日本マイクロソフト株式会社 内藤 稔 氏

1. Azure IoT 最前線 !

2. Who am I ?
2
内藤 稔
(minaito)
・Cloud Solution Architect （2017/1～2018/6）
・Partner Solution Professional (2018/7～）
（現職）
・PSPとしてパートナー様のソリューション開発を技術的に支援。
・主にInfra/IoT領域を担当。
（前職）
・日系システムインテグレーターにて、プライベートクラウド/パブリッククラウド
ビジネスを立ち上げ、そのビジネスを推進。

5. 人工知能/機械学習
IoT
ビッグデータ
デジタル変革
(digital transformation)
ビジネスにおける価値
データセンターの発展と進化の必要性
クラウドの台頭は
時代の流れ

6. サーバ
構築
運用機能
構築
インフラエンジニアの役割は・・・
NW
構築
WAN
Data &
AI
沢山の
仕事を創る
領域を広げる
常に最新の
技術を使う 単価UP
案件
単価増
お客様
との関係
を変える

10. https://news.microsoft.com/wp-content/uploads/prod/sites/558/2019/05/FINAL-Book-of-News-Build-2019-5.6.19-2.pdf

11. http://www.wscc.com/

12. BUILD 2019 - AGENDA
MONDAY | May 6
Day 1
TUESDAY | May 7
Day 2
WEDNESDAY | May 8
Day 3
Imagine Cup 8:00-8:30
THEHUB
7:00am-8:00pm
VISION KEYNOTE
8:30-10:00a
(90 minutes)
SESSIONS
8:30-9:30am
THEHUB
8:30-6:00pm
SESSIONS
8:30-9:30am
THEHUB
8:30-6:00pm
Break 9:30-10:00a Break 9:30-10:00a
Break 10:00-11:00a
(1 hour)
SESSIONS
10:00-11:00am
SESSIONS
10:00-11:00am
TECH KEYNOTES
11:00-12:30p
(90 minutes)
Lunch 11:00a-12:30p Lunch 11:00a-12:30p
Lunch
12:30-2:00pm
(90 minutes) SESSIONS
12:30-1:30pm
2:00-3:00pm
3:30-4:30pm
5:00-6:00pm
SESSIONS
12:30-1:30pm
2:00-3:00pm
3:30-4:30pm
5:00-6:00pm
SESSIONS
2:00-3:00pm
3:30-4:30pm
5:00-6:00pm
WELCOME RECEPTION
IN THE HUB
6:00pm - 8:00pm
Open Evening / Social
Activities
ATTENDEE CELEBRATION
7:30-10:30pm

13. https://azure.microsoft.com/en-us/build-2019/announcements/

15. Machine Learning Service
Visual Interface

16. 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

17. 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

18. Power BI
Azure Machine Learning
service Visual Interface
Auto ML (UX+SDK)
ML Expert
No ML
No Code Code First
AML SDK /
Notebooks

19. Visual Interface for
Azure Machine
Learning service
(Public Preview)

20. Machine Learning 初めての方 データサイエンティスト初心者 ML エキスパート
モデルの 構築を
コーディングするより
も簡単に
プロトタイプを
素早く開発
machine learning の勉強に

23. Placeholder

25. ソリューション全範囲をカバーするエンドツーエンドの IoT 機能を提供
PaaS
データの分析・洞察デバイス・ゲートウェイ データの格納・統合 視覚化・アクション
SaaS
IoT Solution Accelerator
https://www.azureiotsolutions.com/
IoT Central
https://apps.microsoftiotcentral.com
IoT Edge
IoT Device
SDK
Windows 10
IoT Core
IoT Hub
Azure Sphere
Event Hubs
Cosmos DB
SQL Database
Data FactoryAzure Data
Lake Storage
SQL Data
Warehouse
HDInsight
Azure Data
Lake Analytics
Machine
Learning
Stream
Analytics
Blob
Storage
Azure
Databricks
Power BI
Time Series
Insight
Notification
Hubs
Functions
Azure MapsEvent Grid
Logic Apps
Web Apps

26. Azure IoT Central
デバイスの接続と管理
テレメトリの取り込みとコマンドアンド
コントロール
監視ルールおよびトリガーされるアクション
ユーザーのロールとアクセス権
ダッシュボード、可視化および洞察
マイクロソフトが完全にホストおよび管理

27. IoT Plug and play
（ Announce ）

28. Device Capability
Model
JSON-LD Schema
Interface
Telemetry
Properties
Commands
Interface
Telemetry
Properties
Commands
Interface
Telemetry
Properties
Commands

29. Azure IoT Device SDK
Generated Device Agent
Device
capabilities
を構築したり、
Device Software
スケルトンを
作成するのが容易
簡単なプロセスで
デバイス認証が
可能
エンドユーザーや
パートナーは容易に
対応でバイスを
見つけられる
一切のコードを
書くことなく、
デバイスを箱から
取り出したらすぐに
動作する
デバイスソフトウェア
を作成し、
それがソリューション
で確実に動作
することを支援
Device
Capability
Model
JSON-LD
Schema

30. The total effort to build and operate an IoT solution is rapidly decreasing
IaaS Azure IoT Platform Azure IoT Central
TotalEffort
Azure IoT Central +
IoT Plug and Play
Azure IoT Platform +
IoT Plug and Play

31. SQL Database Edge

32. 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

33. 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

34. 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

36. 人工知能/機械学習
IoT
ビッグデータ
デジタル変革
(digital transformation)
ビジネスにおける価値
データセンターの発展と進化の必要性
クラウドの台頭は
時代の流れ

37. サーバ
構築
運用機能
構築
インフラエンジニアの役割は・・・
NW
構築
WAN
Data &
AI
沢山の
仕事を創る
領域を広げる
常に最新の
技術を使う 単価UP
案件
単価増
お客様
との関係
を変える

38. 日本を加速する

40. YouMicrosoft
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