RBACによるAzureリソースへのアクセス制限

こんにちは、上坂(@takashiuesaka)です。

AzureはASM(Azure Service Management)というXMLベースの管理からARM(Azure Resource Management)というJSONベースの管理に移行しつつあります。
Azure PowerShellを使っている方はよくご存じだと思いますが、Switch-AzureModeを使ってASMとARMを使うと次のような警告がでますよね。

PowerShell警告画面

このSwitch-AzureModeコマンドが削除される、というアナウンスも出たわけですが、今日はその話ではなく、Role(役割)を利用したアクセス制限の話です。

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Azure Eventhubs概要をまとめてみた 2

こんにちは、上坂(@takashiuesaka)です。

前回に引き続き、EventHubsのお話です。今回は受信側のお話をしましょう。英語の文章をひたすら読んでいたせいか、どこか日本語が翻訳っぽい気がしますが大丈夫でしょうか。大丈夫かって聞かれても困りますね、すいません気にしないでください。

今回も↓こちらを読み込んで実際にテストして私が把握した内容のまとめです。どこまで正しいかは私にはわからないので正確な情報はこちらをご覧下さい。

Azure Event Hubs の概要
イベント ストリーム指向のシステムの台頭

さて、前回はPartitionにイベントが投入されるまでの話をしました。次は受信側です。まず大前提として認識しておかなければならないのが、 EventHubsに格納されたイベントは、自分で取りに行くのではなく、通知されるプッシュ型である、ということです。なので、最初にセッションを張っ て、以降はひたすらイベント(という名の文字列)が到着するのを待つ感じになります。

これは、イベントの受信に使用するAMQPというプロトコルがそういう仕様だからようです。ちなみに送信時も.NETのSDKを使うとAMQPでイベントを投げます。RESTも投げられるようですけど試していません。でも受信側はAMQP一択のようです。
(ちなみにAMQPをプッシュ型、というとかなり語弊があるかと思います。実際には双方向のようなので。でもプッシュされる、と思ったほうがEventHubsの場合はわかりやすいかなぁと思うので、敢えて。)

そして前回でも書きましたが、とても重要なのは1つのPartitionに接続できる受信クライアントは1つだけ、ということなんですが、それだと 1つのイベントは1つの受信クラアントしか処理できないことになります。それじゃあとても不便だね、ということで用意されているのが ConsumerGroupというものです。

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Sitecoreのテンプレートとレイアウト

前回は、アイテムとコンテンツの概要について紹介しました。

今回は、ベーステンプレート、レイアウトの等について紹介します。

▲Sitecoreが管理するテンプレートとスタンダードバリュー(_Standard Values)


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Azure Eventhubs概要をまとめてみた

こんにちは、上坂(@takashiuesaka)です。

今日はEventHubsの話です。Azure Machine Learningをゴリゴリと触っている身として常々思うのはやはりデータがクラウド上に上がってこないことには何もできないなぁということです。そうなるとよく聞くストーリーは

EventHubs ・・・ StreamAnalytics ・・・ 永続化サービス ・・・ 分析

っていう流れな訳です。
が、この最初のEventHubsってやつがなかなか手強い。いや、違う、EventHubs自体はわかってしまえばそれほど難しくないです。とても良く出来た構成です。ただAzureの説明がものすごく難解なんです。

Azure Event Hubs の概要

私はこの「Azure Event Hubsの概要」と「イベント ストリーム指向のシステムの台頭」をひたすら読みましたが、あまりにわかりにくい説明に心が折れそうになりました。

イベント ストリーム指向のシステムの台頭

この2つのドキュメントを読み込んで、テストして、自分なりに把握できた内容を今日は自分のメモがてら書いておこうと思います。どこまで正確なのかは正直わかりませんがどなたかの参考になれば!

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Azure Machine Learning Sample Bug

こんにちは、上坂です。
そういえばなぜかAzure Machine Learningについてまったく記事を書いていなかったのでぼちぼち書いていこうと思います。

2015年3月にAzure Machine Learningはトレーニングしたモデルを別のデータを使って再トレーニングできるAPIを公開しました。
公式の説明はこちらです。

プログラムによる Machine Learning のモデルの再トレーニング

このドキュメントに従って設定していけば、再トレーニングまでのバッチ処理の流れは理解できると思います。手順7にて、追加のエンドポイントに公開されるトレーニング済みモデル更新用のAPIを叩くところの解説があるのですが、ドキュメントではここでいきなりC#のコードの画像(!)が出てきます。

C#コード画像 

このC#コードの画像から写経して実装するのは勝手が悪いので、ほとんどの方は管理ポータルで追加したエンドポイントを開くと表示される、「リソースの更新」というリンクをクリックして、そこに記載されたサンプルコードを利用されているかと思います。


リソースの更新

でも、このサンプルコード、一か所間違えているんです。

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Windows Server 2012 R2 Hyper-V と Azure Site Recovery で DR その2

こんにちは

JMテクノロジー 西森です。

前回Azure上にHyper-Vの仮想マシンを取得するところまでを実施しました。
今回はオンプレミスサイトにサイト障害が発生した場合を想定して、
Azure上に仮想マシンを復旧させてみます。


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