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Uploaded byDaiyu Hatakeyama
Azure Webiner: より安定したWebサイト構築のためのAzure PaaS サービス群
デジタルのパワーをビジネスに取り入れる動きは加速度的に増えています。クラウドのプラットフォームの選択肢もその一つですが、一体どのようなサービスがあって、何に適しているのでしょうか? このセッションでは、主にWeb/ECサイトやデジタルマーケティングに役に立つAzureの各種サービスをご紹介いていきます。Azure Web App、SQL DatabaseといったWeb-DBのべースや、AIの基盤といえるAzure Machine Learning、そして、それらの可視化のためのPower BIなどを取り上げます。
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- 7. 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%
- 8. 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 #azurejp
- 9. #azurejp Fan Engagement ExtendedVideo 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 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 アクセスして状況確認 過去を含む選手データ確 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 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 #azurejp
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- 16. Big Data とCRM 多様なデータとAI Core Web Platform CDN Web App SQL Database Functions Redis Cache Application Insight SQL Data WarehouseHDInsight Data lake Power BI EventHubs Stream Analytics Cognitive ML Search MediaDocument DBTableBot
- 19. • NET, PHP,Python, Node, Java, Framework インスト ラー • リモートデバッグ • DevOps • ステージングデプロイのた めのサイトスロット • サイトエクステンション ギャラリー • ブラウザーベースのエディ タ • Kudu • など Web Apps Mobile Apps API Apps Functions • スケールアップ、スケール アウト • オートスケール • WW のデーターセンター • OS と Framework • ロードバランサー • モニタリング＆アラート • Web ジョブ(WebJobs) • など • Enterprise グレードの SLA • セキュリティとコンプライ アンス • ロールベースアクセスコン トロール • バックアップスケジュール • カスタムドメイン、SSL証明 書 • Azure Active Directory 統合 • オンプレミス統合 VNET統 合/ハイブリッド接続 • App Service Environment • など Logic Apps
- 20. クラウドネイティブな database asa service 高可用性、耐障害性 世界中に簡単にスケール インメモリー カラムストア SQL Server 互換 透過的データ暗号化 (TDE) フルテキスト サーチ Elastic Database Pool SQL DB SQL DB
- 21. 読み取りは Primary のみで完了 書き込みはSecondary への 伝播を確認してから完了 論理データベース Write Write Ack Ack Read value write Ack ミッション クリティカルを支え る機能 99.99% の可用性 障害の検知 フェールオーバー 新しいレプリカの作成 データの同期 一貫性の確保
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- 32. 転置インデックス ： トークンからドキュメントを引き当 てるデータ構造 テキスト解 析 インデクシ ング Doc#ドキュメント内容 1 Microsoft is introducing SQL Server 2 Windows Server on Azure 3 Microsoft is introducing Azure 4 Application programming on Microsoft Azure 単語（トーク ン） 含まれるドキュメ ント microsoft 1, 3, 4 introducing 1, 3 sql 1 server 1, 2 Windows 2 azure 2, 3, 4 application 4
- 33. 「キング」 ⇒ 「バーガーキング」 「ライオン キング」 「Azureでのセキュアネットワー キング」 「京都」⇒ 「東京都 庁」 「京都観 光」 「ダイアモンド」 ⇒「ダイヤモンド」も ヒット •語幹変化 • 見出し語変化 • 同義語展開 • 正規化 • ストップワード 除去 • アンチフレージ ング • スペルチェック • クエリサジェスト • ファセット 検索精度向上のための主要技術・ソリューション • N-gram • 形態素解析
- 34. • クエリとドキュメントの 関連性を評価して結果を 並べる • データベースのORDERBY 句による結果ソートとは 全く異なる評価手法
- 35. Document DB Blob Storage MicrosoftAzure SQL Database Table Storage オンプレ Azure Search Pull方式: インデクサの利 用 • 4種類のデータソース • 定期的実行（最小5分） • 差分更新 • マスタDBとしての利用 • 全件再インデクシングはここから Push方式: APIで直接更新 • アップロード 、マージ、削除など • 1度のバッチ: 最大 1,000 ドキュメン ト • リアルタイム に近い データ 更新 インジェス トする人 • クローラー • バッチ • カスタム ツール
- 36. 付加価値を提供する 多くのパートナー ソリューション Streaming / CDN コンテンツ 保護 Processing取り込み と保管 メディア 配信のコア 機能を API として提供 Azure Media Services PlayerAnalytics
- 37. Speech-to-text 話しているテキストを抽 出 現在、8言語対応 Face & Emotion detection 顔のカウントおよび 性別・年齢・感情の判定 Hyperlapse スタビライザーとタイム ラプス Video summarization ハイライトシーンによる サマリービデオの自動作 成 Motiondetection 動きのあった箇所の検知 Object Character Recognition (OCR) ビデオ内の画像から、テ キストを抽出 450 6th St. San Francisco
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- 39. 高速で安定したパフォーマン ス 構成可能な整合性レベル エラスティックなスケーリン グ セカンダリ インデックスな しでJSONをクエリ ネイティブ JavaScriptトラン ザクション処理 SQL ベースのクエリ言語 REST、JSON、JavaScript 簡単、フル マネージド エンタープライズ対応の Azure
- 40. { “locations”: [ {“country”: “Germany”, “city”:“Berlin”}, {“country”: “France”, “city”: “Paris”}, ], “headquarter”: “Belgium”, “exports”:[{“city”; “Moscow”},{“city: ”Athens”}] }; JSON document as tree Locations Headquarter Belgium Country City Country City Germany Berlin France Paris Exports CityCity Moscow Athens 0 10 1
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- 42. Azure Machine Learning(Azure ML)
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- 50. ビデオで過去のウェ ブセミナーを視聴す る ▶▶▶ http://aka.ms/dx-ondemand セミナー・ウェブセ ミナーに 参加する ▶▶▶ https://aka.ms/azjp-events Azureの活用を 電話で相談する ▶▶▶ 0120-952-593 または お問い合わせフォーム https://aka.ms/adj https://aka.ms/azjp-sodan-
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