Windows Azure通信2014

2014年3月最終週 SQL Server 2014、Windows Azure HDInsight正式リリース、Microsft Azureへ名称変更ほか

SQL Server 2014リリース発表、Hadoop 2.2対応Windows Azure HDInsight正式リリースに(3/19)

SQL Server 2014が4月1日に正式リリースとなることが発表され、また、プレビュー公開となっていたWindows Azure HDInsightのHadoop 2.2クラスタが正式公開となりました。

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Windows AzureでもSQL ServerのAlwaysOn機能を正式サポートしており、ミラーやバックアップ先としてWindows Azureを利用できます。

SQL Server 2014のリリースと合わせて、Windows Azure仮想マシンのイメージとしても提供される予定です(現在時点では、SQL Server 2014 CTP2試用版が利用可能です⁠⁠。

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Windows Azure HDInsightはHadoop 2.2クラスタに対応し、クエリ応答時間40倍、データ圧縮率80%など、大幅な機能改善がなされています。Windows Azure HDInsight自体は正式リリース、2月にプレビュー公開していたHadoop 2.2クラスタが正式リリースとなったものです。HDInsight Version 3.0がHadoop 2.2 クラスタとなります。

Windows Azure PowerShell 0.7.3、0.7.4 リリース、仮想マシンに静的IPを設定可能に(2/12, 3/11)

Windows PowerShellからWindows Azureを管理、操作できるWindows Azure PowerShell 0.7.3、その後 0.7.4がリリースされています。MacおよびLinuxからはWindows Azureコマンドラインツールを利用することができ、こちらも 0.7.5 にアップデートされています。

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Windows Azure Webサイトで実行できるWebJobの操作、仮想ネットワーク内で構成している仮想マシンへ静的IPアドレスの設定、といったコマンドが追加されています。

Windows Azureブランド名を変更、Microsoft Azureへ

Microsoftから、Windows Azureの名称を⁠Microsoft Azure⁠に変更する旨が発表されました。

2008年10月に発表、以後⁠Windows Azure(Platform)⁠の名称で2010年2月より日本でも正式サービス提供が始まりました。当初のPaaSに加えてIaaSサービスが追加され、OSはWindowsおよびLinuxに対応、開発言語は.NET/Python/Ruby/Node.js/Javaなどさまざまな言語に対応していき、データベースもSQL/MySQL/OracleといったRDBとNoSQLに対応、Apache Hadoopクラスタ、メディア配信など、さまざまな機能追加がなされてきました。

名称変更日は2014年4月3日です(米国サンフランシスコで開催されるBuild 2014から)となります。

Windows Azure のサービス概要

Windows Azure HDInsight

大規模データの分散処理を行うApache Hadoopは、マイクロソフトとHortonworks社とのパートナーシップの元、Windows Serverベースで稼働するHDP for WindowsがOSSとして提供されています。Windows AzureをベースとしたHadoopクラスタをサービスとして提供しているのが、Windows Azure HDInsightです。データの配置は、HDFSの代わりにWindows Azure BLOBストレージを利用しています。

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クラウドを活用することで、クラスタ作成にかかっていた時間を数分に短縮でき、必要なサーバリソースをすぐに調達できます。データを保持したまま、より大きなクラスターを再作成できます。また、Windows Powershell や Linux / Mac ベースのクロスプラットフォームツールからもクラスターの操作、管理できます。

なお、Javaはもちろん、.NET言語にも対応したSDKを提供しており、.NETではHiveへのアクセスにLINQ(LINQ to Hive)も利用できます。

データはMicrosoft ExcelからHiveテーブルをODBCデータソースとして取得できるほか、Power Query for Excel で直接接続して取得することもでき、他のデータベースやローカルのデータと組み合わせた分析やレポーティングを行うことも容易です。

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