リソース検索結果

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Windows Server の移行ガイド

このガイドを使用すると、既存の IT リソースの分析、所持しているリソースの評価、特定のサービスやアプリケーションをクラウドに移行したりオンプレミスをアップグレードしたりするメリットの明確化、効果的な移行の計画を行う方法を理解できます。次のような重要な質問に回答するお手伝いをいたします。どのワークロードがクラウドで最適に機能するか?  リスクを減らしながら移行の速度を上げるには、どうすればよいか?  カスタム基幹業務アプリケーションはどのように移行すればよいか?  既にあるオンプレミスのサービスはどうすればよいか?  クラウドに移行できない場合、オンプレミスの環境を変更することはできるか?

Azure VM の Red Hat Enterprise Linux 上の Microsoft SQL Server 2017 に関する操作ガイド

Red Hat Enterprise Linux で利用可能な Microsoft SQL Server の最初のリリースに移行することにより、運用データベースのパフォーマンスを向上させます。この操作ガイドには、トランザクションおよび分析のワークロードの実行などを同じシステム上で効率的に行い、リアルタイムの更新に応答する方法に関する詳細な技術情報が示されています。また、以下の方法に関するガイダンスが記載されています。Azure 内の Red Hat Enterprise Linux 仮想マシン (VM) 上に SQL Server 2017 をデプロイおよび構成する。Red Hat Enterprise Linux VM を Azure Active Directory (Azure AD) ドメインに参加させる。列ストア インデックスを使用して、ハイブリッド トランザクションおよび分析処理 (HTAP) と運用分析のデータベースを設定する。データベースを Power BI に接続し、既存のレポートをインポートする。Linux VM の高可用性の管理、パフォーマンスの監視、ディザスター リカバリーの計画を行う。  

インテリジェント製造を実現するための 4 つのクラウド戦略

製造企業がオンプレミス データを Azure、SQL 向けに構築されたクラウドに移行することにより、どのように競合他社をリードし、ビジネスに新たな活力を吹き込んでいるかをご確認ください。インテリジェント製造のための 4 つのクラウド戦略により、物流や倉庫保管から生産やメンテナンスまで、ビジネスのあらゆる分野を改善する方法を見つけてください。 この電子書籍を読んで、以下の方法をご確認ください。クラウド テクノロジを使用して、製品開発をスピードアップし、インフラストラクチャ計画を最適化する。機械学習と Mixed Reality により、運用コストの削減、作業員の健康状態と安全性の向上、資産パフォーマンスの上昇を実現する。インテリジェント サプライ チェーンを構築し、接続された製品とサービスを開発する。世界のあらゆる場所から、データ収集と、システムからの分析情報の取得を容易に行う。 

金融機関向けの 4 つの重要なクラウド戦略

Azure の AI ベース クラウド ツール、SQL 向けに構築されたクラウドを使用して、個人の好みや用途に合わせた銀行取引を顧客に提供し、他の金融機関とのコラボレーションによってサービス オファリングを展開してください。 この電子書籍を読んで、スマート金融サービスのための 4 つのクラウド戦略をご確認ください。AI と機械学習による分析情報を使用して、強化された個人向け銀行取引エクスペリエンスを顧客に提供する。オープン API による他の金融機関とのコラボレーションにより、サービス オファリングを展開する。SQL データを Azure に移行することにより、新しいサービスを既存のオファリングに容易に統合する。 

小売業を最新化するための 6 つのクラウド戦略

AI、機械学習、拡張現実などのクラウド テクノロジを利用して、分析しにくいデータを意思決定に役立つインテリジェンスに変換し、よりパーソナライズされたショッピング エクスペリエンスを提供します。SQL 用に構築されたクラウドである Azure に移行して、オンプレミスの小売データベースを最新化します。 この電子書籍を読んで、以下の方法をご確認ください。顧客の行動に基づいてパーソナライズされたエクスペリエンスにより、顧客ロイヤリティを向上させます。顧客の役に立てるよう AI を利用して従業員を支援し、適切なタイミングで適切な情報に結び付けます。拡張現実を利用した小売エクスペリエンスに対する顧客の要望の高まりに応えます。   

医療を変革する 3 つの革新的なクラウド戦略

クラウドを使用して医療提供者、保険会社、患者の間でデータを共有することで、スマートな医療ソリューションを提供します。オンプレミスの医療データベースを、SQL 用に構築されたクラウドである Azure に移行して、切断された治療アプローチから共同作業プロセスへの移行を開始します。 この電子書籍を読んで、以下の方法をご確認ください。 医療提供者は、AI 対応の通信およびリモート監視デバイスを使用して、患者により良い治療を行うことができます。保険会社は、AI によるカスタマー サービス、提供者に関する情報、遠隔医療技術を利用して、患者の期待に応えることができます。製薬会社は機械学習を利用して試験の効率と治療の追跡を向上させ、顧客の信頼を高めることができます。 

クラウド スケールの分析 101

クラウド スケールのデータ分析を使用すると、単純なデータの収集と格納に加え、これまで利用されていなかった情報と分析情報を抽出することにより、組織の作業速度と効率を向上させ、さらに先を見越したアプローチをとることができます。「クラウド スケールの分析 101」では、BI と分析の主要な概念、その背後にあるビジネス上の動機、その導入に必要な構成要素テクノロジを取り上げます。  電子書籍をダウンロードして、以下の方法をご確認ください。孤立した場所からの顧客データを結合および準拠し、統合された 1 つのリポジトリで表示します。オンプレミスおよびクラウドベースのアプリケーションからの情報だけでなく、Web サイト、ソーシャル メディア、IoT からのストリーミング データを合成します。強力なデータ レイク テクノロジを使用して、ペタバイト規模のデータを迅速に集約して解釈します。リアルタイムでマクロ パターンを識別し、機械学習モデルを構築して、将来の傾向を予測します。 

Kubernetes:入門、第 2 版

Kubernetes を使用して分散システムの機敏性、信頼性、効率を向上させます。必要となる実用的な Kubernetes デプロイ スキルについては、この O’Reilly の電子書籍をご確認ください。学習内容:実際にアプリケーションを開発してデプロイします。シンプルなクラスターを作成して実行します。ストレージをコンテナー化されたマイクロサービスに統合します。Kubernetes の概念と、DaemonSet ジョブ、ConfigMaps、シークレットなどの特殊なオブジェクトを使用します。 ツールと API を使用して、オンライン サービス、機械学習アプリケーションに加え、Raspberry Pi コンピューターのクラスターについて、スケーラブルな分散システムを自動化する方法を説明します。 

Month of Lunches で Azure を学習する

クラウドが提供できるパフォーマンス、冗長性、セキュリティ、スケーラビリティのすべてを備えたアプリケーションをビルドして実行するために必要なあらゆるものが、100 を超える Azure サービスによって提供されています。しかし、これらすべてのサービスのどこから始めればよいかを知ることは極めて困難なことに思えます。 この電子書籍を読んで、クラウド コンピューティング スキルを素早く効率的に身に付けましょう。お客様はすぐに生産的になり、これを読み終えると、Azure の達人への道が開けます。 Month of Lunches で Azure を学習するは、最も重要な Azure の概念をレッスンと課題を含む手頃なサイズに分割しています。また、GitHub で利用できるプロジェクト ファイルも含まれており、スキルの強化に役立ちます。ご紹介する内容は次のとおりです。コアの Azure インフラストラクチャとプラットフォーム サービスを使用します。これには、どのタスクにどのサービスを選ぶかの方法も含まれています。コストとパフォーマンスを考慮しながら可用性、スケーラビリティ、セキュリティを適切に計画します。コンテナー、Kubernetes、人工知能、機械学習、モノのインターネットなど主要テクノロジーを組み込みます。 

拡張分析を使用して分析と BI の導入を強化する

BI への投資を最大限に活用しましょう。さらに多くのユーザーを分析に結び付けて、導入を促進しましょう。拡張分析を現在のワークフローとプロセスに導入すると、あらゆるスキル レベルのユーザーが分析情報をアクションに簡単につなげることができます。 Gartner のレポート『拡張分析を使用して分析と BI の導入を強化する』をお読みになり、次のような作業を行う方法を学びましょう。経験の少ないユーザーと接触し、ユーザーが分析をフルに活用する方法を学べるよう支援する。能力のギャップを埋め、分析ワークフローのすべての段階でユーザーをサポートする。高品質な分析でユーザーのエクスペリエンスを受動的な使用からアクティブなエンゲージメントにシフトし、より詳細な分析情報を得る。