Global Azure Bootcamp 2018@Tokyo

2018/04/21(土)12:00 〜 18:30 開催
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イベント内容

Global Azure Bootcampとは?

Global Azure Bootcampとは世界中の Azure コミュニティが世界180ヶ所以上で一斉に開催するMicrosoft Azureのコミュニティイベントです。

スポンサー

グッズスポンサー:bitFlyer

  • 当日スタッフ、登壇者が着用するTシャツ
  • ビアハッシュでの景品プレゼント(Tシャツ3枚)

グローバルスポンサー:Microsoft

  • ランチスポンサーです。サブウェイのサンドイッチを提供いただく予定です。
  • サンドイッチ食べながら楽しくセッション聞けます

ライセンス提供スポンサー:RevDeBug

  • 抽選で5名の方にライセンスが提供されます。
  • RevDebugに関してはYouTubeのチャンネル やMVP亀川さんが書いたブログもみてください

スポンサーのお話は、sora@jazug.jpまでお問い合わせください。

お品書き

セミナーの18:20からは、ピザとドリンク(アルコール、ソフトドリンク)と共に、 LTを聴きながらAzurerと交流を深めてもらうビアハッシュとなります。 ビアハッシュは2000円必要となります。 費用は、全額ピザ代とドリンク代に使用いたします。

セミナールームC+D

No 時間 タイトル
12:20〜 開場・受付開始
12:50〜13:00 会場案内・前振り
1 13:00〜13:50 Azure Machine Learning と Azure Container Service(AKS) をさわってみた(Azure MVP @kekekekenta & @jkudo )
2 14:00〜14:50 実践で学んだ Log Analytics(小田島さん)
14:50〜15:20 サブウェイサンドイッチ(先着150名)&懇親
3 15:20〜16:10 LogicApps で行う環境運用の自動化(Azure MVP縄神様)
4 16:10〜17:00 【仮題】NシリーズでのML(Hans さん)
5 17:00〜17:50 Azure アーキテクチャー祭り(Azure MVP 近江さん)
6 17:50〜18:00 クロージング(橋本さん)
7 18:20〜19:30 ビアハッシュ&LT(10人)

セミナールームB

No 時間 タイトル
12:20〜 開場・受付開始
12:50〜13:00 会場案内・前振り
1 13:00〜13:50 俺の俺による俺のための App Service つまり App Service Environment の話 (@harutama)
2 14:00〜14:50 Citrix Cloud vs Horizon Cloud(Azure MVP 牛上さん)
14:50〜15:20 サブウェイサンドイッチ(先着150名)&懇親
3 15:20〜16:10 【仮】緊急開催! Azureフリー質問会
4 16:10〜17:00 Azure Cosmos DB を使ったCQRSパターンやラムダアーキテクチャ(Microsoft MVP 三宅 さん)
5 17:00〜17:50 Azureって何よ2018 ~我々はこうして飼いAzureに手を噛まれたのだ(Azure MVP 安東ぶちょー&スズカナ)
17:50〜18:00 Close
18:20〜19:30 Close

セッション詳細

LogicApps で行う環境運用の自動化

[概要] プロダクトを作成しているうちに、多種多様なサービスを利用することになり運用や管理が複雑になることがあります。特に Azure 環境の場合、LogicApps を絡めて利用することで複雑化を抑えて運用する事も可能になります。Codeless や Serverless に注目されることも多い LogicApps ですが、その基本的なポテンシャルも併せて話します。

[対象] 開発・運用・保守に関わる人 LogicApps に興味がある人

NシリーズでのML(Hans さん)

[JP] 現代の多くの機械学習アプリケーションでは、GPUがデータ処理に使用されています。 データセットは非常に大きく、十分なワークステーションを自社で用意するのは難しいです。

このセッションでは、Azure N シリーズのVMを使用し、柔軟な機械学習インフラを構築して、研究者がセキュアでかつスケーラブルな環境で作業を行えるようにする方法を紹介します。

Azure N シリーズにはいくつかハードウェアの選択肢があり、それらをexploreしつつ、Azure batch-shipyard や AKS などの大規模バッチジョブの文脈で話します。

[EN] In many modern machine learning applications GPUs are used for data processing. At the same time, data sets are often quite large and getting a sufficient workstation in-house might present a challenge.

In this session we share our learning how we use VMs from Azure N series to build a flexible machine learning infrastructure and enable researcher to collaborate in a secure but also scale-able environment.

There are several different hardware options in the N series which we will explore and also put them in context to large batch jobs such as Azure batch-shipyard and AKS.

注意事項

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