Microsoft Azure PaaS 概要

作成日時点
予告なく変更される場合

FastTrack
(2019/2/27)
Azure Lab
Services
(2019/2/27)
SQL MI rename
(2019/2/26)
SQL DB as
reference data
input
(2019/2/25)
DMA support
for SQL MI
(2019/2/7)
SMA supports
SQL MI
(2019/2/7)
DMS supports for AWS
RDS online
(2019/2/7)
DMS supports AWS
RDS online
(2019/1/23)
SQL DB upgraded
monitoring alerts
(2019/1/17)
Token-based identity for
Azure AD and SQL DB on
PBI pv
(2019/1/23)
DMS online support
for SQL to SQL DB
(2019/1/9)
Additional compute levels
added to SQL DB elastic
pools
(2019/1/9)
https://support.microsoft.com/ja-jp/lifecycle/search
https://azure.microsoft.com/en-us/updates/
2019/1 2019/2
２０18 ２０19２００８２００9 ２０10 ２０11 ２０12 ２０13 ２０14 ２０15 ２０16 ２０17
SQL Server 2008
(2008/11/07)
SQL Server 2008
R2 (2011/7/12)
SQL Server 2012
(2012/05/20)
SQL Server 2016
(2016/06/01)
SQL Server 2014
(2015/04/14)
SQL Server 2017
(2017/09/29)
数年単位数か月単位

https://azureheatmap.azurewebsites.net/
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/updates/

Productive + Hybrid + Intelligent + Trusted

Azure: 最も信頼性の高いクラウド

7.5億
Azure Active Directory の
ユーザー数
1940億
Azure App Service への
外部からのリクエスト数
3400億
Azure SQL Database への
リクエスト数
100兆
Azure Storage の
オブジェクト数
Fortune 500 企業の
Microsoft Cloud
利用率

Azureでは、100以上のサービスを提供中
Microsoft Azure のすべてのサービス一覧 = https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/
Azure Datacenter Infrastructure
Azure
Backup
Site
Recovery
Azure
Monitor
Azure
Policy
Azure
Bluepirnts
Log
Analytics
Azure
Migrate
Databox
Family
Compute Storage Networking
Linux
Virtual
Machine
Compute / Containers Web / Mobile DevOps / Developer
Container
Instance
Functions
Service Fabric
Integration IoT Data Services
Service Bus Event Grid
Logic Apps
API
Management
Management Platform as a Services ( PaaS ) Security
Infrastructure as a Services ( IaaS )
Disk
Storage
Managed
Disks
Windows
Virtual
Machines
Express
Route
Load
Balancer
Azure
Firewall
Virtual
WAN
Network
Watcher
Virtual
Network
VPN
Gateway
Media Services
Content Delivery
Network
Media / CDN
Cognitive
Services
IoT Hub
Stream
Analytics
Role- based
access control
Azure
Digital Twins
Time Series
Insights
IoT Central
IoT Edge
Bot
Services
SQL Data
Warehouse
Azure
Databricks
HDInsight
AI
Machine
Learning Studio
Machine
Learning Service
Azure
Search
Analytics
Data Lake
Storage Gen2
Mobile Apps
Web Apps Logic Apps API Apps
Notification
Hubs
SignalR
Service
Application
Insights
Lab
Services
Azure DevOps
SDK
SQL
Database
Data Factory
Database for
MySQL Cosmos DB
Database for
PostgreSQL
Database for
MariaDB
Database
Migration Service
Azure Cache
for Redis
Azure AD
Key Vault
Security
Center
DDoS
Protection
Multi-Factor
Authentication
Azure ATP
Azure AD for
Domain Services
Azure AD
B2C
Cost
Management
Video Indexer
Content
Protection
Kubernetes
Service
SQL Data
Warehouse
Table
Storage

Virtual Machine / Virtual Machine Scale Sets (VMSS)
Azure (Public Cloud)
Azure Stack
(Private Cloud)
Virtual Machine Extensions
Kubernetes、SCALR、RightScale,
Mesos、Swarm
Service Fabric (Mesh)
App Service
Web
Apps
Mobile
Apps
Apprenda、Cloud Foundry
Jelastic、Marathon、OpenShift
インフラ
IaaS / IaaS+
汎用コンピュー
ティング PaaS
用途特化型
コンピューティング
PaaS
クラスター
オーケストレーション
API
Apps
Function
Apps

ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
ミドルウエア
仮想化
データ
アプリケーション
ランタイム
OS
ミドルウエア
データ
ランタイム
ユ
ー
ザ
ー
管
理
データ
Microsoft
管
理
Microsoft Azure 仮想マシン
Windows Server Hyper-V
Windows Server Microsoft Azure
App Services
Office 365
Dynamics 365 など
Microsoft
管
理
Microsoft
管
理
ユ
ー
ザ
ー
管
理
ユ
ー
ザ
ー
管
理

クラウドにそのまま
再展開します
• CAPEX の削減
• データセンタースペースの
解放
• 短期間でのクラウドの
投資回収
IaaS
クラウドの利点を高めるために
最小限の変更を加えます
• より迅速かつ短期間での更新
• コードの移植性
• クラウドの効率化
(リソース、スピード、コスト)
コンテナー
PaaS
アプリケーションからサービスへと
実質的に変更/分解します
• アプリのスケールと俊敏性
• 新しいクラウド機能の導入を
簡素化
• テクノロジスタックの
混合環境
PaaS
サーバーレス
マイクロサービス
クラウドネイティブなアプローチで
新しいコードを作成します
• イノベーションの加速
• アプリ作成期間の短縮
• 運用コストの削減
説明
推進要因
テクノロジ

既存のアプリケーショ
ン
(オンプレミス)
クラウド最適化
PaaS
クラウドネイティブ PaaS
(マイクロサービスとサーバーレス)
クラウド
インフラストラクチャー対応
VMs
マネージドサービス
オンプレミス
移行 / 再ホスト
クラウド向けに設計された新規のコード
Azure
PaaS ( コンテナ化されたマイクロサービス
+ サーバーレスコンピューティング
+ マネージドサービス )+ コンテナー
IaaS
(Infrastructure as a Service)
モダナイゼーション
コードの変更は最小限
クラウド環境が基本。検討事項: ネットワーク、ハイブリッドクラウド、IDと認証、コストコントロールと運用モデル
Azure Azure

災害対策（DR）
冗長化対策
高負荷対策
CI/CD
セキュリティ対策
人材不足

メンテナンスフリー
• パッチ適用不要
• EOS対応はしなく
てもよい
ベストプラクティス
による可用性向上
• クラスター構成
• リージョン間の
レプリケーション
新技術の取り組み
• 簡易認証
• Linux 対応
• コンテナ対応

クラウドアプリを作成/ホストするための PaaS
 実行環境が提供されるので開発に集中することができる。
• 環境構築作業の軽減
• インフラ部分の管理が不要
• 仮想マシンよりも安価

朝昼夜
システム
負荷
OFF OFF
OFFOFF
￥￥
起動時間のみ課金
スライダーのような UI でインスタンス数を変更
https://helloappsvc.azurewebsites.net
https://helloappsvc-staging.azurewebsites.net
App ver1
App ver2
App Service Plan

収集蓄積準備 &トレーニングモデリング &提供
Azure Blob Storage
ログ
(非構造化)
Azure Data Factory
メディア
(非構造化)
ファイル
(非構造化)
PolyBase
ビジネス/
カスタムアプリ
(構造化)
Azure SQL Data
Warehouse
Azure Analysis
Services Power BI
センサーと IoT
(非構造化)
Azure HDInsight (Kafka)
Azure IoT Hub
Azure Databricks /
HDInsight
Cosmos DB
SparkR
Real-time apps
SQL
Azure SQL Database
My
Azure Database
for MySQL
Azure
Database
for PostgreSQL
Azure
Database
for
MariaDB
本日のご紹介範囲

オンプレミスの MySQL /
PostgreSQL /Maria DBを
マネージドサービス(PaaS) へ移行
3
Azure Cosmos DB への移行4
オープンソースへ
の投資を活用して
クラウドにデータ
を移行
クラウド上に
NoSQL DB を
構築する
SQL
Server
2017
Azure
SQL
DB / DW
Azure SQL
Database
Managed
Instance
Azure Database for
MySQL, PostgreSQL,
MariaDB
Azure
Cosmos
DB
OSS DB を
オンプレミス
環境で利用
NoSQL (MongoDB,
Cassandra, Gremlin)を
オンプレミス
環境で利用
SQL Server 2017 へ移行
Linux および Windows で拡張
SQL Server 2017 へ
アップグレード
1
Azure 上でのフルマネージドサービ
ス (PaaS) である SQL DB/DW に移行
2
オンプレミスの DB を Azure に
リフトアンドシフト
要望解決策
既存環境は出来る
限りそのまま
新しい環境へ
データをクラウド
に移行して
SaaS への展開の準
備をする
現在
SQL Server /
Oracle を
オンプレミス
環境で利用

SQL Server
物理マシン
SQL Server Private Cloud
仮想マシン
Azure VM上の
SQL Server
仮想マシン
Azure SQL Database
仮想データベース
仮想化ソフトのVM上の
SQL Server
仮想マシン
物理
ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
ミドルウエア
仮想化
データ
ランタイムユ
ー
ザ
ー
企
業
管
理
仮想/IaaS
ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
ミドルウエア
仮想化
データ
ランタイム
ベ
ン
ダ
ー
管
理
ユ
ー
ザ
ー
企
業
管
理
PaaS
ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
ミドルウエア
仮想化
ランタイム
データ
ベ
ン
ダ
ー
管
理
ユ
ー
ザ
ー
企
業
管
理
オンプレミスクラウド

IaaS
ストレージ
サーバー
ネットワーク
Windows
SQL Server XXXX
仮想化
データ
データベース
PaaS
ストレージ
サーバー
ネットワーク
OS
SQL Database
仮想化
データベース
データ
初期導入
Windows Server と SQL Server
のインストールされた VM を
デプロイする。
もしくは Windows Server のイ
ンスールされたVMをデプロイ
し、SQL Server を必要な構成
でインストールする。
初期導入
データベースをデプロイし、
テーブルの作成をする
管理範囲
Windows Server、SQL Server
の設定管理
Windows Server、SQL Server
のパッチ管理
管理範囲
データベースの設定

Microsoft Azure
IaaS
SQL Server
Integration
Services
Relational
Database
Analysis Services
Reporting
Services
Windows Server
Windows Server VM
SQL Database Azure Analysis ServiceData Factory
SQL Server
Integration
Services
Relational
Database
Analysis Services
Reporting
Services
PaaS
Application
Application App Service

Microsoft Azure
IaaS
Windows Server
Windows Server VM
PaaS

冗長構成を考える必要あり
論理データベース
Write
Write Ack
Ack
Read
value write
Ack
自動的に3重化 SLA 99.99%

東日本
非同期
非同期
非同期
西日本
東アジア
米国中央
Read Only
Read Write
セカンダリレプリカ
プライマリレプリカ
Read Only
非同期
GUI で簡単にGEOレプリケーション構成が可能

自動バックアッ
プ
ポイントタイム
復元
自動エクスポー
ト
エクスポート時
点への復元
BLOB ストレージ
Bacpac ファイル
システムのサービスレベルに合わせてリカバ
リタイムを考えてバックアップ/リカバリ方
法を設計し、運用と管理をする必要がある。
自動で35日間（価格レベル S0以上）
のバックアップを取得

使用率の増加に合わせて必要なリソースを
オンデマンドで割り当てることができる。
余剰リソースは発生しない。
今後の利用者増加を考え、リソースが枯渇し
ないように最終的に必要なリソースを予
測し、それより多めに H/Wの見積もる
予測するのは難しい場合は経験則などで
H/Wのサイジング

夜間バッチ処理の時にリソースが枯渇しない
ように、リソースを多めに H/Wの見積もりを
する。
夜間バッチ処理の時だけ、コア数を増やし、
日中は元に戻すといった運用も可能。

Query Performance insight / クエリストア
クエリのパフォーマンス情報をシンプルな操作で確認可能
Index Advisor / 自動チューニング
インデックスの推奨事項を使用してデータベースの
パフォーマンスを向上

オンプレミスクラウド
SQL Server 2017
（物理、仮想）
SQL Server on Azure VM
（IaaS）
Azure SQL Database
（PaaS）
既存アプリの移行先と
しての使い分け
変更を最小限に抑えて移行
する必要ある既存のアプリ
ケーション
変更を最小限に抑えてクラ
ウドに移行する必要ある既
存のアプリケーション
開発を短期間で行い、イン
フラの運用は任せたい新規
運用管理の範囲 N/W、H/Wを含むすべての
層を管理
OS、DBの管理が必要アプリケーションと利用す
るデータのみ
バックアップ/リカバリ
運用
発生する障害を想定し設計
運用が必要
発生する障害を想定し設計
運用が必要
既定で用意されていてる
サービスで要件に合えば運
用不要
高可用性 SLA に合わせてH/WとS/Wを
構成する必要あり
SLA に合わせてVMとS/Wを
構成する必要あり
自動的に3重化構成される。
災対サイトを構成すること
も可能
スケールアップ物理はH/Wのリプレース
仮想はホストの仮想OSによ
り、H/Wの上限まで可能
利用するVMの価格レベルを
上げることで可能
（再起動あり）
利用するサービスの価格レ
ベルを上げることで可能
（再起動無し）

収集蓄積準備 &トレーニングモデリング &提供
Azure Blob Storage
ログ
(非構造化)
Azure Data Factory
メディア
(非構造化)
ファイル
(非構造化)
PolyBase
ビジネス/
カスタムアプリ
(構造化)
Azure SQL Data
Warehouse
Azure Analysis
Services Power BI
センサーと IoT
(非構造化)
Azure HDInsight (Kafka)
Azure IoT Hub
Azure Databricks /
HDInsight
Cosmos DB
SparkR
Real-time apps
SQL
Azure SQL Database
My
Azure Database
for MySQL
Azure
Database
for PostgreSQL
Azure
Database
for
MariaDB

S Q L
D A T A W A R E H O U S E
 SQL Server テクノロジーを活用した
「データウエアハウス」 as a Service
 パワフルなETLツールのエコシステム
 様々なデータ・ソースからの直接の
ロード
 透明性のある並列ロード
 結果の整合性と安定性の保証
• 大規模データ処理
• 高速なスケールアウト / イン
• 一時停止 / 再開
• 使い慣れたクエリ

Control
Node
SQL
DB
Compute
Node
Compute
Node
Compute
Node
Compute
Node
SQL
DB
SQL
DB
SQL
DB
SQL
DB コンピュート層
• スケールアウト・ダウ
ン可能
• 停止可能
データはストレージ層
MPP処理
コンピュート層とスト
レージ層を分離するこ
とで、スケール
アウトを容易にし、同
時に
課金も柔軟にする
DMS
DMS DMS DMS DMS
Compute
Node
SQL
DB
DMS
プレミアムストレージ（SSD）

A Z U R E C O S M O S D B
 グローバル分散、スケーラブル、
マルチモデルデータベースサービス
多彩な整合性モデル
• Strong (強い整合性)
• Bounded Staleness
(有界整合性制約)
• Session (セッション)
• Consistent Prefix
(一貫性のあるプレフィッ
クス)
• Eventual (結果整合性)

Azure Cosmos DB
SQL
MongoDB
Table API
ターンキー
グローバル分散
ストレージ、スループットの
エラスティックスケールアウト
99 パーセンタイルでの
低レイテンシ保証
包括的な SLA
5 つの明確に定義された
整合性モデル
ドキュメント列ファミリ
キー/値グラフ

A Z U R E C O S M O S D B
M U L T I - M A S T E R
• マルチマスター書き込み
サポート
（これまでは読み書き可能な単
一の書き込みリージョン＋複数
の読み取り専用リージョンの構
成）
• グローバル分散が構成さ
れているすべてのリー
ジョンで読み書き可能
• SLA 99.999%
（読み書き両方に対して）

Microsoft の考える AI とビジネスとの関わり
AI は人を脅かす存在ではなく
あらゆる人の豊かな未来を実現するための
「ツール」である

Azure Cognitive Services
Azure Bot Services
Azure Search
(Cognitive Search)
Azure Databricks
Azure Machine Learning
Azure AI Infrastructure
ナレッジマイニングAI アプリ & エージェント機械学習
61

オンプレミスクラウドエッジ
Vision Language Azure Search
ONNX
Speech
人気のフレームワーク
高度なディープラーニングソリューションを構築する
生産的なサービス
データサイエンティスト/開発チームの生産性を向上する
柔軟な展開
クラウドとエッジに、モデルを展開/管理する
洗練された Pre Trained モデル
ソリューション開発を簡素化する
強力なインフラストラクチャ
高速な環境を提供する
Keras
Cpu Gpu Fpga
Azure Databricks Machine Learning vm
TensorFlowPytorch
Cognitive Services
62

Azure Bot Services
Azure Search Azure Databricks
63

6
Bot とは?
Web で自動で動作するアプリ
Bot Framework とは?
コミュニケーションを行う Bot (Chatbot) を容易に作成するためのフレームワーク

AI
Capabilities
Bot Features:
Personality
Dialogs
Language Model
ナレッジ
ソース
Manuals
(PDF)
Data Sources
General
Knowledge
Azure Bot Service +
Cognitive Services
LOB Apps
Enterprise stores
Language
Understanding
Speech
Vision
QnA
Type Speak
Tap
ユーザー
デバイス
Channels
Azure Bot
Services
Adaptive
Cards
69

7
会話の入出力
自然言語処理
回答 DB
ログ DB
Botと対外機能
のHUB

Microsoft Bot Framework Azure Bot Service
全ての作業がAzure Portalで完結

Bots
Bot Connector
Channels
Bot用Webサー
ビス
Line も正式追加！

Azure Bot Services

全てのコンテンツの中で埋も
れている価値ある
情報を探り出す
ビジネス文書

 全文検索機能を提供する PaaS サービス
検索の専門的な知識なしで、検索システムの構築・利用が可能

 プル方式で、 Azure 上にデータソースから直接インデックスの作成/更新
が可能
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/search/search-what-is-data-import#pulling-data-into-an-index

文書・画像 Cognitive skills 一括テキスト検索と
絞り込み
Cognitive Servicesと連携し、文書や画像から情報を抽出し検索が可能
従来では、人がタグ情報などを準備していた部分が、AIにより自動抽出

Azure Bot Services
80

Machine Learning
AIモデルの作成に必要が作業
Prepare Data Build & Train Deploy
81

Databricks Platform
Azure Databricks
(Unified Analytics Platform)
PaaS による
ゼロメンテナンス
エンタープライズ
セキュリティ
クラウドに最適化
されたエンジン
他の Azure サービス
との統合
独自のコラボレーション
Databricks Notebook
Microsoft 1st Party
商用サポート
Azure
82

使い慣れた言語、
好きなライブラリで
Collaborative Notebook
高速なパフォーマンスと信頼性
データサイエンス
コラボレーション機能
他の Azure サービスとの統合
Azure Active Directoryの
統合とロールベース権限管理
利用量に応じた
無駄のない課金体系
使い易さ多様なスキルセット生産性向上
ML ライフサイクルの迅速化パフォーマンス向上エンタープライズセキュリティ
インテグレーションコストの削減利用コストの最適化
迅速なクラスタ構築と
スケーリングの自動化
83

86
使い慣れたツール
使い慣れたプラット
フォームを利用した開発
を支援する
学習モデルの開発、
デプロイ、管理の
ポータルを提供し、
スケーラブルなAI
システムを構築する
生産性を向上さ
せ、アジャイル
な開発を可能に
する

• 使い慣れたフレームワークを利用可能
• 様々な実行環境
• ローカルPC / GPU VM / Azure Batch AI / Azure
Kubernetes Services / Databricks ..
• 実行履歴/モデルの管理
• Azure ML Python SDK
• Pythonから、AML Servicesを利用
• 機械学習の自動化
• Automated ML
• 機械学習のモデル選択/ハイパーパラメータの
チューニング
Azure Machine Learning Services
様々な革新的な技術を利用
使い慣れたツールの利用
使い慣れたフレームワーク / ライブラリの利用

Pythonスクリプト
機械学習モデル
Dataset
Automated ML モデル（ローカル or リモート環境）
出力
モデルアルゴリズムと
ハイパーパラメータ値
の生成
協調フィルタリングとベイジアン最適化の
考え方を利用
88

Docker
Containers
Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Container Instance(ACI)
Azure IoT EdgeAzure
Machine Learning
Azure Machine Learning Services
Deploy
Any other container host…

Register and Manage
ModelTrain & Test Model Build Image
…
Build model
(your favorite IDE)
Deploy A
Scalable Service
&
Monitor Model
Experiment Deploy
Azure Machine Learning Service
90

ぜひ、実際に一度触ってみて、
お客様にもご提案ください！！！

 本書に記載した情報は、本書各項目に関する発行日現在の Microsoft の見解を表明するものですMicrosoftは絶えず変化する市場に対応しなければならないため、ここに記載した情報に
対していかなる責務を負うものではなく、提示された情報の信憑性については保証できません
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 すべての当該著作権法を遵守することはお客様の責務ですMicrosoftの書面による明確な許可なく、本書の如何なる部分についても、転載や検索システムへの格納または挿入を行うこと
は、どのような形式または手段（電子的、機械的、複写、レコーディング、その他）、および目的であっても禁じられていますこれらは著作権保護された権利を制限するものではあり
ません
 Microsoftは、本書の内容を保護する特許、特許出願書、商標、著作権、またはその他の知的財産権を保有する場合がありますMicrosoftから書面によるライセンス契約が明確に供給さ
れる場合を除いて、本書の提供はこれらの特許、商標、著作権、またはその他の知的財産へのライセンスを与えるものではありません
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Microsoft, Windows, その他本文中に登場した各製品名は、Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です
その他、記載されている会社名および製品名は、一般に各社の商標です

https://support.microsoft.com/ja-
jp/lifecycle/search
https://azure.microsoft.com/ja-jp/updates/
https://azureheatmap.azurewebsites.net/

今後の理解促進のために

アーキテクチャセンター > シナリオ
例
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/example-scenario/
 Azure Functions x Cognitive Service: 画像分
類
 コンテナーを使用したDevOps: CI/CD
 e-commerce フロントエンド
 APIベースのアーキテクチャ
 Azure Searchを使用した検索エンジン

https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/example-scenario/ai/intelligent-apps-image-processing

https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/example-scenario/apps/devops-with-aks

https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/example-scenario/apps/devops-dotnet-webapp

https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/example-scenario/apps/ecommerce-scenario

https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/example-scenario/apps/apim-api-scenario

オンデマンドウェビナー

https://aka.ms/azurejp-live-webinar https://aka.ms/azurejp-ondemand-webinar

ついに上陸！PaaS の最新兵器、ご紹介 (App
Service on Linux & Azure Database for
PostgreSQL/MySQL)
Web App for Containers 概要と実戦投入への
準備（2018/2/8版）
準備 -実践編-(2018/3/27版）
Web App for Containers + Cosmos DBでコン
テナ対応したMEANアプリを作ろう！
 App Service App Service
Web サーバー管理者のための Azure App
Service 再入門
Azure PaaS を活用したモダン E コマースソ
リューションの構築方法 - App Service から
Azure Search まで PaaS 機能をご紹介 -
Xamarin と Cognitive Services、そして Visual
Studio App Center が実現する Intelligent
Mobile App
iOS/Android アプリ開発の必須機能をご紹
介！ Visual Studio App Center で始めるモバイ
ルアプリ高速開発の基礎と実践

 Azure Data Services (Cosmos DB / SQL DB)
実録! Cosmos DB でのチャットサービス稼働
~MongoDB API 編~
クラウドネイティブなアプリケーションを実
現する「Azure Cosmos DB」のキホンと使い
ドコロ
SQL Server 2008 EOS 直前 ! まだ間に合う SQL
Server 移行 (クラウド編)
Managed Instance 徹底攻略
Azure Database for MySQL / PostgreSQLを
使ってアプリケーション開発に注力しません
か？
Azure Database for
MySQL/MariaDB/PostgreSQL 入門
何が違う？Azure SQL Database for
MySQL/PostgreSQL/MariaDB
ついに上陸！PaaS の最新兵器、ご紹介 (App
Service on Linux & Azure Database for
PostgreSQL/MySQL)
Azure Data Services (OSS)

Azure上でのコンテナ利用パターン紹介
Microsoft Azureで動くコンテナ技術の紹介と
活用方法 ~Azure WebApp/Azure Container
Service(K8S)/Container Registry/RedHat
OpenShift/Pivotal Cloud Foundry~
きっちり“コンテナ”を理解しよう
一挙紹介！ Kubernetes on Azureで実現する
快適なマイクロサービス環境～ Microsoft
Build 2018での発表内容をお届け～
 Container Container
準備（2018/2/8版）
準備 -実践編-(2018/3/27版）
Web App for Containers + Cosmos DBでコン
テナ対応したMEANアプリを作ろう！
短期モバイルアプリ開発に不可欠な ”コンテ
ナ活用” 最新事例と始め方

 Serverless
入門編インフラ構築不要！Azure で作る Web
本格化するサーバーレスコンピューティング
と Azure Functions の進化
Azure Functions＆Logic App ではじめるサー
バレスアプリケーション: 入門編
Azure Functions＆Logic App ではじめるサー
バレスアプリケーション: 応用編
高速！高精度！Azure Search はじめの一歩
GA目前！これから始める Chatbot 構築～
Microsoft Bot Framework 基礎編
Microsoft Bot Framework と Cognitive Services
LUIS で実現する自然言語解析チャットボッ
トの構築
Bot Framework ではじめるチャットボット開
発
Node.jsとBot FrameworkでChat Botをつくっ
てみよう！
 その他 (Search / Bot )

OpenShift on Azureで始めるDevOps (最新版
2018/5/8）
Azureハイブリッドクラウドの本当の価値を
引き出すPaaSの活用〜Pivotal Cloud Foundry
on Azure & Azure Stackがもたらすメリット
 DevOps (OSS) DevOps
大好評！Azure DevOps Projects 最新情報
解説 Azure DevOps Project ～Visual Studio
Team Services / Team Foundation Server で自
動化をしたい方にお勧めです～
Azure でモダンな共同開発環境をつくろう！
開発環境としての Azure 活用のポイント

【mstep online】 Microsoft Azure PaaSアプリ開発 (2018 年 6 月)
https://note.microsoft.com/JA-PRM-WBNR-FY18-06JUN-21-msteponlineMicrosoftAzurePaaS20186-MPW0005636_Registration.html
コースの目標
• Microsoft Azure が提供する主要な PaaS
サービスを把握し、システム構築に必要な
サービスを選択できる
• Microsoft Azure App Service を利用したアプリの開発方法を習得する
• Microsoft Azure の様々なデータサービスにデータを保存する方法を習得する
• Visual Studio Team Service を利用したソースコード管理と、デプロイメント方法
を習得する
• Application Insight を利用したアプリケーションの監視方法を習得する
[アジェンダ]
第 1 章 Microsoft Azureサービス概要
第 2 章データとストレージへのアクセス
第 3 章 Visual Studioを利用したMicrosoft Azureアプリの
開発
第 4 章 Microsoft AzureとDevOps
参考 Microsoft Azure IoT Suite

Microsoft Azure PaaS 概要

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