Azure Rock Star Community Day #2 - 年末年始はスキルアップ
ここ1年 Azure DevOps を使っているので Connpass で Azure 関連の会を探す機会が増えました。 そこで、この会が目に止まりました。Rock Star とは一体、と。 どうやら日本で有志が運用している Azure コミュニティと Microsoft をつなぐ場のようです。 これによって、何の Azure コミュニティがあるのかを知ることができ、 Microsoft MVP や Microsoft Learn を知り、学んでいる人々を知り、学習機会が増えるということですね。 私が参加している TFSUG から発表があり、ものは試しと参加してみることにしました。
Day #1 はプログラムとレポートを見るとコミュニティの紹介が中心のようですね。
- Azure Rock Star Community Day #1 - Hello World!
- コミュニティ論からMicrosoft Ignite 2020振り返りまで、熱量高まった4時間 〜Azure Rock Star Community Day #1レポート
対して Day #2 は Microsoft Learn に焦点が当てられていました。 Microsoft Learn は Microsoft 製品 を中心としたオンライントレーニングプラットフォームです。 個別のコンテンツを自分の好きなようにまとめることができ、まとめたものはコレクションと呼ばれます。 今回はいくつかのコミュニティが作成した Microsoft Learn コレクションが紹介されました。
しかも、それらのコレクションをこなすとちょっと豪華なノベルティグッズがもらえるという キャンペーンが行われているとのことです。似た取り組みは Microsoft Ignite と Microsoft Build でも 行われていて Cloud Skills Challenge と呼ばれたそうです。 今回も Cloud Skills Challenge と呼ばれていて、Day #2 Connpass のページに 対象の Microsoft Learn コレクションへのリンクがあります。 Challenge の期限は 2021/01/19 とのこと。
Day #2 は初めて Microsoft Learn で学ぶ人々のための紹介から始まりました。 以下、セッションごとにまとめます。箇条書きは聴講中のメモ。ほかは感想です。
Microsoft Learn 最初の一歩
- Microsoft Learn は無料のオンライントレーニングプラットフォーム
- Microsoft Learn という名前ではあるが MS 製品特有ではないコンテンツもある (例:データサイエンス)
- 何を学ぶか、製品別に探す (Azure, Power BI…)、ロール別 (開発者、管理者、ソリューションアーキテクト、学生…)
- 資格をとるにはこれを勉強すればよいというコレクションもある。Learn に似たコンテンツ似た問題が出る。
- 自分のレベルと興味に合わせたコレクションを作ることもできる
- チームメンバー向けにコレクションを作る。例えば、Azure に詳しくないメンバー向けに、これを最初に学んでおくと理解が深まるとすすめる。
- CMU、オックスフォードなど大学が作ったコレクションもある
- コードを書ける環境がついている場合もある (例:最初の C# コードを記述する .NET エディター)
- 最後に知識チェックができる
大学もコレクションを作っているというのが新鮮でした。 チームメンバー向けにコレクションを作るのは言われてみればなるほどですが気づきませんでした。
Azureの機能を学ぶ前に抑えておくこと
- Azure コミュニティのセッション中に当たり前のように出てくる、そして説明もなく流されるワードを学習できるように
- 例:サブスクリプション、リソースグループ、リージョン、SLA、契約、サポート
- コミュニティに参加したときのハードルが下がることが目的のコレクション
- このコレクションを学べば、セッション中の?が減ること間違いなし
確かにどの Azure 機能を学ぶにしても前提としておきたい領域だと思いました。 Azure Fundamentals 試験(AZ-900) の学習にも良さそうです。
これからはじめるCI/CD(Azure Pipelines/GitHub Actions)
- Azure DevOps には割といっぱい機能がある - Boards, Repos, Pipelines, Tests, Artifacts, ほかサービスとの連携, Azure のセキュリティ
- まともに作ると20時間は軽く超えるコレクションになる
- 効果が高いのは Pipelines ではないかと考えコレクションを作成
まともに作ると20時間+ は納得。効果が高いのは Pipelines と考えた理由を知りたいところ。
Cogbot Community スタッフが選ぶ Microsoft Learn コレクション 2020 Winter
- Cogbot - Cognitive Services x Bot Framework, Bot Service, Virtual Agent
- 4名で作ったのに6本もある。うち3つは大森さん作成、すごい。
- 請求書を自動で読み取って構造化データとして活用する
- 画像,PDFの請求書を Blog Storage に
- Blog Trigger で Logic App 起動
- Cognitive Services From Recognizer でフォームデータ解析 (最近日本語対応)
- 解析したデータを Cosmos DB に保存
- 問い合わせメールをDBに保存、緊急性の高いものは優先対応
- 問い合わせメール、フォームを M365 Event Trigger で Logic App 起動
- まずは One Drive にデータ保存
- ネガポジ分析を Cognitive Services Text Analytics
- キーワード抽出、文意クラス分け Cognitive Services Language Understanding
- ネガティブまたはキーワードがあれば Outlook メール転送
- 写真を整理&タグ付けして検索可能にする
- Blog Storage に画像を保存すると Timer Trigger で Function 起動
- メタデータを Cosmos DB に保存
- サーチのインデックスを作成
- 写っているものを Cognitive Services Computer Vision, Face, Custom Vision で判定してタグ付与
- Web API で Search
- ラムダアーキテクチャーを利用したデータのインジェストと Automated Machine Learning
- Slack にアップロードされた人の顔の感情にマッチした絵文字を置き換えるボットを作る
- Slack から webhook で Function 呼び出し
- Cognitive Service Face API で画像
- Azure Functions Core Tools
例がたくさんあって、トリガー、処理、保存に Azure の何が使えるのかという概観がつかめました。
(まだギリギリ) 2020 年から始め (られ) る Cosmos DB 入門
- Japan Azure Cosmos DB User Group
- これだけ押さえておけば大丈夫という内容、Open API、アプリ開発、Functions との連携、SignalR など
- 8時間で完了できることを意識して作った。1日で Cloud Skill Challenge 達成できる。
1日で Cloud Skills Challenge を達成できるようにという配慮がユニークでした。 実は、私はデータベースなるものに全く縁がありません。 これを機にこのコレクションをやってみようかと思いました。
SQL Server 2019 on Linux Intro
- Windows だけではない。Linux でも K8s でも
- SQL is everywhere: これからは、実行するインフラを選ばなくなる
- SQL Platform Abstraction Layer を設けており、Linux 向けに書き直したわけではない
- Linux 版も Learn で学べる。SQL Server 2019 on Linux Intro
- LinkedIn Learning もある https://www.linkedin.com/learning/learning-azure-iot
Azure DevOps Server を少しだけ使ったときに SQL Server をインストールしたことを思い出しました。 てっきり Windows 用だと思ったのですがそうではないのですね。
おわりに、ついでに
この Day #2 の少し前に AZ-400 (DevOps の試験) に申し込んでいました。 そして、Microsoft Learn がたくさん紹介されたことを機に、まだ手のついていなかった AZ-400 関連の Microsoft Learn をこなし、12/26 に合格しました。 やっててよかった Microsoft Learn。 Cloud Skills Challenge はまだ達成できていないので引き続き学ぼうと思います。