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Jazug信州 クラウドとデータ解析
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Tsubasa Yoshino
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Jazug信州 AzureでIoT解析の足掛かり
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Jazug信州 クラウドとデータ解析
1.
クラウドとデータ解析 JAZUG信州, 松本上陸記念! JAZUG信州 :
吉野翼
2.
免責事項 このセッションは, 所属する企業, 団体とは,
一切関係ありません
3.
自己紹介 吉野翼 株式会社エスキュービズムテクノロジー Azureしなのコアメンバー @papemk2 http://blog.qaramell.com C#, Xaml, Azure,
Xbox
4.
このセッションについて Azureでデータ解析する方法を知ってもらう AzureでIoTをやるための足掛かり(になればいいな)
5.
Internet of Things
6.
7.
Internet of Things IoTの定義とは... ◦
単純にインターネットに繋がったら…? ◦ センシングしてクラウドにデータ集約したら…? ◦ インターネットを経由してデバイス・センサーがやりとりしたら…?
8.
Before
9.
10.
After
11.
12.
13.
2018年 : 全世界180億デバイスがインターネットと接続 2018年の世界人口
: 約75億人 180億 / 75億 == 2.4
14.
全人類が平均2.4個のWebにつながるデバイスを持つ
15.
16.
爆発的に増えるデバイス・センサー 爆発的に増えるデータ 爆発的に増えないリソース
17.
このビッグデータどうするの…?
18.
現状 爆発的に増えるデータにどう対応するか データは, 常に増え続ける ◦ 迅速なスケールに対応する ◦
できるだけ無駄の少ない運用 ◦ 柔軟なスケール求 データを迅速に解析して金に換えたい ◦ リアルタイムな分析
19.
既存のリアルタイム分析処理の問題 とにかく構築が複雑 システムのスケール問題 フォールトトレランス構築 監視・運用コストが非常に高い
20.
金さえあれば何も要らない
21.
22.
今回紹介するもの
23.
24.
Event Hub 大量なデータの取り込み基盤 イベント収集の入り口 イベントストリームの生成 Event Hubで受けてStream
Analyticsに流す
25.
Event Hub
26.
想定されるシナリオ インターネットに繋がった車 モバイルデバイスのトラッキング トラフィック監視 各種センサーからのデータ収集 ウェアラブルからの身体情報収集
27.
想定されるシナリオ
28.
Event Hubの特徴 イベントの順序の維持 大量のデータ取り込みのための適切な容量の提供 AMQP, HTTPにより大量のプラットフォームのサポート 高スループット
: 1sあたり数百万件のイベントのストリーミング配信 ◦ 受信 : 1MB/s or 1000イベント ◦ 送信 : 2MB/s
29.
EventHubの特徴 メッセージを複数クライアントで同時処理 ◦ 永続化しつつ分析するとか データ保持期間中なら何度もイベントを呼べる キューで管理 First in
First out 一定の保存期間ののち古いものから削除 ◦ 期間中は, 明示的に削除不可
30.
パーティション Event Hubのデータ保存先 ◦ 8
~ 32個で構成 ◦ 32個以上パーティションを作りたい場合は, Service Busチームに連絡しよう それぞれが独立 ◦ 基本的にラウンドロビン型 ◦ イベントの明示的な削除は不可 ◦ 明示的に特定パーティションに データを渡すのはバッドプラクティス
31.
32.
Stream Analytics リアルタイムなイベント処理 データのリアルタイム解析 センサ類の解析と相性抜群 SQLライクなクエリで操作可能
33.
Stream Analytics 複数の入力ソースをまとめて使用可能 出力先も種類がたくさん ユニット単位でスケール ◦ 1ユニット1MB/s ◦
48ユニットまでは, 自由に使用可 ◦ それ以上は, メールを送ろう
34.
特徴 クエリ錬成でデータ加工 くっつけたり計算したり絞ったり SELECT FROM WHERE JOIN ORDER BY Etc…
35.
Stream Analyticsでデータを加工したり永続化したり データの食わせ方さえどうにかなればいい
36.
?
37.
データを取り込んだら分析がしたい!
38.
データを取り込んだら分析がしたい! と, 思うゴーファーであった
39.
40.
41.
グラフってどうやってパソコンで作るの??? 学校で方眼紙に書いたことならあるよ!
42.
ん?
43.
方眼紙?
44.
45.
男は黙ってExcelだ!
46.
そんなあなたに朗報です
47.
そんなツールあります
48.
49.
50.
51.
PowerBI Excelでビッグデータ分析 Excelを持っていなくてもOK Stream Analyticsの出力先として使用可能 Excelの素早く簡単な可視化をビッグデータ解析に提供 いろいろなソースを食える
52.
53.
コンセプト ビッグデータをビジネスに役立てる ビジネスに関わる全社員がデータを活用する 現場の人間が自らデータを扱える
54.
今まで
55.
これから +
56.
これから
57.
特徴 さまざまなデータソースからデータを流し込める 業務に役立つことがすぐにできる 今日からみんなデータサイエンティスト
58.
59.
60.
GitHubのリポジトリを解析してみる Microsoftのdotnetリポジトリ
61.
62.
まとめ 誰もがビッグデータを扱う時代がすぐそこ Azureで手軽にデータ解析ができるようになる ◦ まずは, 手軽に始めてみよう ◦
PaaSで足りなくなったら, IaaSなりもっとパワーを求めよう ◦ 最初からパワーを求めても持て余す データと睨めっこするのは, 今も昔もとても大事 ◦ データを見て知見を得るのは, まだ人間のほうが強い ◦ データ加工の時間を効率化 → 睨めっこする時間が増やせる
Hinweis der Redaktion
オンプレミスででかいストレージを抱え続けるのか クラウドで必要な時だけ増やすのか いきなり投資するは怖い じゃあスケールで来たほうがいいよね
とりあえず動き続ける必要がある
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