Synapse Analytics については、以前 SQL Data Warehouse (SQLDW) と呼ばれていた部分のみしかきちんと理解できておらず、全体像がぼんやりとしたままでした。
Azure Synapse Analytics Overview がとても素晴らしくまとまっていました。
旧 SQL DW 部分以外は実際には触れていないので、理解に誤りがある個所もあると思いますが、このスライドを見ながら特徴を勉強してみようかと。
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Archive for the ‘Microsoft Azure’ Category
Synapse Analytics の特徴って何なんだろう？？
Azure VM にセルフインストールした SQL Server で tempdb を D ドライブに配置するための機能を利用する
Azure Virtual Machines における SQL Server のパフォーマンスに関するガイドライン 等の情報に記載されていますが、SQL Server on Azure VM を使用する場合、tempdb 用のファイルを D ドライブに配置するというチューニング方法があります。
SQL Server on Azure VM を SQL Server インストール済みのイメージから展開する場合は、最近の展開であれば、ストレージの最適化として、D ドライブに配置するように構成ができるようになっています。
この配置ですが、以前に展開した SQL Server インストール済みのイメージや、自分で Azure VM に SQL Server をインストールしたセルフインストールの環境では構成がされていない状態となります。
今回の投稿では、この tempdb を D ドライブ (ローカル SSD) に配置する方法をまとめておこうかと思います。
公式のドキュメントとしては、一時ディスク に記載されており、詳細な解説は Announcing Performance Optimized Storage Configuration for SQL Server on Azure VMs with SQL VM RPで行われています。
VM のサイズによっては D ドライブのサイズが少なく、VM の通常のディスク上に配置する必要があるかもしれませんが、tempdb のスループットを向上させるための汎用的な方法として覚えておくと利便性は高いのではないでしょうか。
Azure Shared Disk の情報のメモ
先日、Azure Shared Disk の Preview についての情報が公開されました。
検証用途で Windows Server 2019 を Always On VPN のデバイストンネルで Azure と Point to Site 接続してみる
自宅の検証環境の VM と Azure 上の VM を VPN で接続して実施したい検証があり、「自宅の検証環境だと Site to Site 接続するの厳しいから、Point to Site 接続でやるか」と思って試した際のメモです。
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SQL Server IaaS Agent 拡張機能が日本語版の SQL Server に対してもサポートされるようになりました
Azure の仮想マシンで SQL Server を利用する際に、管理タスクを自動化することができる「SQL Server IaaS Agent 拡張機能」が、SQL Server インストール済みイメージに対して、日本語版の SQL Server をインストールした場合にもサポートされるようになりました。
Azure 仮想マシン上に作成した SQL Server の日本語化手順（Windows OS 版 SQL Server 2017 対応手順）
ただし、SQL Server Agent 拡張機能 (Resource Manager) による Azure Virtual Machines での管理タスクの自動化 に記載されているように SQL Server インストール済みイメージを使用した場合のみサポートされる状況には変わりがなさそうですので、この点は注意が必要かと。
注意
SQL Server IaaS Agent 拡張機能は、SQL Server VM ギャラリー イメージ (従量課金制またはライセンス持ち込み) でのみサポートされます。 SQL Server を OS のみの Windows Server 仮想マシンに手動でインストールする場合や、カスタマイズされた SQL Server VM VHD をデプロイする場合、この拡張機能はサポートされません。 そのような場合は、PowerShell を使用して拡張機能を手動でインストールおよび管理できる可能性がありますが、Azure Portal には SQL Server の構成設定が表示されません。 ただし、代わりに SQL Server VM ギャラリー イメージをインストールしてカスタマイズすることを強くお勧めします
SQL Server IaaS Agent 拡張機能は、以下の 2 種類のサービスで構成されています。
これらのサービスが SQL Server に対してアクセスできるようにする必要があるのですが、一番手っ取り早いのは SQL Server IaaS Agent 拡張機能を再インストールすることかと思います。
アンインストールについては、ポータルの拡張機能から実施することができますし、PowerShell でも削除することができます。
Remove-AzureRmVMSqlServerExtension -ResourceGroupName "<リソースグループ名>" -VMName "<VM 名>" -Name "SqlIaasExtension"
インストールについてはポータルからは実施することができませんので、PowerShell でインストールする必要があります。
Set-AzureRmVMSqlServerExtension -ResourceGroupName "<リソースグループ名>" -VMName "<VM 名>" -Name "SqlIaasExtension" -Version "2.0" -Location "<リージョン>"
Azure のゲストエージェント経由でインストールが行われ、IaaS Agent は Local System のサービスとして動作するため、SQL Server に対して接続が可能となっており、SQL Server にアクセスし、NT Service\SQLIaaSExtensionQuery のログインの作成などが実施されています。
(「NT Service\SQLIaaSExtensionQuery」は「sysadmin」のログインとなっています)
インストールが完了すると、ポータルの仮想マシンのブレード内に「SQL Server の構成」が表示され、様々な設定を行うことができるようになります。
IaaS Agent は、SQL Server の管理の利便性を向上させることができますので、日本語版の SQL Server のインストールを実施した場合もサポートされるようになったのはうれしいですね。
Azure での SQL Server 仮想マシンのライセンス モデルを変更する方法 を実施するためにも IaaS Agent が必要となりますので、このライセンス変更を日本語版の SQL Server を使った場合に実施できるようになったことも大きな改善点ではないでしょうか。
Azure の SQL Server VM のライセンスモデルの変更でできるようになったことをまとめてみる
昨年の 11 月に Azure Hybrid Benefit for SQL Server on Azure Virtual Machines という記事が公開されました。
技術文書も Azure での SQL Server 仮想マシンのライセンス モデルを変更する方法 として別途公開されています。
2019/1 時点のこのアップデートでできるようになったことをまとめておきたいと思います。
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Cognitive Services in containers を使用してみる
- Getting started with Azure Cognitive Services in containers
- Azure Cognitive Services Containers are in preview
でアナウンスされていますが、Cognitive Services の機能をコンテナーで動作させることができるイメージの提供が開始されています。
デプロイの方法などについては Cognitive Services Containers を利用して ローカルの Docker コンテナで Text Analytics Sentiment を試すでまとめられており、展開方法についてはこちらを見ると確認できるかと。
詳細な内容については、Container support in Azure Cognitive Services のドキュメントから確認できます。
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PowerApps で 1 アクションで複数のデータソースにデータの登録を行ってみる
RDBMS を使用したアプリケーションを構築する場合、
- 基本データについては、テーブルに登録
- 画像のような BLOB データについては、外部のデータストアに登録
というような登録方法をすることがあるのではないでしょうか。
PowerApps でもボタンをクリックするという 1 アクションで、データと画像を異なるデータソースに登録することが可能です。
本投稿では、この方法についてみてきたいと思います。
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ADF v2 の基本的なパイプラインの構築方法
ADF v2 も 一般提供が開始 され、ブラウザの UI ベースでのデータ取り込みの一連の処理 (パイプライン) を記載しやすくなってきました。
(v1 と v2 の違いはこちらから。Azure Data Factory と Data Factory バージョン 1 の比較)
今まで、簡単なデータコピーしか試したことがなかったのですが、複数のアクティビティを使用したパイプラインの作成方法をまとめてみたいと思います。
アクティビティの利用方法を理解することを目的としているため、効率的なデータ取り込みについては考慮していません。
(一度の取り込みで済むものを行単位でストアドを実行したりしていますが、これは、アクティビティの利用方法を理解するために意図的に組んでいます)
ADF については、Azure Data Factory のドキュメント が公式のドキュメントとなっており、何かあったら、このドキュメントを見ることになります。
書籍については日本語のものはほとんどないと思うのですが、Hands-On Data Warehousing with Azure Data Factory という書籍が、現時点で発刊されている唯一のものではないでしょうか。
まだ途中までしか読めていないのですが、様々なデータソースを ADF で取り込む (利用する) ための基本的な操作が、ハンズオン形式で学習ができるものとなっており、操作をしながら学習したいときには、こちらの書籍の購入を検討してもよいのではないでしょうか。
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Log Analytics を使用した、ゆるい感じのサーバーの死活監視
Azure の Log Analytics (OMS) のアラート機能を使用したゆるい感じでのサーバーの死活監視の方法を書いてみようかと。
Log Analytics のアラート機能の最小の間隔は 5 分間隔での実行となっており、連携しているデータのインデックスが作成されるのにもタイムラグがありますので、今回の方法は即応性のあるものではありません。
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