2019/5/16に行われたGPU Deep Learning Community #11にて、LT発表させていただいた資料です。掲載に合わせ、少し改変しています。
https://gdlc.connpass.com/event/128748/
Deep Learning開発を行うにあたり、弊社の研究チームが直面した課題と、その解決方法として開発した支援プラットフォームKAMONOHASHIを紹介します。
44. Stream Analyticsの作成
① Job name
② リソースグループ
作成済みのもの
③ 場所(リージョン)
東日本
④ Cloud
⑤ 作成
Copyright (c) 2018 Tomokazu Kizawa All rights reserved. 44
①
②
③
④
⑤
54. Copyright (c) 2018 Tomokazu Kizawa All rights reserved. 54
SenseWay
Mission
Connect
IoT Hub
Stream
Analytics
Time Series
Insights
Event Hub
55. Stream Analytics 出力の設定
① Outputs
② Add Event Hub
Copyright (c) 2018 Tomokazu Kizawa All rights reserved. 55
①
②
56. Copyright (c) 2018 Tomokazu Kizawa All rights reserved. 56
SenseWay
Mission
Connect
IoT Hub
Stream
Analytics
Time Series
Insights
Event Hub
57. Event Hubの指定
① 出力の名前
OutputEvent
② Event Hub名前空間
③ Event Hub名
tempinfo
④ ポリシー名
sender
⑤ Partision key column
deviceid
⑥ Event serialization format
JSON
⑦ Encoding
UTF-8
⑧ Format
Line separated
⑨ 保存
Copyright (c) 2018 Tomokazu Kizawa All rights reserved. 57
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
⑨
58. Copyright (c) 2018 Tomokazu Kizawa All rights reserved. 58
SenseWay
Mission
Connect
IoT Hub
Stream
Analytics
Time Series
Insights
Event Hub
61. Functions
① 関数名
② コード (16進数文字列を10進数に変換)
Copyright (c) 2018 Tomokazu Kizawa All rights reserved. 61
① ②
ファイル => https://1drv.ms/t/s!AhH-eJB5oz-CktAhGmG42xaxJv3UJA