Machines(以下DSVM)の使い方について書いてみたいと思います。・なぜ使うか?私は普段趣味でデータ分析のコンペサイトKaggleに挑戦しており、あるコンペでどうしてもローカルPCでは取りまわせない量のデータセットを扱う必要がありました(訓練データが460万レコード、テストデータが260万レコードくらい)。そこでクラウドで計算させることを考えたのですが、如何せんツールのセットアップをすべて自力で行うのは手間です。そこで、予めデータサイエンスに必要なコンポーネントがインストールされたDSVMを使ってみました。Machinesとは?詳しくは公式ドキュメントをご覧いただきたいのですが、基本的なラインナップは通常のVMと同じです。notebook、Python、Anaconda、LightGBMなどがここに該当します。今回は利用しませんでしたがTensorflowやKerasなどの深層学習用のライブラリ、SparkなどのBigdata系、RDB、BIに至るまでたくさんのコンポーネントがプリインストールされています。・DSVMを使ってみようまずはこちら等をご参考に、Azureのアカウントを作成し、Portalへ入りましょう。scienceと入力するとMarketplaceにDSVMのWin2016セットアップが表示されます。「作成」してVMを立ち上げましょう。今回はWindowsを利用しましたが、ほかにUbuntuとCentOSも選択することができます。コンソールが立ち上がったら所与のパラメータを入力しましょう。難しいことは考えず、デフォルトの設定でOKなはずです。ディスクはHDDとSSDから選択できます。私は頻繁な読み書きを必要としませんのでお安いHDDで十分です。いくつか入力すると確認画面がでますので、OKを押してVMを作成します。・RDPでVMへアクセスするさて、完成したVMにリモートデスクトップでアクセスしてみましょう。Portalから接続を選んでRDPファイルをダウンロードします(設定->ネットワークでRDPが許可されていることを確認しておきましょう)。RDPファイルを開き、IDPWを入力すると...VMの仮想デスクトップにアクセスできましたね。Studio、PycharmなどのIDEが見えます。アプリケーション以外もちゃんとはいっています。Machines”の文字とフラスコのロゴがワンポイント(?)です。あとはいつも通り開発と計算とを進めるだけです。自分で各ツールをインストールするよりもとても楽ですね。今回は以上になります。お読みいただきありがとうございました。ストラテジストエンタープライズ、特に地域金融機関を中心とした金融業界のお客様に対してソリューションの提案営業を中心に活動しています。その他、各パートナー企業とのアライアンス、イベント等での企画も担当。主な業務であるエンタープライズクラウド、金融IT、ニュース、趣味であるPythonによるデータ分析やデータサイエンスのコンペティションサイトKaggleへの挑戦などについて発信していきたいと思います。Days%d人のブロガーが「いいね」をつけました。