de:code 2017、Web上で手軽に使える本格AIサービスが多数登場

DBにAI搭載、リモートプロシージャで深層学習モデルを呼び出す

基調講演では、AIのインフラを支える技術として、データベースにAI対応機能を搭載した「Intelligent Database」を紹介した。

Intelligent Databaseという概念を提唱。アプリ側で対応していたAI機能をDatabase側に移すという選択肢を与えている	SQL Server 2017では、ストアドプロシージャの中で、RやPythonを使って深層学習ライブラリを呼び出すことができる

現在TP2(Technology Preview 2)版を提供中の「SQL Server 2017」において、RやPythonのプログラムが実行可能になる。Microsoftの深層学習ライブラリ「CNTK」や、Googleの「TensorFlow」やPFNの「Chainer」などを呼び出し、ストアドプロシージャの中で学習済みモデルを使ったAI分析をかけることができる。

基調講演では医療分野を想定したデモを紹介。CTスキャンのデータをアップロードして「スキャン開始」をクリックすると、SQL Serverの上でAIによる解析が行われ、肺がんの確率が55.48%という結果が示された。

CTスキャンのデータを自動解析するデモ。CTスキャン画像を学習したAIがSQL Server上で呼び出されている	分析処理はSQL Serverのストアドプロシージャで実行されている。コードは、深層学習フレームワークに画像を渡すだけのシンプルなもの。ここではCNTKが使われているが、Chanierなどもインポート可能

データベース側にインテリジェンスの機能を移すことで、同じメモリの中で動作するため性能向上が期待できるほか、データを外に持ち出さないためセキュリティ面も強化されるという。

世界規模の分散データベース管理システム

もう一つ、データを支える新サービスとして「Azure Cosmos DB」を紹介した。

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DBは、グローバル規模の分散データベース。Microsoftが世界各地で展開する30以上のデータセンターを対象に、格納/複製場所を指定して利用することができる。フェールオーバーの方法や優先度も指定することが可能。当然ながらデータの整合性にも配慮されている。

データソースの種類も複数に対応。RDBMSのほか、Key-Valueストア、ドキュメント指向データベース、グラフ型データベースをサポートしており、すでにAPIというかたちで、MongoDB、Gremlin、SQL、Tableが選べるようになっている。

Azure Cosmos DBではAPIに「Gremlin」「MongoDB」「SQL」「Table」が登録されている。Gremlinを選択するとグラフ構造のデータが扱える	データの格納場所、複製場所をグローバル規模で選択可能

Azure Cosmos DBのデモとして、Marvelのキャラクターの相関関係を登録したデータを使用。アイアンマンに登場するTony Starkの友人について質問すると回答してくれる	Gremlinでのデータ呼び出しプログラム

Azure Cosmos DBは、Microsoft Azureのマーケットプレイスから選択して利用する。SLAは99.99%を保証するが、可用性だけではなく、スループットやレイテンシも含めた保証になるという。