サービスで使用するデータの保存先は Azure Storage を使いましょう
案件でデータの保存先に関するご質問をいただくことが多いため、ブログにまとめました。案件ごとにご質問が異なるため、それをここにまとめれば、色々な方の役に立つはず。
データの保存先はAzure Storage
Microsoft Azure にはデータを保存するサービスとして Azure Storage があります。Azure Storage には下記4つのサービスがあります。
- Azure Blobs
- Azure Tables
- Azure Queues
- Azure Files
それぞれ解説したいところですが、本投稿では案件でご質問の多い Azure Blobs に的を絞って説明します。
ファイルの保存先は Azure Blobs
Web アプリをはじめとした独自サービスでは、HTMLファイル、動画や画像などのファイルを保存する場所が必要です。その保存先としては Azure Blobs を活用してください。
ユーザーが動画/画像などのファイルを日々アップロード/視聴するアプリをはじめとした、大量のデータを扱うサービスの基盤に最適です。その理由をいくつか挙げてみます。
- 自動的にスケールするため管理が楽
- データの多重化できるので、データ損失対策ができる
- アクセスが高速
- 柔軟なアクセス制限ができる
- アプリケーション開発するための API が充実している
Azure Blobs はスケーラブルなストレージサービスなので、ユーザーが大量のデータをアップロードしたとしても、管理者側で仮想ディスクを追加したり、マシンを追加する必要がないです。
また、複数のデータセンターにデータを同時に保存できるため、データ損失対策も楽にできます(設定1箇所変更で OK です。)
アクセスは非常に高速で、ソチオリンピックのストリーミング配信にも活用されており、動画などの大きなファイルを扱うサービスでも活用できます。
性能の指標としては、最大受信速度は 5 ~ 10 Gbps、最大送信速度は 10 ~ 15 Gbps です。そのほか、最大サイズなどストレージの魅力的な性能についてはこちらを参照してください。
このファイルは、このユーザーからしかアクセスさせたくないというように、アクセスコントロールすることができます。
Blob Storage のデータは REST API 経由で操作できるため、どの言語でも呼び出しができ、アプリケーション開発者にとって便利です。
Azure Blobs を使用し始める
Blobs の魅力をご理解いただいた上で、実際に使用を開始してみましょう。
- Azure のストレージアカウントを作成しましょう。
- このページを参照して、Blob Storage へプログラムからアクセスしましょう。様々な言語でのサンプルがあるため、参考にしてください。
Azure のアカウントをお持ちでない方はこちらから無料評価版を作成してください。
料金については、こちらを参照してください。
Azure Machine Learning の入門情報まとめ
Azure Machine Learning のための学習情報をまとめています(現在進行形)。
私自身が学習するにつれて、このページも少しづつ更新していきますので、RSSリーダーなどで適宜更新をご確認いただけますと幸いです。
公式ドキュメントは入門情報が満載なので必ず確認しましょう
こちらの公式ドキュメントでは、Machine Learning や Azure Machine Learning についての詳細な解説が行われています。初めて学習する方は、このドキュメントを確認するようにしましょう。
最新情報を確認したいときには公式ブログをフォローしましょう
新機能の提供など、最新の情報は Machine Learning Blog にて公開されています。
自身のプロジェクトに役立つ新機能が追加されるかもしれないので、RSSフィードを登録することをお勧めします。
疑問点はフォーラムで
疑問点があれば Azure Machine Learning のフォーラムで世界中のユーザーとディスカッションしましょう。
機能のフィードバックを行いたいときは専用のフォーラムで
「探しているアルゴリズム、データ ソース、データ形式、データ変換操作が Azure ML Studio で見つかりません。」という時には、ユーザーフィードバック フォーラムを活用しましょう。
機能の要求をしたり、既に要求されている機能へ投票することができます。
オフラインイベント
日本国内でのイベントも開催されています。
セミナーで学びつつ、講師や他のユーザーたちと情報を公開して、自身のプロジェクトに役立てましょう。
2015 年 8/8 (土) 15:00 - 19:00
Azure Machine Learning + Azure を連携させて、実際のシステム内に組み込むためのノウハウを学べるイベントです。
過去のセミナー資料も活用しましょう
過去のセミナー資料もこのページに適宜掲載していきますので、ご活用ください。
Azure Machine Learning の入門者向けハンズオン資料です。この資料を活用することで、価格予測システムを構築可能です。
協調フィルタリングを例にした機械学習の解説資料です。この資料を活用することで、「推薦システムの基礎」「Azure Machine Learning を活用するか、独自実装するかの判断基準」を理解することができるようになります。
Azure Machine Learning を使って、推薦システムを構築するための資料です。この資料を活用することで、「推薦システム構築方法」「推薦システムを Web アプリから呼び出す方法」を理解できます。
Office 365 API の入門情報をまとめてみた
Office と聞くとみなさん PowerPoint, Excel, OneNote などを思い浮かべると思いますが、最近はメールサーバーやポータルサイトなどを含めて Office 365 と呼んで展開しています。
このメールサーバーやポータルサイトのデータを操作(読み書きなど)するための API をOffice 365 API という名前で公開しています。この API を使うと、自分のアプリから下記のようなことができるようになります。
- 相手の上司を自動的に調べてCc に加えてメール送信
- ミーティングの予約
- ファイルの保存と、保存したファイルのURLをメールで共有
Office 365 は中小企業から大企業、大学に加えて個人にも利用されているので、様々な方を対象としたアプリケーションの開発の役に立ちます。また、認証部分もマイクロソフトから提供しています。区分けとしては下記のようなイメージだとわかりやすいかと思います。
こういった API の開発について徐々に情報を提供したいと思いますが、まずは私が de:code 2015 で発表した情報を共有します。この発表では Office 365 API 開発のチャンスや実装方法などを紹介しているので、全体感を理解するためにビデオを見てくださいませ～
引き続き情報を更新していきます～
