M17_情シス必見、Azure Arc によるマルチプラットフォーム管理の今 [Microsoft Japan Digital Days]日本マイクロソフト株式会社
日本マイクロソフト株式会社
Azure ビジネス本部 プロダクトマネージャー/Azure SME
佐藤 壮一
クラウドの利用が当たり前になってきた今、オンプレミス-パブリッククラウドの環境や、複数クラウドを跨いだ環境を管理しなければならなくなってきた方も増えてきているのではないでしょうか?今後、工場や倉庫のデジタル化が進めば、エッジサーバーの数も爆発的に増えるでしょう。
Azure Arc enabled Infrastructure はそのような今後の潮流を見据え、横断的なインフラ管理を実現するために実装されています。 Azure Arc enabled Server を中心に、デモやシナリオベースの機能紹介を行い Arc によるインフラ管理の実像についてしっかりご説明させていただきます。
【Microsoft Japan Digital Daysについて】
Microsoft Japan Digital Days は、お客様が競争力を高め、市場の変化に迅速に対応し、より多くのことを達成することを目的とした、日本マイクロソフトがお届けする最大級のデジタル イベントです。4 日間にわたる本イベントでは、一人一人の生産性や想像力を高め、クラウド時代の組織をデザインするモダンワークの最新事例や、変化の波をうまく乗り切り、企業の持続的な発展に必要なビジネスレジリエンス経営を支えるテクノロジの最新機能および、企業の競争優位性に欠かせないクラウド戦略のビジョンなどデジタル時代に必要な情報をお届けいたしました。(2021年10月11日~14日開催)
M17_情シス必見、Azure Arc によるマルチプラットフォーム管理の今 [Microsoft Japan Digital Days]日本マイクロソフト株式会社
日本マイクロソフト株式会社
Azure ビジネス本部 プロダクトマネージャー/Azure SME
佐藤 壮一
クラウドの利用が当たり前になってきた今、オンプレミス-パブリッククラウドの環境や、複数クラウドを跨いだ環境を管理しなければならなくなってきた方も増えてきているのではないでしょうか?今後、工場や倉庫のデジタル化が進めば、エッジサーバーの数も爆発的に増えるでしょう。
Azure Arc enabled Infrastructure はそのような今後の潮流を見据え、横断的なインフラ管理を実現するために実装されています。 Azure Arc enabled Server を中心に、デモやシナリオベースの機能紹介を行い Arc によるインフラ管理の実像についてしっかりご説明させていただきます。
【Microsoft Japan Digital Daysについて】
Microsoft Japan Digital Days は、お客様が競争力を高め、市場の変化に迅速に対応し、より多くのことを達成することを目的とした、日本マイクロソフトがお届けする最大級のデジタル イベントです。4 日間にわたる本イベントでは、一人一人の生産性や想像力を高め、クラウド時代の組織をデザインするモダンワークの最新事例や、変化の波をうまく乗り切り、企業の持続的な発展に必要なビジネスレジリエンス経営を支えるテクノロジの最新機能および、企業の競争優位性に欠かせないクラウド戦略のビジョンなどデジタル時代に必要な情報をお届けいたしました。(2021年10月11日~14日開催)
Azure Data Factory – Data Management für die Cloudinovex GmbH
Die Azure Plattform bietet inzwischen sehr viele unterschiedliche Möglichkeiten zur Datenverarbeitung– und Speicherung. Allerdings muss zur effizienten Nutzung der Ressourcen dieses Orchester an Diensten mit den passenden Daten auch dirigiert werden. In diese Rolle springt die Azure Data Factory, die neben Diensten wie HD-Insight oder dem Data Lake auch On-Premise-Datenquellen mitspielen lässt.
Der Vortrag liefert eine Einführung in die Data Factory sowie best practices für Ihre Real-World-Projekte.
SQL Server Konferenz, 24.02.2016
Speaker: Stefan Kirner, inovex GmbH
Weitere Vorträge unter: https://www.inovex.de/de/content-pool/vortraege/
Embedded Technology 2014 Smart Japan Aliance IoT AzureAtomu Hidaka
IoT時代に乗り遅れるな!低価格マイコンボードのAzure接続
Microsoft社では現在、IoT (Internet of Things)用途向けの新たなクラウドサービス、Azure Intelligent Systems Service (ISS) を用意しています。本講演では組み込みシステム開発技術者向けに、小型低価格のマイコンボードからISSを始めとする Azure が提供する各種サービスに接続し、活用するための方法を紹介します。
Global Azure Bootcamp 2016 - Real-world Internet of Things Backend with Azure...Andri Yadi
This year I'm back to organize and deliver a talk in Global Azure Bootcamp 2016 in Bandung, Indonesia.
This time, my talk is about stuff that I focused on for the past 2 years, Internet of Things. Azure offers broad range of services for IoT cloud backend, specifically Azure IoT Hub. And that my talk is all about.
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + Ruby on Rails アプリ を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
10. 物理サーバー
OS
OS 構成
アプリ構成
OS 構成 (IP 1)
アプリ構成
OS 構成 (IP 2)
アプリ構成
OS 構成 (IP 3)
アプリ構成
• 数秒でもう 1 つの OS イメージを立ち上げ
• 1 つの OS で、複数のアプリ環境を実現
• 容易なアプリ環境のイメージ化と展開
36. プラットフォームサービス (PaaS)
セキュリティ
と管理
インフラストラクチャ サービス (IaaS)
Web Apps
Mobile
Apps
API
Management
API
Apps
Logic
Apps
Notification
Hubs
Content Delivery
Network (CDN)
Media
Services
HDInsight Machine
Learning
Stream
Analytics
Data
Factory
Event
Hubs
Mobile
Engagement
Active
Directory
Multi-Factor
Authentication
Automation
Portal
Key Vault
Biztalk
Services
Hybrid
Connections
Service
Bus
Storage
Queues
Store /
Marketplace
ハイブリッド
運用
Backup
StorSimple
Site
Recovery
Import/Export
SQL
Database
DocumentDB
Redis
Cache Search
Tables
SQL Data
Warehouse
Azure AD
Connect Health
AD Privileged
Identity
Management
Operational
Insights
Cloud
Services
Batch Remote App
Service
Fabric Visual Studio
Application
Insights
Azure SDK
Team Project
VM Image Gallery
& VM Depot
37. DEVELOPER + APP PLATFORM
DATA + ANALYTICS
Data Analytics
INTERNET OF THINGS
CLOUD INFRASTRUCTURE
Storage
Batch
Compute Security + Management
Networking Hybrid Operations
38. DEVELOPER + APP PLATFORM
DATA + ANALYTICS
Data Analytics
INTERNET OF THINGS
CLOUD INFRASTRUCTURE
Storage
Batch
Compute Security + Management
Networking Hybrid Operations
49. DEVELOPER + APP PLATFORM
DATA + ANALYTICS
Data Analytics
INTERNET OF THINGS
CLOUD INFRASTRUCTURE
Storage
Batch
Compute Security + Management
Networking Hybrid Operations
50. Now Available to Purchase
2015/12/11 : Azure セミナー「更に強化されたAzure IoTを試してみよう」
https://azure.microsoft.com/ja-jp/community/events/azure-iot-11dec-japan/
53. DEVELOPER + APP PLATFORM
DATA + ANALYTICS
Data Analytics
INTERNET OF THINGS
CLOUD INFRASTRUCTURE
Storage
Batch
Compute Security + Management
Networking Hybrid Operations
56. DEVELOPER + APP PLATFORM
DATA + ANALYTICS
Data Analytics
INTERNET OF THINGS
CLOUD INFRASTRUCTURE
Storage
Batch
Compute Security + Management
Networking Hybrid Operations
58. WEB APPS LOGIC APPS MOBILE APPS
API APPS
スケールが容易な
Web アプリケーション基盤
ビジネス プロセス実行と
ワークフローの自動化基盤
さまざまなデバイス向けの
モバイル アプリケーション基盤
API をビルド, ホスト, 管理,
配布, 使用するための基盤
59. 進化する Azure & Visual Studio DevOps
App Service
開発者
運用管理・監視
Azure
Microsoft Azureコーディング / デバッグ
Visual Studio Online
リポジトリ ビルド デプロイテスト
, GitHub, …
Application Insights
64. DEVELOPER + APP PLATFORM
DATA + ANALYTICS
Data Analytics
INTERNET OF THINGS
CLOUD INFRASTRUCTURE
Storage
Batch
Compute Security + Management
Networking Hybrid Operations
65.
66.
67.
68. #azurejp
Microsoft Azure 技術セミナー / トレーニングへのご参加
http://aka.ms/dx-events
オンライン ラーニング活用で技術スキルやノウハウの習得
http://aka.ms/azurequest
Microsoft Azureの技術的な質問はサポートを活用
http://aka.ms/onlinefaq