Azure Machine Learning:自動機械学習UI、ビジュアルインターフェイス、MLOpsなど
Azure Machine Learning(Azure ML)は、機械学習の開発と実行のためのプラットフォームを提供します。Azure Machine Learningには、Azure Machine Learning Studio、Azure Machine Learningサービスという2つのサービスがあります。
Azure Machine Learningサービスで、前回の記事で紹介済みの次の発表がありました。
- 自動機械学習のUI(プレビュー)
- ビジュアルインターフェイス(プレビュー):Azure Machine Learning Studioに似た、コードなしのモデル作成/デプロイのエクスペリエンス
- MLOps機能:Azure DevOps統合によって、機械学習ライフサイクルの再現性、監査性、自動化を実現
- FPGA上で動作するハードウェア高速化モデルがGA(一般提供)に
- NVIDIA TensorRT/Intel nGraphでのONNX Runtimeのサポート
Jeff Hollanによる米国のスーパーマーケット「クローガー」のソリューションデモでは、Azure Machine Learningサービスで作成したカメラ画像から店頭欠品を自動検出する機械学習モデルや、Azure Functionsの関数で実装した処理を、(Azure IoT Edgeデバイスとして動作する)店舗に設置されたAzure Data Box Edgeアプライアンス上でDockerコンテナーとして実行し、エッジ側での機械学習モデルの推論についてはAzure Data Box EdgeのFPGAを利用して高速化していることが紹介されました。
Azure SQL Database/Azure Database for PostgreSQL:Hyperscale
Azure SQL Databaseは、SQL Serverベースのリレーショナルデータベースサービスです。
Azure Database for PostgreSQLは、PostgreSQLベースのリレーショナルデータベースサービスです。
Azure SQL Database、Azure Database for PostgreSQLで、大規模なデータ容量、トランザクション量をサポートできるスケールアウト型の「Hyperscale」に関する次の発表がありました。
- Azure SQL Database Hyperscale(GA)
- Azure Database for PostgreSQL Hyperscale(プレビュー)
詳細は、次のページをご覧ください。
- ブログポスト「Get high-performance scaling for your Azure database workloads with Hyperscale」
- ブログポスト「Introducing Hyperscale (Citus) on Azure Database for PostgreSQL」
Azure SQL Database:Serverless、Edge
Azure SQL Databaseで、負荷に応じてコンピューティング、メモリーを自動スケールさせることで、コストを削減しつつ予測不可能な負荷に対応できる秒単位課金の「Azure SQL Database Serverless」が発表され、プレビューが始まりました。
前回の記事で紹介済みですが、エッジ側で動作する「Azure SQL Database Edge」が発表されました。
Azure Cosmos DB:Spark、機械学習、Jupyter
Azure Cosmos DBは、複数のデータモデル/APIをサポートしたグローバル分散型のNoSQLデータベースサービスです。
Azure Cosmos DBで、次の発表がありました。
- オペレーショナルデータに対する、組み込みのSpark分析
- 機械学習モデルの構築、トレーニング、運用化
- Jupyterノートブックの組み込みサポート
それでは、また来週。
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