Microsoft Azure Workshop day2

1. “構造化” データ表形式で表せる “非構造化” データ表形式では表せない

2. “構造化” データ表形式で表せる “非構造化” データ表形式では表せない

3. データストアストレージデータベース RDB その他

4. データ形式データサイズスケールと構造データ間の関係性整合性モデルスキーマの柔軟性同時実行性データの移動データのライフサイクル製品がサポートする機能パフォーマンススケーラビリティデータ複製同期と遅延信頼性製品の制限 PaaS/IaaS データ配置場所移植性ライセンス総コストとコスト効率セキュリティ監査ネットワーク開発者のスキル利用者のスキルクライアントツール処理内容バックアップ

5. 機能要件セキュリティ非機能要件 DevOps (Productivity) 管理とコスト

7. データ形式構造化/半構造化/非構造化トランザクションデータ、JSON オブジェクト、利用統計情報、検索インデックス、フラットファイル、画像、動画、・・・データサイズ行/アーティクル/ファイルなどのサイズ、1日/1週間/1か月/1年ののサイズ、経年増加、保持期間最大のサイズエンティティは単一/複数のドキュメント、テーブル、コレクションの分割可否スケールと構造ストレージの総容量、パーティション分割の可否、エラスティック構造の必要性リレーションシップ一対一/一対多/多対多、物理的なリレーションの可否、同一データセット内の結合、外部データセットとの結合整合性モデル ACID 特性（参照整合性）/Base 特性（結果整合性）の必要性、トランザクションなし

8. スキーマの柔軟性固定スキーマ/書き込み時スキーマ/読み取り時スキーマ、スキーマ変更の可能性・頻度同時実行オプティミスティック/ペシミスティック同時実行制御参照と更新の同時実行性、更新と更新の同時実行性同時実行ユーザー数、データのバージョン管理データの移動中間データストアとしてデータの移動が発生するか、最終的なデータストアとして保存・参照されるだけかデータライフサイクル保存・書き込みだけか、更新頻度、読み取り期間、削除サイクル、読み取り頻度が減ったデータをコールドスタンバイ化サポート機能集計/グルーピング/他複雑な関数の必要性、インデックス作成、フルテキスト検索、MapReduce、他の特定機能の必要性

11. パフォーマンスとスケーラビリティ分析/更新における参照レスポンス、データ更新時のレスポンス、バッチ処理におけるスループット、集計/分析の処理時間、並列数、ワークロード負荷信頼性 RASIS（Reliability、Availability、Serviceability、Integrity、 Security）故障率、障害/災害を意識したフォールトトレランスレベル、自己メンテナンスの範囲、バックアップ/リストアレプリケーション遠隔地処理遅延時間、遠隔地へのデータ同期（レプリケーション）の必要性、データ同期ソリューション制限製品によるスケール/接続数/スループット/他の機能制限

14. 管理されたサービス PaaS で機能が充足しているか、IaaS が必要となってくるか利用可能なリージョンサービスを展開する国や地域、ユーザーが利用する国や地域移植性既存システムの有無と移行の必要性、移行方式、ハイブリッドライセンス有償製品、OSS、ライセンスの種類、月額課金にライセンスが含まれるか、購入における制限総コスト初期導入コスト、運用コスト、ライセンス料コスト効率データ分割を利用したコスト低減策、多機能で高額なデータストアが必要か機能が限定的でも低価格なデータストアで良いか、コールドスタンバイを利用したコストセーブ

17. セキュリティ認証、認可、ID管理、暗号化の有無と種類監査監査の必要性、監査方法、監査項目ネットワーク要件オンプレとクラウド相互通信、クラウドのみ限定、リージョン間の接続、インターネット接続、通信制御、Point to Site/Site to Site、専用線接続、サービスネットワーク/管理ネットワークの分離、使用するプロトコル

20. スキルセット OS、ミドルウェア、プログラミング言語、開発ツール開発/運用担当者のスキル、ユーザーのスキールとトレーニングクライアントユーザー/管理/開発者の端末、クライアントツール Windows/Mac/Linux、PC/タブレット/スマートフォン専用アプリケーション/汎用アプリケーション

21. すべてを同等に考える必要はありま

22. オンプレ RDBMS 連動型 ETL PaaS RDB IaaS + PaaS NoSQL https://azure.microsoft.com/ja-jp/product-categories/databases/

23. • OS や SQL Server のパッチマネージメントおよびアップグレード作業不要 • 高可用性（HA）構成 • SLA 99.99 % • 解りやすく使いやすい SQL Database 管理ポータル • スケールアウト • Azure 管理ポータルでの容易な設定 • 迅速なアプリケーション開発 • Visual Studio などの開発ツールとの高い親和性 • 内部設置型の SQL Server と同じアーキテクチャ • 内部設置型および Azure VM 上の SQL Server との同期フレームワークを提供

24. fully featured RDBMS transactional processing rich query managed as a service elastic scale internet accessible http/rest schema-free data model arbitrary data formats

25. • 内部設置型の SQL Server と同じ方法でアクセス・管理できるため、移行コストを抑えられる • これまで培ったリレーショナルデータベースの設計スキルや Transact-SQL プログラミングのスキルを活かすことができる • 内部設置型の SQL Server に付随する各種管理オーバーヘッド（ハードウェアのメンテナンスとか、容量拡張とか）が必要ないため、 IT 部門の負担はほぼゼロ • プロビジョニングは数分で実行され、サービスインまでの期間の大幅短縮と初期コストが減少 • 使用率や負荷が大きく変動しても耐えられるだけの柔軟性を備えている • データの冗長コピーを複数の物理サーバーにレプリケートしており、データセンターのハードウェア障害時は自動フェールオーバーによって可用性とビジネスの継続性が担保されている • データの増大や利用ユーザーの増加に合わせてサービスやストレージサイズも拡張可能 • 逆に、サービスやストレージサイズを縮小することも可能 • 従量料金モデルのため、使用したストレージに対して料金が発生 • クライアントとサーバー間の通信に内部設置型の SQL Server と同じ表形式データストリーム (TDS) プロトコルを使用しているため、Windows クライアントアプリケーションから Web アプリケーションまで、これまでと同じ手法で開発ができる

26. 論理データベース３つの物理的なデータベースの複製プライマリセカンダリセカンダリ

27. データベース SQL Server OS Azure が管理利用者が管理 VM上の SQL Server ホスト OS 仮想化フルコントロールデータベース SQL Server OS 仮想化ホスト OS 容易な管理

28. オンプレミス共有低コスト専有高コスト管理工数高管理工数低クラウド

29. 項目 SQL Server SQL Database 冗長構成 SQL Server の高可用性機能を使用し個別に構成既定で DC 内の3重化構成 (SLA:99.99 %) Geo レプリケーションでリージョン間の冗長構成が可能 Premium / Business では、ゾーン冗長 / 読み取りスケールを利用可能トランザクション分離レベルロック方式 (Read Committed) が既定、行バージョン管理方式への変行バージョン管理方式 (RCSI または、が既定

30. 自動バックアップポイントタイム復元エクスポートエクスポート時点への復元 Bacpac ファイル Azure SQL Database プライマリーレプリカセカンダリレプリカセカンダリレプリカアプリケーションからの読み取りと書き込みデータセンター内 (三重化)

31. コントロールリング

32. コントロールリングテナントリング

33. Azure SQL Database プライマリーレプリカセカンダリレプリカアプリケーションからの読み取りと書き込み東日本リージョンセカンダリレプリカ西日本リージョンセカンダリレプリカ東アジアリージョンセカンダリレプリカ西ヨーロッパリージョン

34. Database Transaction Unit (DTU) とは参考：データベーストランザクションユニット (DTU) とエラスティックデータベーストランザクションユニット (eDTU) の説明 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/sql-database/sql-database-what-is-a-dtu DTU 使用率

35. vCore モデル DTU モデル vCore モデル https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/sql-database/sql-database-service-tiers-vcore

36. vCore モデル別の違いモデル SLA 説明汎用 99.99 ％ほとんどのビジネスワークロードに最適でバランスのとれたオプション Azure Premium Storage ページ BLOB を使用 Business Critical IO要件の高いビジネスアプリケーション分離された複数のレプリカを使用した最高の耐障害性ローカルSSDストレージを使用 SQL Server の Azure ハイブリッド特典を使用することでライセンスコストを減らすことも可能 Premium ≒ Business Critical

37. AzureAzure Saas Azure Public Cloud Office 365Office 365

38. 53 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）

39. 54 Geo- replicated Restore from backup SQL Data Warehouse backups sabcp01bl21 Azure Storage sabcp01bl21

40. 55

41. 56 詳細は下記URL参照 https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/sql-data-warehouse/gen1/ https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/sql-data-warehouse/gen2/

42. 57 0-4 TBs 4-8 TBs 8-12 TBs 12-16 TBs 16-20 TBs 20-36 TBs 36-48 TBs 48-60 TBs 60-80 TBs 80-160 TBs >160 TBs 100 200 300 400 500 600 1000 1200 1500 2000 3000 6000 推奨スタートサイズ任意に指定可能な範囲

43. 61 ターンキー形式のグローバル分散すべてのデータを自動的に世界中の Azure リージョンにレプリケート

44. 62

45. 63 ドキュメントキー/バリューグラフ列指向形 SQL (DocumentDB) MongoDB Azure Table Storage Gremlin グラフ Cassandra (Preview)

46. 64 Read < 2 ms Writes < 6 ms Read < 10 ms Writes < 15 ms 99%50%

47. 65 9 PM PST 少ないスループット多くのスループット多くのスループット少ないスループット 11 PM PST11 PM PST

48. 66 01 Strong Bounded Staleness Session Consistent Prefix Eventual 整合性パフォーマンス高可用性 02 04 03 05

49. 67 詳細は下記URL参照 https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/cosmos-db/ https://www.documentdb.com/capacityplanner

50. 要求ユニット (RU) % IOPS% CPU% メモリ

51. 要求ユニット (RU) GET POST PUT Query … = = = =

52. 要求ユニット (RU) 最小 RU/秒最大 RU/秒入力リクエストレプリカが休止状態レート制限レート制限なし

53. 71 Call Log Files Customer Table Call Log Files Customer Table Customer Churn Table Data Sources Ingest Transform & Analyze Publish Customer Call Details Customers Likely to Churn

54. 72

55. 73

56. 74 LINKED SERVICE 1 接続先情報+資格情報 LINKED SERVICE 2 接続先情報+資格情報

57. Data Set 1 データ構造フォルダ名/(ファイル名) LINKED SERVICE 1 接続先情報+資格情報データの実体

58. データのコピーデータの変換/分析 • DATA SET 間のデータコピー • LINKED SERVICE (コンピューティングサービス)を活用したデータの変換/分析

59. ・・・ https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/data-factory-create-pipelines/

60. Power BI Power BI Embedded データとコントロールを関連付けることで多彩なダッシュボードの表現が可能ダッシュボードを自社のソリューションに組み込むことで可視化部品として利用可能

61. モデル化配信分析/オーサリングモデル化

62.  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。  本書は情報提供のみを目的としています。 Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。  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。 © 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved. 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。  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。  本書は情報提供のみを目的としています。 Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。  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。 © 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved. 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。

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