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Microsoft Build 2022 - Azure のデータ & 分析サービス 最新アップデート / Microsoft Build 2022 Updates on Azure Data and Analytics Services

Microsoft Build 2022 - Azure のデータ & 分析サービス 最新アップデート / Microsoft Build 2022 Updates on Azure Data and Analytics Services

More Decks by Hiroyuki Nakazato / 中里 浩之

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Transcript

  1. スピーカー Hiroyuki Nakazato / 中里 浩之 日本マイクロソフト株式会社 カスタマーサクセス事業本部 データ&クラウドAI アーキテクト統括本部

    クラウド ソリューション アーキテクト 経歴  SIer でビッグ データ案件を中心に担当  通信事業者のサーバーサイド & データ エンジニア  現職 - Azure の データ & 分析を専門領域とするアーキテクト @nakazax
  2. Azure データ プラットフォームの注力エリア ハイブリッド & マルチ クラウド 運用上の自由 パフォーマンス &

    スケール 制限なし オープン ソース コラボレーティブな変革 セキュリティ 常に一歩先を行く インテリジェンス デフォルトでインテリジェント データベース ガバナンス 分析
  3. Azure データ プラットフォームの主なサービス ガバナンス 分析 Azure Cosmos DB Azure Cache

    for Redis Azure Database for PostgreSQL / MySQL / MariaDB SQL Server & Azure SQL ファミリー Azure Synapse Analytics Microsoft Purview Power BI Azure Databricks Azure Data Explorer Azure HDInsight Azure Data Share Azure Stream Analytics Azure Event Hubs Azure Data Lake Storage データベース Azure Machine Learning Azure Data Factory
  4. Azure SQL ファミリー 最新の SQL Server エンジンでエッジやオンプレミスからクラウドまで幅広いユースケースをカバー SQL Server on

    Azure Virtual Machines リフト & シフトや OS レベルのアクセスが 必要なワークロードに最適 Azure SQL Managed Instance 既存のアプリの モダナイゼーションに最適 Azure SQL Database クラウド ベースの アプリに最適 Azure SQL Edge IoT エッジへのアプリの 拡張に最適 Azure Arc-enabled SQL Server / SQL Managed Instance オンプレミスおよびマルチ クラウド環境で Azure SQL を実行
  5. SQL Server の進化 SQL Server 2016 業界をリードするパフォーマンス 機械学習 (R) PolyBase

    クエリ ストア Always Encrypted 行レベル セキュリティ Std Edition 機能領域 SQL Server 2017 SQL Server on Linux コンテナ グラフ データベース Machine Learning サービス アダプティブ クエリ処理 自動チューニング SQL Server 2019 データ仮想化 インテリジェントなクエリ処理 高速データベース復旧 データ分類 データベース エンジンの着実な進化とともに革新的な新機能を次々と搭載
  6. SQL Server 2022 Azure SQL (MI) との 双方向の HA/DR Azure

    Synapse Link for SQL Server Azure Purview 統合 組込のクエリ インテリジェンス マルチライト レプリケーション Azure による ビジネス継続性の確保 オンプレミスの 運用データを使用した シームレスな分析 Data Map Data Insights Microsoft Purview Data Catalog 保有するデータ 資産全体を可視化 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 1 2 3 4 5 6 Vulnerabilities (2010-2020) 過去 10 年間で 最もセキュア6 #1 OLTP performance1 #1 Non-Clustered DW performance on 1TB2, 3TB3, 10TB4, and 30TB5 All TPC Claims as of 10/06/2021. 1 http://www.tpc.org/4087; 2 http://www.tpc.org/3374; 3 http://www.tpc.org/3380; 4 http://www.tpc.org/3362; 5 http://www.tpc.org/3364; 6 National Institute of Standards and Technology Comprehensive Vulnerability Database 業界をリードする パフォーマンスと 可用性 エッジからクラウドまで 最も一貫性のあるデータプラットフォーム SQL Server Ledger (台帳) Azure との強力な連携により、業界をリードするパフォーマンスとセキュリティを実現 Public Preview
  7. Azure SQL Managed Instance のリンク機能 チャレンジ: DR サイトのセットアップと保守の難しさ ✓PaaS で簡単に設定

    / 導入が可能 ✓Azure SQL MI を読み取りスケール アウト としても利用可能 ✓組み込みの分散型可用性グループを利用 ✓SQL MI のデータベース バックアップを SQL Server 2022 にリストア クラウド上に災害対策 (DR) サイトを簡単に構築しビジネス継続性を確保 クラウドへの継続的な レプリケーション SQL Server 2019 / 2022 Azure SQL Managed Instance Azure オンライン フェイルオーバー
  8. Azure Synapse Link for SQL Server チャレンジ: OLTP ワークロードに影響を与えずに 最新のデータを分析したい

    ✓SQL Server のデータを Azure Synapse Analytics にニア リアルタイムで同期 ✓Synapse の Spark と SQL のランタイムを 利用してすべてのデータを分析 ✓運用ストアと分析ストアの壁を突破 ✓新しい変更フィード機能により OLTP ワークロードへの影響を軽減 オンプレミスのオペレーショナル データに対するシームレスな分析を可能に On-premises Azure Synapse Analytics Azure Machine Learning Azure Data Lake Storage Power BI Cloud data IoT data SaaS data ETL SQL pools Spark pools
  9. Microsoft Purview 統合 チャレンジ: すべての SQL Server を一か所で 可視化しガバナンスを担保したい ✓オンプレミスの

    SQL Server を 自動的にスキャンしてメタデータを取得 ✓ビルトインのカスタム分類と Microsoft Information Protection の 秘密度ラベルを使用したデータ分類 ✓Purview のポリシーを用いた アクセス権の設定と制御 データ資産全体に対する可視性とガバナンスを提供 Data Map Data Insights Data Catalog
  10. SQL Server ledger (台帳) チャレンジ: SQL Server のように中央管理 されたシステムでブロックチェーン技術を使いたい ✓暗号化された台帳を使用して、悪意のある

    ユーザーによる改ざんからデータを保護 ✓T-SQL を用いた SQL Server への組み込み ✓ブロックチェーンの技術を用いて、中央管理 されたシステムでデジタル信頼を確立 ✓データの整合性が損なわれていないことを 監査人やビジネス関係者に証明する ブロックチェーン技術を用いてデータの改ざんを検出しデータの整合性を保証 Trusted storage Database ledger Block N Block N-1 Block N-2 Ledger view History table Append-only ledger table Updatable ledger table
  11. Azure SQL Database ledger (台帳) チャレンジ: SQL Server のように中央管理 されたシステムでブロックチェーン技術を使いたい

    ✓暗号化された台帳を使用して、悪意のある ユーザーによる改ざんからデータを保護 ✓T-SQL を用いた SQL Server への組み込み ✓ブロックチェーンの技術を用いて、中央管理 されたシステムでデジタル信頼を確立 ✓データの整合性が損なわれていないことを 監査人やビジネス関係者に証明する ブロックチェーン技術を用いてデータの改ざんを検出しデータの整合性を保証 Trusted storage Database ledger Block N Block N-1 Block N-2 Ledger view History table Append-only ledger table Updatable ledger table Generally Available
  12. Azure SQL ファミリー 最新の SQL Server エンジンでエッジやオンプレミスからクラウドまで幅広いユースケースをカバー SQL Server on

    Azure Virtual Machines リフト & シフトや OS レベルのアクセスが 必要なワークロードに最適 Azure SQL Managed Instance 既存のアプリの モダナイゼーションに最適 Azure SQL Database クラウド ベースの アプリに最適 Azure SQL Edge IoT エッジへのアプリの 拡張に最適 Azure Arc-enabled SQL Server / SQL Managed Instance オンプレミスおよびマルチ クラウド環境で Azure SQL を実行
  13. Azure Arc Azure のサービスと管理をあらゆるインフラストラクチャーで実行 マルチ クラウド データ センター エッジ Bare-Metal

    Servers Windows & Linux Servers / VM AWS EC2 GCP Instance Kubernetes Bare-Metal / VM Google Kubernetes Engine (GKE) Elastic Kubernetes Service (EKS) AKS OpenShift VMware Tanzu Azure Arc-enabled infrastructure ハイブリッド リソースをネイティブ Azure リソース として接続して運用する Azure Arc-enabled SQL Server Azure Arc-enabled Kubernetes Azure Arc-enabled servers Azure AD Backup Monitor Security Center Policy Cloud Shell Log Analytics Automation Advisor Azure Arc-enabled services Azure から運用しつつ、Azure の外部でも Azure サービスをデプロイして実行する Azure Arc-enabled data services Azure Arc-enabled application services Azure Arc-enabled machine learning PREVIEW PREVIEW
  14. Azure Arc における SQL Server と PostgreSQL PaaS Azure SQL

    Managed Instance Azure Database for PostgreSQL Hyperscale IaaS SQL Server on Azure virtual machines SQL Server on Azure Arc-enabled server (GA) Azure Arc-enabled SQL Managed Instance Azure Arc-enabled PostgreSQL Hyperscale (Public Preview) Microsoft Azure Azure Arc
  15. Azure Arc における SQL Server と PostgreSQL PaaS Azure SQL

    Managed Instance Azure Database for PostgreSQL Hyperscale IaaS SQL Server on Azure virtual machines SQL Server on Azure Arc-enabled server (GA) Azure Arc-enabled SQL Managed Instance Azure Arc-enabled PostgreSQL Hyperscale (Public Preview) Microsoft Azure Azure Arc 2 つのサービス レベル ✓ 汎用は GA 済 ✓ Business Critical が GA NEW
  16. Azure Arc-enabled SQL Managed Instance サービス レベルの比較 領域 Business Critical

    汎用 SQL 機能セット SQL Server Enterprise Edition と同じ SQL Server Standard Edition と同じ CPU 制限/インスタンス 無制限 24 コア メモリ制限/インスタンス 無制限 128 GB スケール アップ/ダウン 利用可能 利用可能 特定の時点に復元 ビルト イン ビルト イン 高可用性 Kubernetes の再デプロイに対して含まれている 可用性グループ Kubernetes の再デプロイと共有ストレージを使 用した単一インスタンス 読み取りスケールアウト 可用性グループ なし ディザスター リカバリー フェールオーバー グループを介して使用可能 フェールオーバー グループを介して使用可能 価格の IP コンポーネントの AHB 換算レート 1:1 Enterprise Edition 1:4 Enterprise Edition​ 4:1 Standard Edition 1:1 Standard Edition Business Critical は高パフォーマンスや高可用性が必要なワークロードにマッチ (詳細) Azure Arc 対応 SQL Managed Instance のサービス レベル - Azure Arc | Microsoft Docs
  17. Hyperscale (Citus) スケール アウト可能な アーキテクチャーを備えた フル マネージド PostgreSQL Azure Database

    for PostgreSQL / MySQL のデプロイ オプション シングル サーバー 最小限のカスタマイズ用に設計された フル マネージド データベース サービス Azure Arc 対応 PostgreSQL Hyperscale 任意の環境の Kubernetes クラスターで スケール アウト可能な PostgreSQL を動かす フレキシブル サーバー データベース管理機能と構成設定のよりきめ 細かな制御と柔軟性を提供するように設計 されたフル マネージド データベース サービス より高い柔軟性ときめ細かな制御が可能なフレキシブル サーバーが新たに利用可能に ✓ 2021 年 11 月 GA
  18. フレキシブル サーバーのアーキテクチャー North Europe East US リージョン West US 2

    AZ1 AZ2 AZ3 ゾーン冗長バックアップ ストレージ フレキシブル サーバー 可用性ゾーン (AZ) 1 AZ 2 AZ 3 Linux VM Azure VM AKS App Service Premium マネージド ディスク データ, ログ 1 2 3 4 1 Linux VM 2 Premium マネージド ディスク (3 コピー) 3 ゾーン冗長バックアップ ストレージ アプリと同一の ゾーンに配置 4
  19. フレキシブル サーバーとシングル サーバーの比較 新たに開発または移行する場合には豊富な機能を持つフレキシブル サーバーを推奨 機能 フレキシブル サーバー シングル サーバー

    データベースのバージョン PostgreSQL 11, 12, 13 MySQL 5.7, 8.0 PostgreSQL 10, 11 MySQL 5.7, 8.0 基盤 OS Linux Windows 高可用性 ゾーン冗長 HA 組み込みの HA (単一ゾーン) メンテナンス期間 1 時間の期間 15 時間以内の任意の時間 低コストのバースト可能な SKU P O 停止/開始 PostgreSQL P MySQL P (最大 30 日間停止) PostgreSQL O MySQL P (最大 7 日間停止) 閉域化オプション P (VNet 統合) P (Private Link) 接続文字列のユーザー名 ユーザー名のみ <user_name>@server_name 最大コネクション数 (Postgres) 5,000 1,982 組み込みのコネクション プーラー (Postgres) P (PgBouncer) O (詳細 1) Azure Database for PostgreSQL - 単一サーバーとフレキシブル サーバーの比較 | Microsoft Docs (詳細 2) 適切なデプロイの種類の選択 - Azure Database for MySQL | Microsoft Docs
  20. Azure Cosmos DB あらゆるスケールに対応する、オープンな API を備えた高速 NoSQL データベース MongoDB Table

    API ターンキーのマルチ マスター書き込み 即座、エラスティック、 自動的なスケーラビリティ 10 ミリ秒未満のレイテンシ、 99.999% の可用性を保証 フル マネージド、 サーバーレス あらゆる Azure リージョンへの データ レプリケーション ドキュメント 列ファミリー キー/値 グラフ Core (SQL) API
  21. Azure Cosmos DB 直近のアップデート General • 自動スケールの最小範囲の変更: 100 - 1,000

    RU/秒 (従来の 4 分の 1) GA Azure の更新情報 MongoDB API • 既存のコレクションに対する一意なインデックスの作成 Preview 製品チームのブログ • 16MB ドキュメント サポート Preview 同上 • 一意の部分インデックス GA 同上 Synapse Link • Cosmos DB ポータルから Synapse Link と Power BI を シームレスに利用可能に GA Azure の更新情報 • 既存の SQL API コンテナーをサポート GA Azure の更新情報 2022 年 4 月のアップデート
  22. Azure Cosmos DB 直近のアップデート General • 自動スケールの最小範囲の変更: 100 - 1,000

    RU/秒 (従来の 4 分の 1) GA Azure の更新情報 MongoDB API • 既存のコレクションに対する一意なインデックスの作成 Preview 製品チームのブログ • 16MB ドキュメント サポート Preview 同上 • 一意の部分インデックス GA 同上 Synapse Link • Cosmos DB ポータルから Synapse Link と Power BI を シームレスに利用可能に GA Azure の更新情報 • 既存の SQL API コンテナーをサポート GA Azure の更新情報 2022 年 4 月のアップデート • Cosmos DB では RU (Request Units; 要求ユニット) がデータ ベース操作によって消費される通貨の役割 • 自動スケールでは RU の下限値の 10 倍まで即座にスケール: トラフィックの山谷が大きい場合に有効 • 元々は 400 RU/秒が下限値 → 100 RU/秒が下限値に
  23. Azure Cosmos DB 直近のアップデート General • バースト可能な要求ユニット Private preview •

    サーバーレスの改善 最大 1TB のストレージ Private preview • 新しい継続的バックアップと ポイント イン タイムのリストア オプション Preview • 30 日間のトライアル体験の改善 - SQL API • 統合キャッシュ GA • 変更フィード with オペレーション ログ Preview Build 2022 でのアップデート MongoDB API • RBAC Preview Cassandra API • マテリアライズド ビュー Preview • Blob Storage へのインポート/エクスポート Preview
  24. Azure Cosmos DB 直近のアップデート General • バースト可能な要求ユニット Private preview •

    サーバーレスの改善 最大 1TB のストレージ Private preview • 新しい継続的バックアップと ポイント イン タイムのリストア オプション Preview • 30 日間のトライアル体験の改善 - SQL API • 統合キャッシュ GA • 変更フィード with オペレーション ログ Preview Build 2022 でのアップデート MongoDB API • RBAC Preview Cassandra API • マテリアライズド ビュー Preview • Blob Storage へのインポート/エクスポート Preview • 自動スケールのアイドル容量を最大 5 分間分蓄積、 トラフィックが急増した際のバーストに利用できる • 例: 自動スケールで下限値 100 RU/秒を設定した場合 • アイドル容量を最大 30,000 RU/秒蓄積 • 3,000 RU/秒のレートで 10 秒間使用できる
  25. Azure Cosmos DB 直近のアップデート General • バースト可能な要求ユニット Private preview •

    サーバーレスの改善 最大 1TB のストレージ Private preview • 新しい継続的バックアップと ポイント イン タイムのリストア オプション Preview • 30 日間のトライアル体験の改善 - SQL API • 統合キャッシュ GA • 変更フィード with オペレーション ログ Preview Build 2022 でのアップデート MongoDB API • RBAC Preview Cassandra API • マテリアライズド ビュー Preview • Blob Storage へのインポート/エクスポート Preview • サーバーレス • RU を設定しない & データベース操作により実際に 消費された RU に対する課金 • アイドル時間が長い / 断続的 / トラフィックの予測が 難しい場合にマッチ (例: 検証や開発など) • コンテナーあたりの最大ストレージが 50 GB → 1TB に
  26. カルビー株式会社 様 配荷データを活用し、ポテトチップス販売店検索アプリを2か月半で内製構築 お客様とのタッチポイントを店舗で購入する前に デジタルで構築し、ユーザーの動向を詳細に把握 社内にあったカルビー商品の配荷データを活用し、 どのお店にどの商品が売っているかを可視化 配荷データの ETL 処理は

    Azure Databricks で、 データの書き込みは Cosmos DB でフル PaaS で構築 私たちは日頃から、お客さまにどのような価値や体験を提供すれば ファンになっていただけるか、という視点でシステムを考えています。 だからこそ、特定のクラウドサービスありきで開発を進めるのではなく、 私たちの考え方に合った環境を導入すべきという思いがあります。 マーケティング本部 デジタルマーケティング担当マネージャー 関口 洋一氏
  27. Azure Synapse Analytics エンドツーエンドの分析のための統合クラウド ネイティブ プラットフォーム Azure Synapse Studio 専用

    SQL Data Explorer サーバーレス SQL 統合エクスペリエンス 分析ランタイム オーケストレーション | データ統合 | 管理 | 監視 | DevOps オンプレミス クラウド データ アプリケーション IoT デバイス テレメトリー データ ガバナンス データ共有 機械学習 BI & レポート データ ウェアハウス データレイクの 探索的な分析 データ エンジニアリング & 機械学習 ログ & IoT 分析 PREVIEW
  28. Azure Synapse Analytics エンドツーエンドの分析のための統合クラウド ネイティブ プラットフォーム Azure Synapse Studio 専用

    SQL Data Explorer サーバーレス SQL 統合エクスペリエンス 分析ランタイム オーケストレーション | データ統合 | 管理 | 監視 | DevOps オンプレミス クラウド データ アプリケーション IoT デバイス テレメトリー データ ガバナンス データ共有 機械学習 BI & レポート PREVIEW レイク データベース ノーコードのデータベース デザイナーを用いて データレイクに構造化されたデータ モデルを定義 サーバーレス SQL と Spark でクエリ データベース テンプレート 製造や小売など 18+ の業界固有の データ モデルのテンプレート Synapse Link 運用データを ETL なしでニア リアルタイムに分析 Azure Cosmos DB Dataverse SQL Server 2022 Azure SQL Database PREVIEW PREVIEW GA GA GA GA
  29. Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB トランザクション ストア トランザクションの読み取りと

    書き込みに最適化された「行ストア」 Azure Cosmos DB コンテナー 分析ストア 分析クエリに最適化された「列ストア」 自動同期 オペレーショナル データ Azure Synapse Analytics Azure Synapse Link SQL クラウド ネイティブ HTAP ビッグ データ分析 機械学習 BI ダッシュボード
  30. Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB Azure Cosmos DB

    Azure Synapse Analytics コンテナー Azure Synapse Link SQL 自動同期 クラウド ネイティブ HTAP オペレーショナル データ ビッグ データ分析 機械学習 BI ダッシュボード 有効化可能な コンテナー • 新規の SQL API コンテナー • 新規の MongoDB API コンテナー • 既存の SQL API コンテナー ※ 既存の MongoDB API コンテナーは On Roadmap ✓ 2022 年 3 月 GA
  31. Synapse Link for Dataverse ✓ Power Apps や D365 の

    データをワンクリックで Data Lake Storage と Synapse に統合して分析 ✓ データ加工パイプラインは不要 Generally Available 2021 年 11 月 Dynamics 365 Marketing Power Apps Dynamics 365 Field Service Dynamics 365 Sales Dynamics 365 Customer Service Dataverse
  32. Synapse Link for Microsoft SQL ✓ SQL のデータを Synapse で

    ほぼリアルタイムに分析 ✓ データ加工パイプラインは不要 ✓ オンプレミスや他クラウドで 稼働する SQL Server を ハイブリッド統合 SQL Server 2022 Azure SQL Database Public Preview Q2 2022
  33. Synapse Link for SQL Server 2022 アーキテクチャー SQL Server 2022

    セルフ ホステッド 統合ランタイム トランザクション ログ ランディング ゾーン インジェスト サービス Azure Data Lake Storage Gen2 専用 SQL プール オンプレミス Microsoft Azure Azure Synapse Analytics 1 2 3 4 5
  34. Azure Databricks Apache Spark ベースのフル マネージド サービスでレイクハウス プラットフォームを実現 データ エンジニアリング

    データ サイエンス & 機械学習 データ アナリティクス Azure Data Lake Storage Gen2 構造化 | 半構造化 | 非構造化 生データ 加工済みデータ Delta Lake
  35. Azure Databricks Apache Spark ベースのフル マネージド サービスでレイクハウス プラットフォームを実現 データ エンジニアリング

    データ サイエンス & 機械学習 データ アナリティクス 構造化 | 半構造化 | 非構造化 生データ 加工済みデータ Delta Lake 以下 2 つの新機能をピックアップして紹介 ✓ Databricks SQL ✓ Delta Live Tables
  36. ✓ クラウド ストレージ上のデータを 標準的な SQL で分析 ✓ Redash ベースのリッチな ダッシュボードで可視化

    ✓ TPC-DS 100TB クラスで 世界記録を更新*した 圧倒的な性能 Generally Available 2021 年 12 月 * Databricks Sets Official Data Warehousing Performance Record - The Databricks Blog Databricks SQL
  37. ✓ データ処理パイプライン構築のための フレームワーク ✓ SQL と Python でストリーミングや バッチのパイプラインを簡単に構築 ✓

    インフラの自動管理 ✓ Expects によるデータ品質の確保 Generally Available 2022 年 4 月 Delta Live Tables
  38. Microsoft Purview 2022 年 4 月、Azure Purview は Microsoft Purview

    になりました リスク & コンプライアンス 統合データ ガバナンス リスクやコンプライアンス、 法務に関わるチーム向け データ消費者やデータ エンジニア、 データ オフィサー向け 以前の Microsoft 365 Compliance 以前の Azure Purview Microsoft Purview Microsoft 365 E5 / Microsoft 365 E5 Compliance の既存のユーザー Microsoft Purview コンプライアンス ポータル Azure Purview の既存のユーザー Microsoft Purview ガバナンス ポータル ※ Azure ポータルからアクセス可能
  39. Microsoft Purview のポリシー PREVIEW 複数のデータ ストアのアクセス制御を Purview で集中管理 サブスクリプション リソース

    グループ 各種リソース (データ ストア) Microsoft Purview Purview のソース ソースの登録 / 編集で データ使用管理を有効化 アクセス制御を 委任
  40. Microsoft Purview のポリシー PREVIEW ポリシー ステートメントの構成要素 ポリシーの結果として 生じる効果 許可または 拒否する操作

    適用対象の データ リソース 適用対象の Azure AD の エンド ユーザー ID 許可 読み取り 変更 Azure Data Lake Storage Gen2 Azure Blob Storage SQL Server 2022 Azure Cosmos DB Azure SQL Database ユーザー サービス プリンシパル グループ マネージド ID NEW COMING SOON
  41. Microsoft Purview のポリシー PREVIEW 複数のデータ ストアのアクセス制御を Purview で集中管理 Data Reader

    for GrpDataScientists Azure Active Directory ユーザー グループ Microsoft Purview ポリシー 割り当て 公開 Azure サブスクリプション リソース グループ リソース 例: Azure AD のユーザーとグループに Azure SQL ファミリーと Cosmos DB の データ読み取りをまとめて許可 アクセス制御を委任
  42. ヤマト運輸株式会社 様 データドリブン経営の核となる Yamato Data Platform として Azure Synapse Analytics

    採用 従来 IaaS で構築していたデータ分析基盤を Azure Synapse Analytics を中心とした PaaS へ IaaS と比べ、運用管理の負担が大幅軽減、データメンテナンス も以前より容易に 機械学習で作成した予測モデルを現場の担当者が参考にして、 配送センターの人員配置を決定 DX の実現のため、最も優れた技術を持つパートナーと連携したい と考え、検討を続けてきました。スタートアップから、大企業まで、 徹底的に調査し、ヤマトグループにとって一番良いところを選んだ 結果が、マイクロソフトでした。 執行役員 データ戦略担当 中林 紀彦氏
  43. UCCホールディングス株式会社 様 Azure Synapse で社内で点在していたあらゆるデータを統合し、データマネジメントの実現へ 51 EC、各小売からの POS、コーヒーマシン、受発注データなど 様々な社内のデータを統合データプラットフォームへ集約 データスチュワード体制も立ち上げ、各事業部単位で生成

    されるデータに責任を持ち、品質を管理 事業部単位での売上進捗ダッシュボード化にとどまらず、 需要予測や商品レコメンデーションなど AI 活用も検討 デジタルワークプレースとしての M365 、CRM としての D365 との親和性、セキュリティ対策の観点からも Azure AD 連携が決めてとなりました。 執行役員 CISO 黒澤 俊夫氏
  44. 田辺三菱製薬株式会社 様 新薬開発を加速させるリアルワールドデータ分析基盤に Azure Databricks を採用 52 SIer が開発していたブラックボックス化された分析基盤では、 1

    TB を超えるデータを処理する際にはパフォーマンスが不足 SIer に丸投げするのではなく、協業して自分たちで最終的に 分析基盤の構築・運用を内製化する決断 Azure Databricks で膨大なデータも分散処理が可能に 将来的には機械学習も活用した分析を オートスケールを使えば必要なときにリソースを拡張することができます し、オートターミネートを利用することで、必要がなくなったときにリソース を柔軟に停止できます。Azure Databricks は基盤の柔軟性という 点で、圧倒的に完成度が高いものでした ICTマネジメント室 グローバルインフラグループ 尾崎 宏道氏
  45. Build 2022 Data 関連セッション 種別 コード タイトル プライマリー スピーカー コア

    テーマ TS03 Accelerate innovation and achieve on a trusted, integrated platform with hybrid and multicloud capabilities Rohan Kumar Corporate Vice President, Azure Data ブレークアウト BRK20 Modernize your applications with new innovations across SQL Server 2022 and Azure SQL Bob Ward Principal Architect, Azure Data ブレークアウト BRK22 Build and deploy containerized applications and databases for hybrid and multicloud with Azure Arc Travis Wright Partner, Group Software Engineering Manager ブレークアウト BRK23 Democratize your data at scale with Power BI Arun Ulagaratchagan Corporate Vice President, Intelligence Platform ブレークアウト BRK10 Deploy modern containerized apps and cloud native databases at scale Daria Grigoriu Principal PM Manager, Azure Functions and Azure Static Web Apps Microsoft 本社のスピーカーによるセッションを日本語でご覧頂けます
  46. Build 2022 AI & ML 関連セッション 種別 コード タイトル プライマリー

    スピーカー キーノート KEY05 The Future of AI Development Tools Kevin Scott CTO Microsoft キーノート KEY06 Microsoft Build Into Focus: AI Eric Boyd Corporate Vice President, AI Platform ブレークアウト BRK21 Scaling responsible MLOps with Azure Machine Learning Daniel Moth Partner Director of PM, Azure Machine Learning ブレークアウト BRK13 Building document intelligence applications with Azure Applied AI and Azure Cognitive Services Marco Casalaina Vice President of Products, Azure Cognitive Services Microsoft 本社のスピーカーによるセッションを日本語でご覧頂けます
  47. Japan Spotlight セッション & 関連イベント Ask the Expert: Azure のデータ

    & 分析サービス  Teams 会議でのリアルタイムの QA セッション  Azure のデータ & 分析サービスに関する質問にお答えします AI の未来と責任 - Microsoft AI が示す AI 開発の可能性  2 日目午前のセッション  Microsoft の AI テクノロジーにフォーカス Microsoft Build 2022 Recap イベント  本日触れられなかった内容についてご紹介します 5 月 26 日 11:45 - 12:15 6 月 16 日 午後予定 5 月 26 日 13:30 - 14:00