Faster and cheaper: SQL on Azure continues to outshine AWS
2019年12月2日
Over a million on-premises SQL Server databases have moved to Azure, representing a massive shift in where customers are collecting, storing, and analyzing their data.
Database
Save more on Azure usage—Announcing reservations for six more services
2019年11月13日
With reserved capacity you can get significant discounts over your on-demand costs by committing to long-term usage of a service. We are pleased to share reserved capacity offerings for the following additional services.
データドリブン カルチャを構築してイノベーションを促進する
2019年11月4日
今日、組織ではデータドリブン カルチャを採用する必要があります。そうでないと遅れを取るリスクを受け入れることになります。最近の Harvard Business Review の調査では、データドリブン カルチャを持つ組織では収益を 4 倍に拡大し、豊富な分析情報を引き出して意義のある業務改革や顧客満足度を促進していることがわかりました。
Stream Analytics の新機能: 機械学習、オンライン スケーリング、カスタム コードなど
2019年10月29日
Azure Stream Analytics は、リアルタイムの洞察を利用する数千ものミッション クリティカルなお客様のアプリケーションをサポートするフル マネージドの PaaS (サービスとしてのプラットフォーム) です。
Enabling Diagnostic Logging in Azure API for FHIR®
2019年10月29日
Access to Diagnostic Logs is essential for any healthcare service where being compliant with regulatory requirements (like HIPAA) is a must. The feature in Azure API for FHIR that make this happen is Diagnostic settings in the Azure Portal UI.
Leverage Azure premium file shares for high availability of data
2019年10月24日
SQL Server on Azure virtual machines brings cloud agility, elasticity and scalability benefits to SQL Server workloads. SQL virtual machine offers full control on the operating system , virtual machine size, storage subsystem, and the level of manageability needed for your workload.
Azure SQL 仮想マシンで OLTP の価格性能比を向上させる
2019年10月22日
現在、ほとんどのアプリケーションがオンライン トランザクション処理 (OLTP) によるトランザクションを実行しています。
Azure SQL Database: 継続的なイノベーションと無制限のスケーラビリティを、どこにも負けない価格で
2019年10月14日
SQL ワークロードに Azure を選ぶ企業が増えています。その理由は簡単です。
Azure Cosmos DB の推奨事項で正確に把握する
2019年9月30日
テクノロジの世界は目まぐるしく変化しています。Azure Cosmos DB などのクラウド サービスは、新機能や改善を適用するために頻繁に更新されています。
Azure Cosmos DB の組み込み Jupyter ノートブックの提供を開始
2019年9月30日
Azure Cosmos DB の組み込み Jupyter ノートブックの一般提供が開始されました。開発者、データ サイエンティスト、エンジニア、アナリストの方は、使い慣れた Jupyter ノートブックのエクスペリエンスで、対話型クエリの実行、データの探索や分析、データの視覚化、機械学習や AI モデルの作成、トレーニング、実行などを行うことができます。