AI2nd day9　Microsoft Azure

day8　Q&A

①データ分析のスケジュール（予定通りに進まない時の対応）

→データが思った通りには集まらないなど、予定通りにいかないことはよくある。試行錯誤しながら途中で軌道修正していくのがいいのでは。
ボトルネックがどこにあるかを把握することが重要。

関係者に対していきなり最終的な価値提供を話すのではなく、
段階的に価値提供を行なっていくと、同意を得られやすい。
「データがこうやって可視化できるだけでも、今までと全然違いますよね？」など。

②データベースは修正が難しいのでは？

→アプリケーションと紐づいたデータベースにおいて、アプリケーション側を修正することは大変。
今回のデータベースは構築において（データ収集のため）時間がかかるが、修正はさほど手間は取られない。

本編

クラウドとは何か

クラウドとは、自分のパソコンやスマホにソフトやデータを保存しなくても、ネット上のサーバーを使って、必要な機能やデータを利用できるサービスのこと。
例１：Google ドライブやDropbox：自分のパソコンに保存しなくても、ネット上にファイルを保存できる
例２：GmailやOutlook（ウェブメール）：メールをパソコンにダウンロードしなくても、ネット上で送受信できる
例３：NetflixやYouTube：動画をダウンロードしなくても、ネット経由で視聴できる

クラウドサービスのメリット
①どこでも使える → インターネットにつながれば、どのデバイスからでもアクセスできる
②データの紛失を防げる → パソコンが壊れても、クラウド上にデータがあるので安心
③最新の状態を維持できる → 常に最新のデータやソフトが利用できる

これまでは、大きなPCを何台も購入して、サービスを作っていた。
しかしクラウドができたことで、従量課金制（使ったら使った分だけお金を支払う）で利用できるようになった。ここは重要。
サービスの値段自体は割高だが、撤退が可能。大きなPCを買う必要はない。

「まだ世の中にはないサービスを0から立ち上げて、クラウド上で動かしてネット上で使うことをやっていく」ということを今後やっていくときに、
上記の特徴は非常に大きなメリットになる。

もう１つ重要な考え方として、サーバーレスというものがある。システムにアクセスしていた時間だけ、料金を支払うという考え方である。
データを1回アップロードするときだけで終わるとか、リソースをトレーニングするときだけ使うといった場面が多いと、サーバーレスを使った方がメリットが大きくなる。

cf.ロリポップやDrop box：サイトやユーザーが何百人何千人とアクセスするという状況を想定した上での値段設定になっている。

Microsoft Azureを使う

クラウドとして、いよいよAzureを始動してみる。
会員登録、ログイン設定が1番の鬼門。

Azureの階層構造

Azureは以下のように階層構造になっている。
上からManagement（管理グループ）、
subscription（請求単位）、
resource group（Azure上のリソースのグループ分け　一般的にはプロジェクト単位で分けている）、
resource（Azure上のサービス）の4つ。

今回の講座では、
Management：sunabaco
resource group：各個人で作成
となる。

API（Application Programming Interface）連携

API連携とは、異なるアプリやサービスが、お互いにデータをやりとりする仕組みのこと。アプリ同士が 自動で会話 して情報をやりとりしてくれる。
例えば、家計簿管理アプリと銀行口座情報の連携（銀行口座にアクセスしなくても、家計簿アプリで残高確認ができる）などである。

このAPI連携のおかげで、わざわざデータを収集する必要がなく、提供者側からお膳立てされた形でデータをもらうことができる。

実際にAPI連携でデータを取得する流れの全体像

全体像としては、
１：データ取得（Azure Synapse のパイプラインを用いる）
２：データをAzureのリソースに格納
３：データを解析
４：データを変換
という流れ。

Azure Synapseをリソースグループに追加する工程でデプロイ失敗、そこで終了となったので、続きは次回から。