🌾個人の勉強のアウトプットとして投稿しているものです🌾
解釈が間違っている可能性があります。ご容赦ください。
今回勉強したラーニングパス
Azure の基礎 第 3 部:Azure のコア ソリューションおよび管理ツールに関する説明
2 時間 18 分
Azure
管理者
初級
IoT
目標・ビジネスシナリオに最適なAzure IoTサービスを選択できる。
Azure IoT Hub
Azure IoT Hubはクラウド提供のマネージドサービスであり、 IoTアプリとデバイスの中央メッセージハブとして使われる。実際にはデバイス制御の要求応答、デバイスからファイルのアップロードなど様々なパターンで使える。（命令と制御）
Azure IoT Central
デバイスの接続、監視、管理が画面上から可能になる。様々な業界用のテンプレートが用意されている。
Azure Sphere
Azure Sphereは IoTデバイスに組み込むチップである。これを使うと IoTソリューションの安全性を高められる。
IoTサービスを決定するときの条件
デバイスへの侵害の重要性
例えば洗濯機とATMではデバイスの侵害に対する重要性は異なる。セキュリティが重要な場合Azure Sphereの利用を勧める。Azure Sphereを使う事で受信送信が安全にでき、ソフトウェアアップデートもリモートで実行できる。
管理でダッシュボードは必要か？
レポート機能がいらない場合、AzureIo THub単独で実装することをお勧めします。この場合、IoT HubのRestfulAPIを使いレポート機能を作成することは可能です。
カスタマイズ可能なデバイスで、リモート制御の必要がある場合は IoTCentralから実装することが勧められています。この場合、メリットとし一括でデバイス制御ができ、アラートの設定も可能になります。また、ダッシュボードからの管理も可能です。
AI
目標：最適なAzureAIサービスを選択する
そもそもAIとは
- 人間の脳をモデル化したディープラーニング（経験から発見、学習、成長できる）
- データを使ってトレーニングをして、動作、結果、傾向を予測するスタイル。
Azure Bot Service
Azure Bot Serviceを使うことで、ナレッジソース・言語処理・チャネル間のやりとりを可能にでき、 自然言語を理解すして人間と対話するAIを作ることができる。自然言語の理解や、応答を顧客の言語に変換する翻訳機能などを AIサービスに依存している。Azure MarketplaceからQuA Makerを使うとUIからRESTAPIを介してFAQページ、サポートサイト、マニュアル、ボットをトレーニングし公開できる。
Aure Cognitive Services
Azure Cognitive Servicesを使うと画像、ビデオ、音声などコンテンツから対象を識別して変換することができる。
またAzure Cognitive ServicesのPersonalizer（ペルソナライザー）を使うとアプリ内のアクションを監視できる。パターンを覚えてユーザーの動作を予測して関連のあるエクスペリエンスを提供する。
Azure Machine Learning
Azure Machine Learningを使うとサービス提供の新しいパターンを見つけられるかもしれない。ただし数年分のデータから分析する必要がある。
最大限の柔軟性が必要であれば、AzureMachineLearningを選択すること。
どのようにサービスを選ぶか
自然言語を介して人間を対話したい→Bot Service
画像、ビデオ、音声のコンテンツの意味を理解して別の言語に翻訳したい→Cognitive Services
ユーザーの行動を予測したり、適切な事項をユーザーに提供したい→Coginitive Servicesのペルソナライザー
プライベートの履歴データに基づいて予測したい→Machine Learning
サーバーレステクノロジ
目標：最適なサーバレステクノロジが選択できる。
Azure Logic Apps
Azure Logic Apsはノーコード開発（もしくはローコード）できるプラットフォームである。Webベースで開発でき、Azureのサービスを使ってロジックを実行する。コネクタと呼ばれる実装ずみのサービスをトリガーされるロジックに追加していく。大体のロジックはあるが、もしない場合でも自分でカスタムすることができる。Functionsと違ってコネクタによって金額が変わるので注意。
どうやって選ぶか
よく知られているAPI全体でオーケストレーションが必要な場合→Logic Apps
カスタムが必要だったり特殊なデータ解析や検索が必要→Azure Functions
命令型プログラミング言語で書いた既存の自動化タスクがある→Azure Functions
ビジュアル（宣言型）と記述（命令型）どちらを使用するか→宣言型ならLogicApps、命令型ならFunctions
ソリューション
Azure DevOps Services
Azure DevOps Services はソフトウェア開発の全ての段階に対応するサービスである。Reposはコード公開できるリポジトリである。Boardsはアジャイルのプロジェクト管理スイートである。かんばんボードやレポート、アイデア追跡が使用できる。PipelinesはCI /CD（ビルド・テスト・デプロイの自動化：継続的インテグレーション）のパイプラインオートメーションツールである。Artifactsは成果物をホスティングするリポジトリである。TestPlansは自動テストツールである。
Azure DevTest Labs
VMの構築、設定、破棄のプロセスを管理するじどうか手段が提供する。ARMテンプレートを使ってデプロイできるものはDevTest Labsからプロビジョニングできる。
どうやって決定するか
テストラボの作成、自動化、管理が必要→AzureDevTestLabs
オープンソースのソフトを構築しているか→使用しているならGitHub、していないならAzure DevOps
アクセス許可を高めたい→Azure DevOps
プロジェクト管理とレポートを高度にする→AzureDevOps
サードパーティとの依存→Git
監視サービス
Azure Advisor
AzureAdvisorはリソースを監視する。監視結果から信頼性や、セキュリティ、パフォーマンスの向上やコスト削減などに役立つレコメンデーションが作成される。
Azure Monitor
Azure MonitorはAzureとオンプレ全体のメトリックとログデータを使って分析、視覚化、収集が可能。
Azure Service Health
Azure Service Healthを使うとサービス・リージョン・リソースの正常性を監視できる。また、Service HealthではAzure依存の小さいローカルな問題や計画メンテナンスのアラートが設定できる。
🌟どうやって決めるか
コスト削減の分析が必要か？回復性の向上か？セキュリティの強化か？→Azure Advisor
Azureの使用状況を監視するか？→Azure Service Health
カスタムイベントと使用状況メトリックを同時に測定→Azure Monitor
サービス停止のアラート、スケーリングで増加する時のアラート→Azure Monitor