Azure Blob Storage の不変ストレージ

こんにちわ。
コンサルティング&テクノロジー部のAzureチームの開發(@mamikaihatsu)です。
Azureプレビューネタには飛びつかずにはいられません。

6月に不変ストレージ(Immutable Storage)がパブリックプレビューしましたので早速試してみました。

不変ストレージは、データの変更削除が不可能なストレージです。

ただ、データの変更削除が不可能 とはいっても、どのような動作をするのかという疑問がありました。

例えば

そもそも不変ストレージってなぁに?
具体的にどういう制限をかけることができるの?
本当に変更削除できないの?
不変の設定自体を変えられてしまうのでは?
もし、設定変更された時に誰が変更したのか知りたい!どこをみればいいの?

私と同じような疑問を持った方には、ぜひ読んでいただきたいです。
※本記事では、不変ストレージの機能詳細と、その監視やセキュリティについて記載します。




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Azure Blob Storage で HTTPS カスタムドメインの静的 Web サイトを構築

こんにちわ。
コンサルティング&テクノロジー部の Azure チームの開發です。

5 月の Microsoft Build で Azure Blob Storage での静的 Web サイトのサポートが発表されました。
今までも Azure Blob Storage で静的 Web サイト作れたよ?って思う方もいるかもしれませんが、これまでの課題を解決するような機能が追加されているんです。

この記事では、Microsoft Build で発表された方法とこれまでの方法の違いを整理し、今回発表された方法で実際に構築をした手順を記載します。

また併せて、Microsoft Build で発表された Azure Microsoft CDN を利用した HTTPS カスタムドメインの静的 Web サイトを構築する手順にしてみました。




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Microsoft de:code 2018 MRPP出展レポート

コンサルティング & テクノロジー部 の茨木です。
今回は 5/22,23 に開催された Microsoft de:code 2018 の MRPPブース出展のレポートです。

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【de:code2018レポート】HoloLens×AI×IoTセッションに登壇しました!

こんにちは。コンサルティング&テクノロジー部の酒井(@saka_it)です。

5月22日~23日で開催されたde:code2018の2日目お昼のスポンサーセッションにて「HoloLens×AI×IoTアプリが開発できるまでの挫折と成功」という題目で登壇させていただきました。今回は登壇レポートという形で紹介させていただきます。

de:code2018

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Surface HUBの利用方法 ~その1~

なんだかんだで4回目の登場です。どうも、浜野です。 


もうだいぶ前になるのですが、当社にSurface HUBがやってきました。可能な限りはSurface HUBが設置されている会議室を予約して使ってます。


まだまだ使いこなすまでには至ってませんが、いくつかの利用例のうち今回はプレゼン資料のレビューでこんな使い方をしましたという記事を書きたいと思います。

※これを操作していると仕事している風に見える!

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IoTHub のメッセージ交換速度を計測

こんにちは。
コンサルティング & テクノロジー部の Azure チームの茨木です。

今回は Azure IoTHub のメッセージ交換速度を計測してみました。

HoloLens でインターネットスケールのシェアリングを実装する基盤として使えないかな~、という調査です。HoloLens をひとつのIoTデバイスに見立てちゃいます。そして、大規模IoTを支えうるクラウドの能力を活かしたい!

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Azure SQLDabase にプライベートなネットワークからアクセスしてみよう 

こんにちは。
コンサルティング & テクノロジー部の Azure チームの吾郷です。

12 月に弊社のインフラ隊長が、「サービスエンドポイントを使ってStorageに外部接続制限をしてみた 」で Stroage に対しての記事を書いています。
今回は、Service End Point を使った SQL Database について試してみました。




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Custom Vision Serviceを使ってお花判定カメラアプリを作る

こんにちは。 もうすぐ春ですね。

コンサルティング&テクノロジー部の松永です。

今回はCustom Vision ServiceをiOSのアプリに組み込んでみようというお話です。

Custom Vision Serviceでは、トレーニングしたモデルを出力する事が可能です。

この出力したモデルを使うと、オフラインの環境化でも利用可能であったり、APIを経由しない分レスポンスが早い等、

特にスマートフォンのアプリに組み込む場合にその恩恵を受けることができます。

今回はこの機能を使って、iPhone用のお花判定カメラアプリを作ってみたいと思います。

(何故、お花なのかというと私が園芸を趣味としているからにほかなりません。)

尚、今回の記事はCogbot勉強会#12で発表したLTの内容の詳細版になります。

(勉強会に参加された皆さま。萎れていた花はすっかり元気になりました。)

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