microsoft ai and iot platform

#azurejp

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https://github.com/dahatake/

https://daiyuhatakeyama.wordpress.com/

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製造設備

原材料、プロダクト

予防保全

顧客中心主義迅速に革新し、より機敏になる

スマートプロダクト

サービス・エコシステム

コネクテッド・コンシューマ

顧客

サプライチェーン

設計開発

製造

マーケティング 販売

サービス

完全自動運転で100%無事故を実現しようとすると最低でも

88億マイルを

テストしなければならない。1

2020年、自動運転車は1日に約4,000ギガバイトのデータを生成し、消費する。2

Paris Auto Show Automobility Los Angeles Gartner TechRadar EarthdataAutomobility Los Angeles

2020年、204億のモノがつながる。3

90分のアニメーション映像を製作す

るために、6,500万時間分の

画像レンダリングが必要となる。4

2020年、飛行機から1日に40テラバイトの

データが生成される。6

NASAの地球観測システムおよび情報システム（EODSIS）は、

1日に約28テラバイトのデータを配信している。5

データが

ビジネスを動かす新しい原動力になる

コントロール 容易性

Azure Data Lake Store

Azure Storage

Any Hadoop technology,

any distribution

Workload optimized,

managed clusters

Data Engineering in a

Job-as-a-service model

Azure MarketplaceHDP | CDH | MapR

Azure Data Lake

Analytics

IaaS Clusters Managed Clusters Big Data as-a-service

Azure HDInsight

Frictionless & Optimized

Spark clusters

Azure Databricks

BIG

DA

TA

ストレージ

BIG

DA

TA

分析

Red

uced

Ad

min

istr

ati

on

Services

Infrastructure

Tools

Pre-built AI

Cognitive Services Labs

Video Indexer

Cognitive Services Labs

Custom Custom Custom Custom Custom

だから何なの？

• 雑草

農薬にお金

コンバイン x AI

大幅

応用

John F. Kennedy (JFK)November 22, 1963

Web App(azsearch.js)

BlobStorage

Azure Function

Skills:Computer VisionOCR + HandwritingEntity LinkingCIA Cryptonyms Azure Search

Cosmos DBAzure MachineLearning

CognitiveSkill Set

JFK FILESCOGNITIVE SEARCHARCHITECTURE

Skill: Topics

法的契約の解析

http://aka.ms/jfkfiles

技術者の計画の解析

情報から意図の抽出

R & Python ベースのAI のストアドプロシージャ

MicrosoftML Library の組み込み

Graphモデルのサポートによるより複雑な関係を分析

クエリ処理の最適化による比類なきパフォーマンス

AI を組み込んだ最初の商用データベース

SQL Server2017

Featurization,

Normalization,

encoding

classifier model

でのスコアリング

Web App

Diagnosis: 35% certainty

Python / R で実装したストアドプロシージャ ストアドプロシージャで、患者IDだけ指定

Model table,

Features table,

New Images table

SQL Server

画像を送らなくてよ

い

データ移動の排除

運用しやすい ML のスクリプトとモデル

エンタープライズグレードのパフォーマンスとスケール

直接対話するデータを

データの管理と分析をまとめる

SQL 変換リレーショナルデータ

分析ライブラリ

R 統合 Python 統合

In-memory OLTPColumn Store

大量データの書き込み処理

PowerBI DashboardスケールするDatabase 内の分析

R

業務ユーザー

分析の用意

Stored

Predictions

Visualize

SQL-ML を使って、秒間100万件の機械学習の処理も

万能なものは無い

開発者による AI の採用促進 (API化)

ハイブリッドトレーニングとスコアリングシナリオの台頭

イベント発生場所でのスコアリング/推論の実施(エッジ、クラウド、オンプレミス)

一部の開発者がData Scientist /AI Developer を目指す

多様なハードウェアの進化(CPU/GPU/FPGA/ASIC/デバイス)

データ準備

モデルの展開と管理

モデル系統と監査

モデルについての説明責任

課 題主 要 動 向

Spark

SQL Server

仮想マシン

GPU

コンテナー サービス

ノートブックIDE

Azure Machine Learning Workbench

SQL Server

Machine Learning Server

オンプレミス

エッジ コンピューティング

Azure IoT Edge

実験およびモデル管理

A z u r e M a c h i n e L e a r n i n g サービス トレーニングとデプロイのオプション

A z u r e

視覚的なドラッグアンドドロップ コードファースト

プロジェクトの依存関係の管理

トレーニングジョブのローカル、スケールアップまたはスケールアウトの環境から選択

Git ベースのチェックポイントとバージョン管理

実行メトリック、出力ログ、およびモデルのサービスサイドキャプチャ

お気に入りの IDE、および任意のフレームワークを使用する

U S E T H E M O S T P O P U L A R I N N O V A T I O N S

U S E A N Y T O O L

U S E A N Y F R A M E W O R K O R L I B R A R Y

リモートモニタリング・制御

多数のIoTデバイスからの収集データをマージ

先進AIの適用を可能にする、無限に近いコンピューティングリソースとストレージ

リアルタイム応答に必要なローレーテンシーでタイトなコントロールループ

プライバシーデータや知的財産の保護

Azure IoT Edge Runtime IoT Hub

Devi

ces

Local Storage

Device Twin

Device Twin

Device Twin

Device Twin

CANbus

Server

(Container)

IoT Hub

Proxy

(Container)

Data Normalization

(Container)

Compression

(Container)

Encryption

(Container)

Decryption

(Container)

Decompress

(Container)

Data Specializer

(Container)

FunctionsContainer

Management

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