2019年9月17日
We are pleased to share that support for HDInsight in Azure CLI is now generally available. The addition of the `az hdinsight` command group allows you to easily manage your HDInsight clusters using simple commands while taking advantage of all that Azure CLI has to offer, such as cross-platform support and tab completion.
2019年9月10日
Learn how to monitor the workloads running on your Azure HDInsight cluster and view relevant logs to assist with debugging.
2019年9月9日
Today we’re previewing the Azure HPC Cache service, a new Azure offering that empowers organizations to more easily run large, complex high-performance computing (HPC) workloads in Azure.
2019年7月18日
MileIQ automates mileage logging to create accurate records of miles driven, minimizing the effort and time needed with manual calculations. Real-time mileage tracking produces over a million location signal events per hour, requiring fast and resilient event processing that scales.
2019年7月18日
クラウド データ レイクは、これまで別個のデータ サイロに存在していたデータのために安全でスケーラブルなストレージを提供することにより、ビッグ データ分析の根本的な問題を解決します。そもそもデータ レイクは、データの障壁を取り除き、すぐにビッグ データ分析を始められるように設計されました。
2019年7月16日
Azure Stream Analytics は、次々と流れ込むデータ ストリームに対しリアルタイム分析と複合イベント処理を実行できるフル マネージド PaaS サービスです。他の 15 種類以上の Azure サービスとコーディングなしで連携可能なため、開発者やデータ エンジニアはホットパス分析の複雑なパイプラインをわずか数分で簡単に構築できます。
2019年6月26日
最新のビジネスでは、リアルタイム処理とバッチ処理に分析パイプラインが採用されています。これらのパイプラインに共通するのは、データが多様なソースから不規則な間隔で到達するという特性です。このため、タイムリーにデータを処理できるようにパイプラインを調整する必要があるという点で複雑さが増します。
2019年6月13日
Learn how to monitor performance and resource utilization on Azure HDInsight by keeping tabs on metrics, such as CPU, memory, and network usage, to better understand how your cluster is handling your workloads and whether you have enough resources to complete the task at hand.
2019年6月10日
There is a lot more data in the world than can possibly be captured with even the most robust, cutting-edge technology. Edge computing and the Internet of Things (IoT) are just two examples of technologies increasing the volume of useful data.
2019年6月6日
Automated Machine Learning の機能のリリースにより、予測の精度を向上できます。トレーニング データにギャップが必要なシナリオ、予測の精度を向上させるためにコンテキスト データを適用する必要があるシナリオ、特徴量にラグを適用する必要があるシナリオに役立つ新機能の詳細について説明します。
