SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿
PowerApps には、 データソースから Computer Vision API と接続ができるようになっています。
これにより、カメラで撮った画像を、画像認識の分類器にかけ、画像内の情報の分析や、OCR のような機能を API コールで実現することができるようになります。
先日実施された、PowerApps のハッカソンの記事が ASCII で公開されており、その中でも Computer Vision API との連携を実施されたという記載がありました。
まだ、PowerApps を触り始めて間もなく、この辺をやってみたことが無かったので試してみた際に、微妙にはまりどころがありましてのでメモを残しておこうかと。
投稿時点の内容ですので、後日解消されている可能性もあります。
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RDBMS を使用したアプリケーションを構築する場合、
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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PowerApps からは、簡単に SQL Server / SQL Database のデータの一覧を取得することができますが、大量のデータを検索する必要がある場合には、データベースに対して、どのようなクエリが実行されているかを把握しておくことが重要です。
PowerApps では「委任」という考え方があり、データ取得に対しての負荷 (データ/ネットワークアクセス)を最小限にするような仕組みが含まれています。
これらの機能によって、どのようなクエリが SQL Server に対して実行されているか確認してみます。
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次の記事等で触れられていますが、Power Apps は SQL Server / SQL Database のコネクターを持っており、データベースと連携することができるようになっています。
単一テーブルではありますが、PowerApps から、SQL Database のテーブルを CRUD する方法をまとめておきたいと思います。
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コネクションプールについて、いろいろと思うところがあり、備忘録として。
開発に携わっている方ですと、トランザクション スコープを使用した暗黙的なトランザクションの実装 と同じように、意識されているのかもしれませんが、DMVの 等で取得できる情報を簡単にまとめておきたいと思います。
ADO.NET の .Net SqlClient Data Provider で、SQL Server に対して接続を行った場合を想定しています。
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SQL Server のデータベースの A/B テストを実施することができる Database Experimentation Assistant (DEA) の 2.6 が公開されました。
Release: Database Experimentation Assistant (DEA) v2.6
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Windows Server 2019 の新しい Preview のビルドが公開され、ダウンロード できるようになっています。
一つ前のビルドでは Feature on Demand (FoD) 用の ISO が提供されていなかったのですが、今回のビルドから提供が再開されたので試してみました。 Read the rest of this entry »
Elastic Stack の Logstash / Elasticsearch / Kibana を利用して、SQL Server の情報を格納 / 検索する際の基本的な構成についてまとめてみたいと思います。
いままで、やろうやろうと思いながら後回しになっていたものを最近勉強しだしたものでして。
細かな構築方法は別途まとめたいと思いますが、結構簡単に連携ができるものですね。
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Docker for Win/MacのKubernetes統合が正式版に。Stable Channelでリリース開始 で記事が公開されていますが、Docker for Windows / Mac の安定版 (Stable) で Kubernetes (k8s) が正式にサポートされました。
私の特価領域は SQL Server のデータベースエンジンではあるのですが、SQL Server にとっても k8s は、関わりのあるインフラスキルとなりつつあります。
SQL Server 2017 で、Docker のサポートが追加されています。
Microsoft SQL Server のテクニカル サポート ポリシー にサポートポリシーが記載されていますが、コンテナーのテクノロジーについては、OpenShift / Kubernetes もサポート対象と明記されています。
Kubernetes のオートヒーリング機能を使用した SQL Server の導入方法については Kubernetes での高可用性 SQL Server のコンテナーを構成します。 で情報が公開されています。
また、現時点では、すぐに自分で試せるものではないですが、SQL Town Hall: Always On Availability Groups on Kubernetes and OpenShift で AlwaysOn 可用性グループを Kubernetes上で実行する構成というものについても計画があることがアナウンスされており、可用性を OS のクラスターテクノロジーではなく、コンテナーのオーケストレーションツールで担保するというような選択肢を手に入れることができるようになります。
ということで、最近 minikube や Azure Kubernetes Service (AKS) で Kubernetes の勉強を始めているのですが、そのなかで、「複数のクラスターを管理するのってどうするんだろう」ということが気になったので、勉強した内容をまとめてみたいと思います。
今回は次のような構成を準備しています。
この環境で、Ubuntu の Kubernetes を kubectl で操作するための流れを見てみようかと。
証明書については、Ubuntu のものをそのまま流用して使用しているので、新しい証明書を作って～というような流れまでは調べられていません…。
詳細については、Configure Access to Multiple Clusters を参照してください。
(これを見ながら勉強した内容が、本投稿ですので)
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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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