techsummitに行ってきた話

1. Ｔｅｃｈ Ｓｕｍｍｉｔ ２０１８
いってきました
Ｒｕｐｉｃ
２０１８/１２/１５
＃１１

2. Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ
Ｙｕｔａ Ｉｓｈｉｂａｓｈｉ （＠ｒｕｐｉｃ_ｊｐ）
•製造業 品質管理
–業務アプリケーション企画～保守
•Ｃ＃、ＶＢ、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ、Ｐｙｔｈｏｎ
•Ｏｒａｃｌｅ、ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ、Ｐｏｓｔｇｒｅｓ

3. おそくなりましたが…
ｄｅ：ｃｏｄｅ ２０１８ 参加してきました(*’ω’*)

4. インフラエンジニア、アーキテクト、IT 戦略にかかわる皆様の為の技術カンファレンス。
11 月 5 日 - 7 日開催。 #mstsjp18.
!!
Ｔｅｃｈ Ｓｕｍｍｉｔ
!!!!

5. Ｍｙスケジュール
Day1
KN01 基調講演
GS02 【ゼネラルセッション】An end-to-end tour of the Microsoft developer platform
DA00 Data & AI 【Microsoft Ignite ハイライト】Data が企業の力となる時代の最新 Big Data x IoT x AI 最前線
Day2
DA06 Data & AI Power BI のためのリアル アーキテクチャ、あなたは自分のデータを理解していますか?
DA16 Data & AI IoT ＆ AI Reloaded ～ OT と IT と人を結び付ける全ての技術一気見せ
CI36 Cloud Infrastructure Azure Durable Functions と Azure AD 連携によるプロビジョニング自動化の実現
AC11 App Client HoloLens 事例解説 ～トヨタ自動車～
AD04 App Development Visual Studio 2017 ～20 年の歴史に刻まれた進化とクラウド ネイティブ最新開発環境～
DA05 Data & AI データ分析基盤エンジンとしての SQL Server 2019 の実力をご覧あれ!
Day3
AD14 App Development .NET の今とミライ
AD08 App Development Azureにおけるコンテナー & サーバーレス テクノロジの選択肢と選定ポイント
AD11 App Development .NET 開発者のためのマイクロサービス入門
BZ01 Business マイクロソフトが描くMaaS - Mobility as a Serviceとその先の未来
AD52 App Development .NET 開発者に未来はあるのか? ～マイクロサービスへの挑戦～
CI62 Cloud Infrastructure オンプレミスでも Azure を活用できる?! Azure Stackでできることをしっかりとおさえておこう!
AD10 App Development ”サーバーレス” を超越する。なぜ? から理解する Durable Functions

6. 共感視覚モデル
日本マイクロソフト 代表取締役社長平野拓也氏
女子高生ＡＩ りんなと話しながら登場！！
りんなの新機能として『共感視覚モデル』を実装
共感視覚モデル
人間と同じ視点、同じ感情でコニュニケーション
従来 ：犬、男性、子供、車
共感視覚モデル：わぁすてきな家族。お休みかなー。
あ、車が動きそう！気を付けて！

7. 企業がテクノロジーで成功するための方程式
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＣＥＯ サティア・ナデラ氏
身の回りのものがすべてコンピュータになりつつある
現代において、ビジネスで成功するためには…
Ｔｅｃｈ ａｄｏｐｔｉｏｎ
どのくらいの速さで世界レベルのテクノロジーを導入
Ｔｅｃｈ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ
テクノロジーを差別化する能力
Ｔｅｃｈ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ
テクノロジーを使って企業が成功するための力
(Ｔｅｃｈ ａｄｏｐｔｉｏｎ)＾ Ｔｅｃｈ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ

8. Ａｚｕｒｅ日本リージョンの容量倍にするぜ
インテリジェントエッジ＆インテリジェントクラウド
ＡＩの機能をエッジデバイスとクラウドの両方に展開
全ての人に提供するために、グローバルでＡｚｕｒｅを拡張
日本市場も今後１年で拡張を実施！！
東日本リージョン
西日本リージョン
『これからはすべての産業、アプリケーションは
ＡＩに先導されることだろう』
ＡＩの民主化
Ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎａｌ ＡＩ、Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ
Ａｚｕｒｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ

9. セキュリティ 『生産性もセキュリティも妥協せずに
価値ある仕事をセキュアな環境でできる』
近年では…
単調なソーシャルエンジニアリングを使い
クレデンシャル情報を騙し取ってログイン
パスワード
セキュリティ的には非常に脆弱
ユーザーにとって煩わしいもの
ＰＣ画面に出てる数字を
スマホで選択＋指紋認証

10. Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｄｅｓｋｔｏｐ
ノートＰＣやタブレットなどのブラウザから
Ａｚｕｒｅ上に稼働するＷｉｎｄｏｗｓに接続
利用可能なＯＳ
Ｗｉｎｄｏｗｓ １０ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ
Ｗｉｎｄｏｗｓ ７ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ
Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｓｅｒｖｅｒ ２０１２ Ｒ２＋
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ３６５ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅ３およびＥ５の
ユーザーには無料で提供予定
日本マイクロソフト 業務執行役員 澤 円氏

11. 図面管理システムではないです

13. Ａｚｕｒｅ Ｄａｔａ Ｅｘｐｌｏｒｅ
日本マイクロソフト 業務執行役員 ドリュー ロビンス氏
もともとＭｉｃｒｏｓｏｆｔが２０ペタバイトもあるＡｚｕｒｅの
ログ解析を毎日行うために使用していた機能をサービス化
Ａｚｕｒｅ Ｐｏｒｔａｌ上でＡｚｕｒｅ Ｄａｔａ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ Ｃｌｕｓｔｅｒｓ
を作成し環境設定を実施
分析したいデータをインジェストしてクエリを実行する事で
超高速に結果が返ってくる
※デモではＧｉｔＨｕｂのパブリックレポジトリのイベントを
エクスポートして分析(１０億レコードくらいｗ)

14. Ａｚｕｒｅ Ｄａｔａ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ

15.  ログと利用統計情報データのためのデータ探索サービス
 多数のデータストリームを処理、収集、保存、分析
 データに対する複雑なクエリやアドホック クエリを数秒で実行
 テラバイト級に数分でスケール
 診断、監視、報告、機械学習、付加的分析

16. 価格

17. Ｄａｔａ Ｅｘｐｒｏｌｅｒ フロー
① データベースの作成
クラスターを作成し、そのクラスターで
データベースを作成
② データの取り込み
クエリを実行する為に、テーブルに読み込み
③ クエリデータベース
ＡｚｕｒｅＰｏｒｔａｌからクエリを実行
スタンドアロン アプリケーションとして利用
プログラミングでクエリを送信
REST API エンドポイントにクエリを送信

18. Ｄａｔａ ｉｎｇｅｓｔ
 コネクタとプラグインを使用したインジェスト
 Ｌｏｇｓｔａｓｈ プラグインがサポート
https://github.com/Azure/logstash-output-kusto/blob/master/README.md
 プログラムによるインジェスト
 Ｐｙｔｈｏｎ ＳＤＫ .ＮＥＴ ＳＤＫ Ｊａｖａ ＳＤＫ Ｎｏｄｅ ＳＤＫ ＲＥＳＴ ＡＰＩ
 バッチ インジェスト
 インライン インジェスト
 クエリからの取り込み
 ストレージからの取り込み
 キューによるインジェスト

19. Ｑｕｅｒｙ
 Ｋｕｓｔｏ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ
 要求はすべて読み取り専用
Ｋｕｓｔｏ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ
クエリをシンプルに書くことができる
Ｌｏｇ ＡｎａｌｙｔｉｃｓやＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｉｎｓｉｇｈｔで利用可能な言語
高速に検索できるよう基盤が整えられている
Azure Log Analytics - 良く使われるオペレーターの使い方（クエリ言語）
https://qiita.com/YoshiakiOi/items/f2cb2b5626c2f7f71dba

20. Ｄｅｍｏ

21. 資料のダウンロード
https://www.microsoft.com/ja-
jp/events/techsummit/2018/?OCID=AID725006_OLA_21501730_226145254_104250978