Azure MLを利用して、競馬AI予測【リソース準備編】
こんにちは、えぐりんこです。
前回ご案内した通り、競馬をAI予測の具体的な手順【Azureリソース準備編】をお送りしたいと思います。
おさらい
前回の記事で、全体の手順は以下の５つでした。
１、Azure上でリソースの作成
２、SQLサーバ構築（日本語化、JRDBソフトウェア構築）
３、SQLサーバとAzure Machine Learningを接続
４、SQLサーバに過去データを取り込む
５、Azure Machine Learningと過去データを利用し、競馬予測モデルの作成
６、予測したモデルに自動で競馬の予測をさせる
今回はその１をご紹介します。
リソース作成準備
リソースの作成には、Azureのサブスクリプションが必要になります。これはとっても簡単なので、下記をご覧ください。
ただし、クレジットカードが必須登録になりますので、ご留意ください。まあお金かかりますから当然ですね笑
リソース作成
今回作成していただくリソースは大まかに以下の３つになります。
・Virtual Network
・SQL Server （IaaS）
・Azure Machine Learning Studio
これらを作成するとわかりますが、実際にはもっとたくさんのリソースが作成されます。NSGとかストレージ関連とか。まあこの辺は気にする人が気にすれば良いかと思います。
Virtual Networkの作成
VNetの作成は以下をご覧ください。
ここで迷う点はIPアドレス設計かなと思います。Azureを初めて使う人は、デフォルトの設定のままで問題ないと思います。既にAzureをお使いの方は、既存のネットワーク、オンプレと接続している場合はオンプレとも被らないアドレスの設計でお願いします。
SQL Server （IaaS）の作成
こちらですが、SQL Database (PaaS)ではいけないのか？という疑問があるかと思います。答えは、不可能です。
なぜなら、今回は競馬のデータを自動でSQLに喰わせるために、専用のソフトウェアをサーバに入れる必要があります。しかし、PaaSではOSを触ることが出来ません。そのため、無理なのです。
ということで、今回はSQL Server（IaaS）を使用しましょう。既にSQLがインストールされているテンプレートが存在するので、実際にはとても簡単です。
サーバのサイジング、SQLのライセンスに関しては、お試し版ということで、以下にしています。
・サーバ：D2S V3 (2Core/8GB)
・SQLライセンス：FreeのExpress
ただし、注意ですが、サーバを１ヶ月間起動させたままですと、２万円弱の課金が発生してしまいます。そのため、一度作業が終わったら、必ずサーバをAzure Portalから停止してください。
もう一度言います、必ずAzure Portalから停止してください。サーバに入って、シャットダウンでは、課金が止まりませんのでご注意ください。
Azure Machine Learning Studioの作成
ここは後半の肝にもなりますので、使い方も含め、以下をご覧ください。とってもわかりやすいので。
以上で、リソースの作成までは行いました。
ここまでは作業ですから、心を鬼にしていただけると幸いです。
最後に
今回は、Azure MLを持ちいた競馬AI予測のうち、リソース準備編をお送りいたしました。次回は、準備したリソースを接続させ、データのやり取りを可能にしたいと思います。
