説明
参考文献:
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/new-capabilities-to-enable-robust-gdpr-compliance/

Explanation:
ボックス 1: Azure Bot Service
ボックス2: コンピュータービジョン
コンピュータビジョンの画像分析機能は、画像内の視覚コンテンツに関する情報を返します。タグ付け、ドメイン固有のモデル、そして4言語による説明を用いて、コンテンツを特定し、確実にラベル付けします。オブジェクト検出機能を使用すると、画像内の数千ものオブジェクトの位置を特定できます。成人向け/わいせつな設定を適用することで、潜在的な成人向けコンテンツを検出できます。画像内の画像タイプと配色を識別します。
参考文献:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/computer-vision/

Azure Video Indexer は、Azure Media Analytics、Azure Search、Cognitive Services（Face API、Microsoft Translator、Computer Vision API、Custom Speech Service など）を基盤とするクラウド アプリケーションです。以下に示す Video Indexer のビデオおよびオーディオ モデルを使用して、ビデオから分析情報を抽出できます。
* 視覚テキスト認識 (OCR): ビデオに視覚的に表示されているテキストを抽出します。
* 音声文字変換: 12 言語で音声をテキストに変換し、拡張が可能です。
* 感情分析: 音声や視覚テキストから肯定的、否定的、中立的な感情を識別します。
* 顔検出: ビデオに映っている顔を検出し、グループ化します。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/media-services/video-indexer/video-indexer-overview AI モデルをソリューションに統合する テストレット 2 概要 Contoso, Ltd. は、北米の顧客にサービスを提供するためにニューヨークにオフィスを構え、ヨーロッパの顧客にサービスを提供するためにパリにオフィスを構えています。
既存の環境
インフラストラクチャー
各オフィスには、Active Directory サービスと、社内ユーザーが使用するいくつかの既製のソフトウェア ソリューションをホストする小規模なデータ センターがあります。
ネットワークには、contoso.com という単一のドメインを含む単一の Active Directory フォレストが含まれています。Azure Active Directory (Azure AD) Connect は、Azure への ID 管理を拡張するために使用されます。
同社はAzureサブスクリプションを保有しています。各オフィスは、サブスクリプションへのAzure ExpressRoute接続を確立しています。ニューヨークオフィスは、米国東部2のAzureリージョンでホストされている仮想ネットワークに接続しています。パリオフィスは、西ヨーロッパのAzureリージョンでホストされている仮想ネットワークに接続しています。
ニューヨーク オフィスには、開発とテストに使用される Azure Stack 開発キット (ASDK) が展開されています。
現在のビジネスモデル
Contoso社は、App Service Environment (ASE) でホストされているBookingsというWebアプリを運用しています。このASEは、米国東部2リージョンの仮想ネットワーク内にあります。Contoso社の従業員と顧客は、Bookingsを利用してホテルの部屋を予約しています。
データ環境
Bookings は、ニューヨーク オフィスの hotelDB という名前の Microsoft SQL Server データベースに接続します。
データベースには、Hotels、Rooms、RoomAvailabilityというテーブルの列を統合するvwAvailabilityというビューがあります。このデータベースには、過去20年間に収集されたデータが含まれています。
問題ステートメント
Contoso は、現在のビジネス モデルに関して次のような問題を認識しています。
* ヨーロッパのユーザーからは、Booking へのアクセスが遅く、空室を探す間電話で待たなければならないため顧客を失うと報告されています。
* ニューヨークのデータセンターで 24 時間以上障害が発生したため、Bookings が利用できなかったとユーザーから報告がありました。
要件
Contoso は、現在のビジネス モデルに関して次のような問題を認識しています。
* ヨーロッパのユーザーからは、Bookings へのアクセスが遅く、空室を探す間電話で待たなければならない顧客を失うという報告があります。
* ニューヨークのデータ センターで 24 時間以上停止が発生し、Bookings が利用できなかったとユーザーから報告がありました。
ビジネス目標
Contoso は、Butler というチャットボットと対話することで旅行パッケージを予約するための、可用性が高く信頼性の高いサービスを提供する Bookings アプリの新しいバージョンを提供したいと考えています。
Contoso は、すべての運用ワークロードをクラウドに移行する予定です。
技術要件
Contoso では、次の技術要件を特定しています。
* データ サイエンティストは、ASDK を使用して Butler をテストする必要があります。
* 可能な限り、ソリューションではコストを最小限に抑える必要があります。
* バトラーは、ユーザーが初めて接続するときに、名前で挨拶する必要があります。
* Butler は 1 日に最大 10,000 件のメッセージを処理できる必要があります。
* Butler は、基本的な発話に基づいてユーザーの意図を認識する必要があります。
* Azure Bot Service のすべての構成は、一元的にログに記録する必要があります。
* 可能な限り、ソリューションでは最小権限の原則を使用する必要があります。
* 内部ユーザーは、Microsoft Skype for Business を使用して Butler にアクセスできる必要があります。
* 新しい Bookings アプリは、ユーザーが Butler と対話できるユーザー インターフェイスを提供する必要があります。
* KeyManagers という名前の Azure AD グループ内のユーザーは、すべての Azure Cognitive Services のキーを管理できる必要があります。
* Butler は、ユーザーに部屋の予約、予約のキャンセル、既存の予約の表示機能を提供する必要があります。
* 単一のデータ センターまたは Azure リージョンに障害が発生した場合でも、新しい Bookings アプリは北米とヨーロッパのユーザーが利用できる必要があります。
* 継続的な改善のためには、サンプル発話を送信し、チャットボットの応答を実際の意図と比較することで Butler をテストできる必要があります。
* 移行後もデータ間の関係を維持する必要があります。

Explanation:
ボックス1: Apache Spark
Apache Spark は、インメモリ処理をサポートし、ビッグデータ分析アプリケーションのパフォーマンスを向上させる並列処理フレームワークです。Azure HDInsight の Apache Spark は、クラウドにおける Apache Spark の Microsoft 実装です。
ボックス2: インタラクティブクエリ
インタラクティブ クエリは、Hive クエリ用のメモリ内キャッシュと改良された列指向ストレージ エンジンを提供します。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-overview
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/hdinsight/interactive-query/apache-interactive-query-get- started