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The Infinite Benefits of Microsoft Azure ~ Scality Connect for Azure Blob Storage x Azureで広がるデータ分析・活用 ~

Yoichi Kawasaki
Yoichi Kawasaki
Yoichi KawasakiSoftware Engineer, NoOps Practitioner at Tokyo, Japan

Slides for Presentation at Scality SDS Day 2017 Tokyo http://www.scality.com/scality-sds-day-2017-tokyo/ 関連記事: http://news.mynavi.jp/kikaku/2017/11/07/002/

The Infinite Benefits of Microsoft Azure ~ Scality Connect for Azure Blob Storage x Azureで広がるデータ分析・活用 ~

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The Infinite Benefits of Microsoft Azure
~ Scality Connect for Azure Blob Storage x Azureで広がるデータ分析・活用 ~
Yoichi Kawasaki
Azure Technology Solution Professional
Asia Intelligent Cloud Global Black Belt
Microsoft Corporation
Slides for Presentation at Scality SDS Day 2017
Scality Connect for Azure Blob Storageとは?
アプリケーション
S3
API
• Amazon S3 APIコールからAzure Blob Storage API
へのコール変換を行うトランスレーションレイヤ
• Azureネイティブフォーマットでデータを保存
36の地域でサービス中、42 の地域まで拡大予定
(2017年 10月 18日現在)
世界最大のインフラストラクチャー
Platform Services
Infrastructure Services
Web
Apps
Mobile
Apps
API
Apps
Notification
Hubs
Hybrid
Cloud
Backup
StorSimple
Azure Site
Recovery
Import/Export
SQL
Database CosmosDB
Redis
Cache
Azure
Search
Storage
Tables
SQL Data
Warehouse
Azure AD
Health Monitoring
AD Privileged
Identity
Management
Operational
Analytics
Cloud
Services
Batch
RemoteApp
Service
Fabric
Visual Studio
Application
Insights
VS Team Services
Domain Services
HDInsight Machine
Learning Stream Analytics
Data
Factory
Event
Hubs
Data Lake
Analytics Service
IoT Hub
Data
Catalog
Security &
Management
Azure Active
Directory
Multi-Factor
Authentication
Automation
Portal
Key Vault
Store/
Marketplace
VM Image Gallery
& VM Depot
Azure AD
B2C
Scheduler
Xamarin
HockeyApp
Power BI
Embedded
SQL Server
Stretch Database
Mobile
Engagement
Functions
Cognitive Services Bot Framework Cortana
Security Center
Container
Service
VM
Scale Sets
Data Lake Store
BizTalk
Services
Service Bus
Logic
Apps
API
Management
Content
Delivery
Network
Media
Services
Media
Analytics
Azure Blob Storageとは?
• 単一障害点の無い、高度に分散化、冗長化されたスケーラブル
なオブジェクトストレージ
• メディアデータ(画像、動画)、文書、ログ、バックアップや
アーカイブのためのデータを格納
• Blobサービスの概念
簡易ウェブサーバー機能で静的データ配信
https://<Account>.blob.core.windows.net/photos/IMG001.jpg
1. Storage Resource URI
2. Storage Resource URI + Shared Access Signature(SAS) Token
https://<Account>.blob.core.windows.net/photos/IMG001.jpg
?sv=2015-07-08&sr=b&sig=39Up9JzHaxhUIhFEjEH9594DJxe7w6cIRCg0Vo%3D
&se=2017-10-18T21%3A51%3A37Z&sp=rcw

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Editor's Notes

  1. アプリケーション開発コストを軽減しクラウドストレージの柔軟性を提供します AzureサブスクリプションがあればAzure Market placeで購入してお使いいただける データが顧客のAzureサブスクリプション外に出ないためセキュリティが維持 保存されたデータに対してAzure のサービスは当然普通に使うことが可能
  2. マイクロソフトのネットワークは、世界第 2 位の規模 (上にいるのは、米国政府のネットワークのみ)
  3. Why this Slide: It shows we have a very broad platform. It about BOTH IaaS and PaaS, that these work together. It shows that we continue to lead in world class IT capabilities and that there’s really nothing missing. Key Points: We have already seen how the Azure Platform is IaaS + Pass – but I want you to understand that this is a huge number of capabilities – IT building blocks if you will. Every one of these blocks you provision anytime, self-service anywhere in the world 24x7. You pay for what you use, you can get more or less anytime and you can fully automate everything… DON’T spent too much time on this slide – you are going to DEMO (aren’t you!!!)… DON’T go through each block… Transition to NEXT Slide: Make the build go backwards to show JUST IaaS and then you will go to the demo to show it.
  4. BLOB(Binary Large Objects)
  5. 画像ファイルのサムネイル化 動画データのエンコーディング
  6. Data Lakeと他のサービス連携 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/data-lake-store/data-lake-store-integrate-with-other-services Blob Storageからのデータコピー・データ連携でData Factoryや SQL Warehouseとの連携はどういった感じが自然なんだろうか?
  7. Hortonworks Data Platform (HDP) を Azure PaaS 型サービスとして提供 オンデマンドでのスケーリング (TB から PB クラスまで) HBase, Map-Reduce, Tez, Hive, Pig, Mahout, Spark などの機能群をサポート Windows 版 GA 済み, Linux 版 もある C#, Java を始めとした言語のプログラミング拡張機能を提供 SLA:HDInsight クラスターに対して 99.9% の接続保証 HDInsightではクラスタ作成時に指定したコンテナにHDFSがマップされる=HDInsight クラスター ストレージ (WASB)  Spark クラスタではクラスターの計算処理をインメモリで行う=従来のMapReduceよりも高速