. 34. Azure Bot ServiceAzure Cognitive Services
  35. 35. Search (検索) Language (言語) Vision (画像) Speech (音声)
  36. 36. Language (言語) Vision (画像) Speech (音声) Decision (判断) Search (検索) Decision (判断) カテゴリを導入
  37. 37. Language (言語) Vision (画像) Speech (音声) Decision (判断) Search (検索) Personalizer Personalizer を導入
  38. 38. Language (言語) Vision (画像) Speech (音声) Decision (判断) Search (検索) Personalizer Personalizer を導入
  39. 39. Language (言語) Vision (画像) Speech (音声) Decision (判断) Search (検索) Ink Recognizer Personalizer Ink Recognizer を導入
  40. 40. Language (言語) Vision (画像) Speech (音声) Decision (判断) Search (検索) Personalizer Ink Recognizer Ink Recognizer を導入
  41. 41. Language (言語) Vision (画像) Speech (音声) Decision (判断) Search (検索) 会話 書き起こし 機能 Personalizer Ink Recognizer 会話書き起こし機能を導入
  42. 42. Language (言語) Vision (画像) Speech (音声) Decision (判断) Search (検索) Personalizer Ink Recognizer 会話書き起こし機能 会話書き起こし機能を導入
  43. 43. Language (言語) Vision (画像) Speech (音声) Decision (判断) Search (検索) Conversation transcription capability Language Understanding Ink Recognizer Personalizer Computer Vision Neural Text-to-Speech Anomaly Detector Speech Service Device SDK QnA Maker その他の新しいアップデート
  44. 44. 最も包括的な事前トレーニング済み AI Language (言語) Vision (画像) Speech (音声) Decision (判断) Search (検索) Bing Spell Check Custom Vision Personalizer Form Recognizer Neural Text-to-Speech Anomaly Detector Content Moderator Content Moderator Custom Speech Speech transcription Text-to-Speech Conversation transcription capability Face Video Indexer Ink Recognizer Compute r Vision Language Understanding QnA Maker Text Analytics Translator Text Bing Web Search Bing Custom Search Bing Video Search Bing Image Search Bing Local Business Search Bing Visual Search Bing Entity Search Bing News Search Bing Autosuggest
  45. 45. Personalizer https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2006?latestplayer=true&l=498
  46. 46. コンテナーを使ってあらゆる場所にデプロイ Azure Cognitive Services データのある場所ならどこでも Vision Speech Language Decision
  47. 47. コンテナー サポートの対象サービスを追加 Anomaly Detector Text-to-Speech Speech-to-Text Azure Cognitive Services データのある場所ならどこでも Vision Speech Language Decision
  48. 48. 4,000 コミュニティによるコミット 200 万以上 SDK のダウンロード Microsoft Bot Framework 簡単にデプロイ、管理オープン ソース ツールで構築 Azure Bot Service 3.5 万 アクティブなボット 3,000 週あたりに作成されるボット
  49. 49. 新しいアップデート Microsoft Bot Framework 簡単にデプロイ、管理オープン ソース ツールで構築 Azure Bot Service 4,000 コミュニティによるコミット 200 万以上 SDK のダウンロード 3.5 万 アクティブなボット 3,000 週あたりに作成されるボット
  50. 50. https://www.youtube.com/watch?v=9rKFPlXLgdA https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2006?latestplayer=true&l=871
  51. 51. S Skype
  52. 52. Skype Telegram Slack Teams FB Messenger Cortana Alexa Google Assistant Web iOS App Android App チャンネル スポーツ データ キャッシュ スポーツ データ サブスクライバー データ Azure Content Moderation Text Analytics Language Understanding Bing Spell Check Microsoft Bot Framework Azure Bot Service Power BI Azure Functions
  53. 53. AI アプリ/エージェント ナレッジ マイニング 機械学習
  54. 54. 自分のコンテンツの潜在的知見を明らかに
  55. 55. インジェスト 抽出 ac c o Loca o y ac o y as ac o experience 2 3 1 document primaryImage secondaryImage job company duration job company duration job company duration La a c o
  56. 56. Cognitive Search 機能の一般提供 (GA) インジェスト Candidates with 5 years experience 抽出 検索 experience 2 3 1 document primaryImage secondaryImage job company duration job company duration job company duration
  57. 57. https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2006?latestplayer=true&l=1409 https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2006?latestplayer=true&l=1516
  58. 58. Azure Blob Storage Web AppAzure Search 芸術 メタデータ Open Access API 経由での 芸術作品画像 Image Tagging Cognitive skills Art Explorer Geo-Point Extractor Custom Object Detector Image Analysis Biography Enricher 検索 インデック ス
  59. 59. Cognitive Search 機能の一般提供 (GA) インジェスト Candidates with 5 years experience 検索抽出 experience 2 3 1 document primaryImage secondaryImage job company duration job company duration job company duration
  60. 60. Candidates with 5 years experience インジェスト 抽出 検索 ナレッジ ストア 格納 experience 2 3 1 document primaryImage secondaryImage job company duration job company duration job company duration 検索を超える機能のプレビュー
  61. 61. Announcing preview of capabilities beyond search Azure Machine Learning で予測 アプリに注入 Power BI で視覚化 抽出 格納 experience 2 3 1 document primaryImage secondaryImage job company duration job company duration job company duration インジェスト ナレッジ ストア 検索を超える機能のプレビュー
  62. 62. Azure Search Knowledge Store デモ https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2006?latestplayer=true&l=1769
  63. 63. 単純な REST API 呼び出しで迅速に 表、キー/値ペアを抽出 あらゆる種類のフォーム プレビュー W-2
  64. 64. Azure Cognitive Services Form Recognizer ビデオ https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2006?latestplayer=true&l=2072
  65. 65. AI アプリ/エージェント ナレッジ マイニング 機械学習
  66. 66. ドメイン固有の事前トレーニング済みモデル ソリューション開発を簡素化 人気の高いフレームワーク 高度な深層学習ソリューションを構築 生産性の高いサービス データ サイエンス/開発チームに力を与える 強力なインフラストラクチャ 深層学習を高速化 使い慣れたデータ サイエンス ツール モデル開発を簡素化 インテリジェント クラウドからインテリジェント エッジまで Azure Databricks Data Science VM TensorFlowPyTorch ONNX LanguageSpeech … DecisionVision scikit-learn Azure Notebooks JupyterVisual Studio Code コマンドライン Azure Machine Learning CPU GPU FPGA Search
  67. 67. Azure Machine Learning
  68. 68. エンド ツー エンドのライフサイクル管理簡素化された機械学習 オープン プラットフォーム
  69. 69. エンド ツー エンドのライフサイクル管理簡素化された機械学習 オープン プラットフォーム
  70. 70. 自動機械学習 (Automated ML) UI ビジュアル インターフェイス 機械学習 ノートブック Azure Machine Learning サービスの新機能
  71. 71. ビジュアル インターフェイス 機械学習 ノートブック Azure Machine Learning サービスの新機能 自動機械学習 (Automated ML) UI
  72. 72. 自動機械学習 (Automated ML) UI 機械学習 ノートブック Azure Machine Learning サービスの新機能 ビジュアル インターフェイス
  73. 73. 自動機械学習 (Automated ML) UI ビジュアル インターフェイス Azure Machine Learning サービスの新機能 機械学習 ノートブック
  74. 74. エンド ツー エンドのライフサイクル管理簡素化された機械学習 オープン プラットフォーム
  75. 75. DevOps MLOps コードのテスト コードの再現性 アプリ開発 モデルの再トレーニング モデルの検証 モデルの再現性 モデルのデプロイ
  76. 76. Azure DevOps を使う アプリ開発者 アプリの構築共同作業 アプリのテスト アプリのリリース アプリの監視 Model reproducibility Model retrainingModel deploymentModel validation Azure Machine Learning を使う データ サイエンティスト
  77. 77. コード、データセット、 環境のバージョン管理 Model reproducibility Model retrainingModel deploymentModel validation Azure DevOps を使う アプリ開発者 Azure Machine Learning を使う データ サイエンティスト アプリの構築共同作業 アプリのテスト アプリのリリース アプリの監視
  78. 78. モデルの検証、 プロファイリング モデルの再現性 モデルの再トレーニングモデルのデプロイモデルの検証 モデルの トレーニング モデルの検証Azure DevOps を使う アプリ開発者 Azure Machine Learning を使う データ サイエンティスト アプリの構築共同作業 アプリのテスト アプリのリリース アプリの監視
  79. 79. モデルのパッケージング クラウド、エッジにわたる 単純な開発 モデルの トレーニング モデルの検証 モデルの デプロイ Azure DevOps を使う アプリ開発者 Azure Machine Learning を使う データ サイエンティスト アプリの構築共同作業 アプリのテスト アプリのリリース アプリの監視 モデルの再現性 モデルの再トレーニングモデルのデプロイモデルの検証
  80. 80. モデルの 管理、監視 モデルの パフォーマンス分析 モデルの トレーニング モデルの検証 モデルの デプロイ モデルの監視 モデルの 再トレーニング Azure DevOps を使う アプリ開発者 Azure Machine Learning を使う データ サイエンティスト アプリの構築共同作業 アプリのテスト アプリのリリース アプリの監視 モデルの再現性 モデルの再トレーニングモデルのデプロイモデルの検証
  81. 81. モデルの トレーニング モデルの検証 モデルの デプロイ モデルの監視 モデルの 再トレーニング Azure DevOps の Azure Machine Learning 拡張機能 Azure DevOps を使う アプリ開発者 Azure Machine Learning を使う データ サイエンティスト アプリの構築共同作業 アプリのテスト アプリのリリース アプリの監視 モデルの再現性 モデルの再トレーニングモデルのデプロイモデルの検証
  82. 82. モデルの トレーニング モデルの検証 モデルの デプロイ モデルの監視 モデルの 再トレーニング 監査証跡管理 モデルの相互運用性 Azure DevOps を使う アプリ開発者 Azure Machine Learning を使う データ サイエンティスト アプリの構築共同作業 アプリのテスト アプリのリリース アプリの監視 モデルの再現性 モデルの再トレーニングモデルのデプロイモデルの検証
  83. 83. 一般提供 (GA) FPGA 特殊なハードウェア高速化 深層学習 Azure Machine Learning で デプロイ
  84. 84. エンド ツー エンドのライフサイクル管理簡素化された機械学習 オープン プラットフォーム
  85. 85. 新しい機能と統合 MLflow のネイティブ サポート ONNX ランタイムのアップデート Azure Open Datasets
  86. 86. Azure Machine Learning デモ https://medius.studios.ms/Embed/Video-nc/ B19-BRK2006?latestplayer=true&l=2795
  87. 87. Azure Machine Learning サービス モデルの構築、 トレーニング 自動機械学習 (Automated ML) 検証 コンテナー化、 Azure Container Instance 上でテスト モデルの トレーニング Azure ML コンピューティング 監視 Azure ML で モデルを監視 モデルのデプロイ Azure Kubernetes Service (AKS) 上でスケール CI/CD、モデルの再トレーニング Azure DevOps 統合
  88. 88. AI アプリ/エージェント ナレッジ マイニング 機械学習
  89. 89. © 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved. 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。 © 2019 Microsoft Corporation. All rights reserved. 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。 本コンテンツの著作権、および本コンテンツ中に出てくる商標権、団体名、ロゴ、製品、サービスなどはそれぞれ、各権利保有者に帰属します。

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