db tech showcase 東京 2014 でのセッションコンテンツ

1. Microsoft Data Platform

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1.まずは全体の流れを押さえる 2.Azure Machine Learning 概要 3..NET Gadgeteer (センサーデバイス) 概要 4.その他の構成要素 5.まとめ

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.NET Gadgeteer
Machine Learning
Stream Analytics
Event Hubs
Web API

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1.まずは全体の流れを押さえる 2.Azure Machine Learning 概要 3..NET Gadgeteer (センサーデバイス) 概要 4.その他の構成要素 5.まとめ

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ブラウザ(ML Studio) だけですぐに始められる
•サーバー等の環境準備/設定不要
複雑なモデルをGUI操作だけでも実装可能
作成したモデルをボタン1つでWebサービス化
Rでの実装も可能
各種ストレージ、データベースを入力、出力に
•Azure Blob/Table/Azure SQL Database/ HiveQL/Power Query/HTTP
1時間あたり¥38.76 or ¥76.50 の従量課金
•プレビュー期間価格
•サブスクリプションなしで始められるFree Tier あり
(*) あくまで実現するための操作や準備が簡単という意味で、機械学習を実現するためのモデル選定や統計的な理解、R やその他の要素技術利用は(長い) 時間をかけて勉強する必要があり、
簡単ではないです。

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Multiclass Decision Forest/Multiclass Decision Jungle/
Multiclass Logistic Regression/Multiclass Neural Network/
One-vs-All Multiclass/Two-Class Averaged Perceptron/
Two-Class Bayes Point Machine/Two-Class Boosted Decision Tree/
Two-Class Decision Forest/Two-Class Decision Jungle/
Two-Class Logistic Regression/Two-Class Neural Network/
Two-Class Support Vector Machine
K-Means Clustering
Bayesian Linear Regression/
Boosted Decision Tree Regression/Decision Forest Regression/
Linear Regression/
Neural Network Regression/Ordinal Regression/
Poisson Regression

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REST API. POST リクエスト
HTTP のReq/Res のbody はJSON形式
短い応答時間を期待する場合はRRS を選択する
•ML の処理は早くても数秒～数十秒かかるため、 応答は非同期待機も考慮した方がよい
REST API. 入力として各種データソースが指定可能。 Azure Blob/Azure Table/Azure SQL Database/HiveQL/HTTP
レスポンスとして“JOBID” が返ってくる。 それを基にバッチジョブの状態を定期チェック
状態がFinished/Failed になったら処理結果を取得 結果はAzure Blob に出力される

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既定で410 個のパッケージが利用可能(2014/11/12 時点)
独自のR スクリプト、パッケージ、.RDataファイルを 取込み可能
•zip で圧縮して“Execute R Script” の入力に指定
•解凍して/srcフォルダに展開される
標準出力、グラフィックス関数の出力も参照可能
•BES を使って画像ファイルとして保存も可能

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1.まずは全体の流れを押さえる 2.Azure Machine Learning 概要 3..NET Gadgeteer (センサーデバイス) 概要 4.その他の構成要素 5.まとめ

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物理デバイスの差し替え可能(*)
デバイス用に用意されたAPI
Visual Studio で開発可能
.NET Micro Framework のAPI が利用可能
•.NET Framework と同様のAPI が利用可能 ※実際には同じものではないので、種々の制約はある
(*).NET Gadgeteerのソフトウェアは1 年に何回かのペースでアップデートされており、デバイス側が追随していないケースや 互換性のないケースがあります。そのため、使用・購入する際には、メインボードとの互換性有無について事前の確認が必要です

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11月末に提供開始予定
(URL は”リソース” スライド参照)
.NET Gadgeteerのメインボードと一部センサーを付属し た入門者用セット
12月中に販売開始予定
※待ちきれない方はFEZ Spider を個別に購入ください

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1.まずは全体の流れを押さえる 2.Azure Machine Learning 概要 3..NET Gadgeteer (センサーデバイス) 概要 4.その他の構成要素 5.まとめ

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リクエストメソッドとURL に従った実装
Restful なアプリケーションを構築するための プラットフォーム
容易にHTTP サービスを実装可能にする

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.NET Gadgeteer
クライアントアプリ
2014/11/13
機器と時間の都合上、
セッション内では
このデモは割愛しました

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Event Hubs
Stream Analytics

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データをストリーミング受信する「窓口」の役割
HTTPS, AMQP でイベントデータ授受
保有期間：最大7日。東日本と西日本で地理的冗長
処理パターン(取込間隔など)、並列度によりパーティション
スループットユニットでスケールを動的変更 入力：1 MB or 1000 イベント/ 1 スループットユニットあたり 出力：2 MB/ 1スループットユニットあたり
2014/10 末に正式リリース

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2014/10 末にPublic Preview 開始
Event Hubs と連携してリアルタイムにデータ取込み
現時点で利用可能な形式 入力：Event Hubs、Azure Blob Storage 出力：SQL Database、Event Hubs、Azure Blob Storage
Streaming Unit Pool でスケールを動的変更 約1 MB/sec/ 1 Streaming Unit Pool あたり
“Stream Analytics Query Language” で変換/集約処理を実装

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例) デバイスごとの平均加速度値を 5秒間隔で集約
⇒SQL Database に5 秒に1 件レコード登録

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1.まずは全体の流れを押さえる 2.Azure Machine Learning 概要 3..NET Gadgeteer (センサーデバイス) 概要 4.その他の構成要素 5.まとめ

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.NET Gadgeteer
Machine Learning
Stream Analytics
Event Hubs
Web API

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https://studio.azureml.net/ http://azure.microsoft.com/ja-JP/services/machine-learning/ http://azure.microsoft.com/ja-JP/services/event-hubs/ http://azure.microsoft.com/ja-JP/services/stream-analytics/ http://ms-iotkithol-jp.github.io/

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