よくある質問
- renamed.to はどのように安全にストレージアカウントへアクセスしますか？
- お客様が生成する時間制限付きの SAS トークンを使用します。これにより、整理したいコンテナーのみに対して、一時的かつ限定的な権限だけが付与されます。
- これは Azure Data Lake Storage Gen2 でも動作しますか？
- はい。ADLS Gen2 は Blob Storage 上に構築されているため、この連携は完全に互換性があります。
- データは自分の Azure リージョン内で処理されますか？
- データ所在地の要件に対応するため、リージョン内データ処理を含むエンタープライズプランについてはお問い合わせください。
接続前の確認事項
- 有効な Storage Account を備えた Azure サブスクリプション
- Event Grid サブスクリプションと SAS トークンを作成・管理する権限
- 有効な API キーを持つ renamed.to アカウント
仕組み
ジョブ（Logic Apps、Functions、またはコンテナー）をスケジュールして、Blob コンテナー内の新しいファイルを一覧化します
提供した SAS トークンを使用して、それらのファイルを REST API 経由で renamed.to に送信します
リネーム後のファイルメタデータを受け取り、Blob Storage をその場で更新します
変更前 → 変更後
scans/IMG_123.tiff
invoices/2025-10-15_invoice_fabrikam_inv-998.pdf
大量のスキャン文書が分類され、保存されます。
logs/app-server-20251015.log
processed-logs/2025-10-15_app-server_prod_error.log
ログファイルは Azure Data Explorer で分析しやすいように構造化されます。
チームが Azure Blob Storage を選ぶ理由
- 大規模なスケーラビリティとパフォーマンス
- Azure エコシステムとの連携
- 高度なセキュリティとコンプライアンス
- 複数階層のストレージオプション
- グローバル配信機能
- コスト最適化機能
利用するユーザー
主な利用例
ビッグデータファイルの整理
Azure Blob Storage 内の大規模データセットを構造化します
データのアップロード → AI 処理 → 適切な命名による整理済み Blob コンテナー
アーカイブファイルの処理
アーカイブファイルとバックアップを整理します
アーカイブファイル → 内容分析 → 適切な Azure 階層への配置と命名
IoT データの整理
IoT センサーデータファイルを処理して整理します
IoT アップロード → AI 分析 → 構造化された Azure Blob の整理
設定ガイド
以下の手順に沿って数分で開始できます
SAS トークンを用意する
ストレージコンテナー用に、Read と Write の権限を持つ Service SAS トークンを作成します。自動化で使用するため、安全に保管してください。
自動化を設定する
Azure Functions、Logic Apps、またはコンテナー化されたジョブを使用して新しい Blob をポーリングし、REST API を使って renamed.to に送信します。
API レスポンスを処理する
API から返されたリネーム後のファイル名を使って、Blob メタデータを更新するか、ファイルを移動します。
命名テンプレートを適用する
renamed.to ダッシュボードで命名テンプレートを選択し、このコンテナーから処理されるすべての新規ファイルに適用します。
準備完了です
設定は完了です。今後、ファイルは自動的に名前変更され、整理されます。
引き続き確認する
関連する連携、利用例、ドキュメントをご覧ください