ツールと Python で戯れる Azure データサービス 【第一弾】 ～準備編～

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1 ツールと Python で戯れる Azure データサービス 【第一弾】 ～準備編～
日本マイクロソフト株式会社 デジタルトランスフォーメーション事業本部 データ & クラウド AI アーキテクト技術本部 宮原 誠治 (Doku) Cloud Solutions Architect (Data Platform) – Cloud AI, Analytics & Big Data

2 リソースグループの作成 リソースグループは、セキュリティ境界、管理単位となります。今回のハンズオン用に、新規にリソースグループを作成します。

3 Data Science VM 用仮想ネットワークの作成

4 Data Science VM のディスクイメージを検索
Azureのページから Data Science Virtual Machine – Windows 2016のイメージを検索し、デプロイします。前頁で作成したリソースグループを指定してください。

5 デプロイ時の特記事項 選択項目 任意項目 ディスクは HDD を選択 作成したリソースグループ、仮想ネットワークに配置
メモリは、8 GB 以上のものを選択（GPU 搭載仮想マシン N シリーズは、今回は必須ではありません） NVシリーズは東日本リージョンにて使用可能。 NCシリーズは下記リージョン対応表を参考に適切なリージョンを選択。 リージョン対応最新情報： 任意項目 テスト環境の場合は特に意識しない場合も、本番環境で利用する場合、長期的に運用する場合は以下の設定などで VM を守りましょう。 高可用性➡可用性セットの設定 ファイアウォール➡NSG

6 デプロイ後は、自動シャットダウン設定 仮想マシンの項目に「自動シャットダウン」があります。GPU 搭載仮想マシンの場合は、NC6 でも時間当たり110円かかります。(2017年6月現在） 終業時に仮想マシンがシャットダウンされるようにしておきましょう。 また、実際に時間のかかるバッチを走らせる時には、この機能を無効にして、バッチ実行中にVMがシャットダウンしないようにしましょう。

7 仮想マシンに接続 仮想マシンに接続します。今回の OS は Windows なので、「接続」から RDP で接続することができます。

8 言語パックをインストールし、第１言語に設定しましょう
仮想マシンの OS を日本語環境に設定 インストール済みソフトウェアは、英語版ですが、日本語の言語パックを導入して、データなどについて、日本語の表示が正しくされるようにしておきましょう。 地域・時刻などの設定も、日本にしておきましょう。 言語パックをインストールし、第１言語に設定しましょう

9 SQL Server Data Tools のインストール
以下サイトからダウンロードして、インストールを行います 今回は、VS 2015 ベースの方をダウンロードしてください

10 SQL Operations Studio のインストール
SQL Operations Studio は、Windows / Mac OS / Linux に対応しています 以下サイトからダウンロードして、解凍します（インストール作業は不要）

11 Appendix

12 [Nシリーズの場合] GPU ドライバーの導入
NC シリーズに使われている GPU は Tesla K80 なので、以下のリンクからドライバーをダウンロードします。 【注意】情報は新しくなるためGPUとOSにあった適切なものを選んでダウンロードしましょう。 インストール完了後、以下の画面にて確認します。 Device Manager > Display adapters > NVIDIA Tesla K80

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