Microsoft Azure Українською

Налашування логів Application Insight для APIM Доповнюючи цей пост ось де налаштовуються логи для API Management: ⚙️ Налаштування через Azure portal — 📱 Enable Application Insights logging for your API. Підключення Application Insight + була задача розширити логи і відображати request-body. Для цього включили Frontend Response (на скріншоті). ⬇️⬇️⬇️ 👨‍🎓API Management (API) - допомагає консолідувати різні API в одному інтерфейсі або, наприклад, виставити легасі API, якщо є якісь обмеження підключення із-за застарілої реалізації. І це в цілому — ще різного функціоналу там вистачає. Єдине — це вартість на маленька, якщо повноцінно використовувати.

Попрацювали певний час з відео-курсами від Microsoft для підготовки до сертифікацій. По відгукам відеоогляди більш поверхневі, якщо порівнювати з матеріалами Learning Path. ➡️ Ось тут був пост про це Ось посилання на ресурс з відео-курсами 📱 Instructor-led Training Series

Які є ролі фахівців з даних? Ще доповнюючи ➡️ цей пост ось цікавий слайд з ролями для роботи з даними. ©️Слайд взятий з Microsoft івенту Data Fundamentals. Database Administrator ▪️Розгортання бази даних та налаштування ▪️Безпека та доступ користувачів ▪️Резервне копіювання та відмовостійкість ▪️Моніторинг продуктивності та оптимізація Data Engineer ▪️Інтеграції даних і ETL процеси ▪️Очищення та перетворення даних ▪️Схеми зберігання аналітичних даних та завантаження даних Data Analyst ▪️Аналітичне моделювання ▪️Подання та узагальнення даних ▪️Візуалізація даних 💡 Єдине ще не бачу роль Data Scientist

На днях в логах Application Insight налаштовували відображення IP-адреси Треба було ідентифікувати точно звідки приходять запити. 💡 В даному випадку використовується Azure API Management і в налаштуваннях до нього підключений Application Insight для збору логів. За замовчанням IP-адреси не відображаються в цілях безпеки. Як на скріншоті. Щоб увімкнути збір та зберігання IP-адрес треба внести зміни в JSON шаблон App Insight ресурсу. Інструкція нижче за посиланням. 📱 Geolocation and IP address handling Поставьте 👌 хто мав досвід з API Management. Цікаво наскільки популярний сервіс в нашій локації.

👋 Трохи вирішив розібратися з Microsoft Fabric. Але почав з початку 😀 — послухав івент Data Fundamentals. Корисно. Рекомендую. Помітив, загалом, що fundamentals івенти досить цікаві — гарно висвітлюють базові речі. В цьому розповідають про: ▪️ Що таке дані та які бувають типи даних? ▪️ Як дані зберігаються? ▪️ Які є ролі фахівців із даних? ▪️ SQL та NoSQL ▪️ Аналітика даних ▪️ ... Ну і звичайно фокус на сервіси 📱 Microsoft для роботи з даними. Скріншот з переліком сервісів звідти. Кому цікаво, ось найближчі дати: 🗓 21.11 - 22.11 🗓 25.11 - 26.11 ☝️ 2 дні по 1,5 години

Ціни на сертифікації Microsoft пішли вниз 📉 З 1 листопада змінилася ціна на сертифікацію з $80 до 💲5️⃣8️⃣ Приємний бонус і це для України 😎 В інших країнах вищі ціни і взагалі не для всіх країн є знижка. Є нюанс. Поки на сторінці іспиту ціна відображається стара, але якщо реєструватися на іспит то на етапі оплати підтягується нова. Тому не соромимося, готуємося та сертифікуємося. Всі умови для цього є. 📱 New pricing for Microsoft Certification exams

Нові ціни на сертифікації Microsoft з 1 листопада

AI магія з GitHub Copilot for Azure 😎 Використання розширення GitHub Copilot для Azure та Azure Kubernetes Service у VS Code: ▪️Пошук прикладу для встановлення AKS з GitHub ▪️Розгортання кластеру ▪️Розгортання контейнерів https://www.youtube.com/watch?v=SCUAdAxS8ZY

🎓 З'явилася нова сертифікація: Fabric Data Engineer Data Engineering тема надважлива сьогодні — без гарно підготовлених даних з ШІ далеко не зайдеш. Щоб пройти сертифікацію достатньо здати іспит DP-700. Ще зацініть картинку 🤘 — гарно візуалізує загальний роадмап розвитку у data engineering, data science та data analytics. Microsoft Fabric, хто не знає — це SaaS платформа аналітики та даних. Вона поєднує Power BI, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory в єдине середовище. 📱 Announcing the new Fabric Data Engineer Associate Certification

Щось нове з'явилося для Infrastructure-as-Code — Azure Verified Modules Ось офіційний опис 🙂:

AVM — це загальна кодова база, набір інструментів для наших клієнтів, наших партнерів і Microsoft. Це офіційна ініціатива корпорації Майкрософт із переданим підходом до розробки модулів із залученням внутрішніх і зовнішніх спільнот. Перевірені модулі Azure дозволяють і пришвидшують узгоджену розробку рішень і доставку хмарних або переміщених програм та їхньої допоміжної інфраструктури шляхом кодифікації інструкцій Microsoft (WAF) із конфігураціями найкращих практик.

Будемо вивчати... ➡️ https://azure.github.io/Azure-Verified-Modules/

👋 Коли у травні проходив Microsoft Build зробив ось такий скриншот собі. Забув скинути. Satya Nadella, хто не знає — це CEO Microsoft, анонсував тоді GPT-4o. Так ось хочу тут звернуту увагу на тенденцію позитивного розвитку GPT моделей - вартість в рази зменшується 📉 та швидкість роботи покращується. Тобто глобально над цим працюють постійно і на практиці це в цілому відчувається — вже можна підтвердити. Кумедний ракурс картинки вийшов. Надсилав ще тоді своїм колегам, то вони спитали як я туди потрапив 😄 YouTube можна по різному фотографувати📸.

Як порахувати вартість використання GPT-моделей в Azure? Два способи, спираючись на практику: ▪️Стартовий розрахунок — за допомогою Azure Calculator ▪️На базі історичної інформації (метрик) 1️⃣ Перший спосіб - дуже приблизний. В Azure Calculator обираємо Azure OpenAI Service, там потрібну модель і вказуємо кількість токенів вхідних та вихідних. На місяць. Вхідні — це prompt, вихідні — відповідь. Треба враховувати скільки користувачів, як часто запити, де та як використовуються GPT-моделі. Кучу всього. Хочеться сказати, що розрахувати майже не реально, але треба рахувати та від чогось відштовхуватися. 2️⃣ Другий спосіб більш надійний — на базі історичних даних, коли на виході ми маємо метрики 📊 використання за 1-3 місяці. І тут якраз гарно допоможе розробка MVP або стартувати використанням застосунку невеликими робочими групами. На картинці саме ті необхідні метрики на які можна спиратися. І цей інтерфейс з'явився нещодавно з оновленням Azure OpenAI Studio. Дуже корисний, зверніть на нього увагу. 3️⃣ І третій спосіб теж актуальний — не паритися та не рахувати 🙂. Як показує досвід вартість можна корегувати, наприклад граючись з різними моделями, але не суттєво. Треба по трохи звикати до таких цін. AI стрімко розвивається, рано чи пізно всі цим будемо користуватися. І краще чим швидше віднайти як це буде приносити вам вигоду 💰 та цим покривати витрати.

👩‍🎓 Плануємо навчання на наступний тиждень Детальну адженду дивіться за посиланням до івенту. Орієнтовна тривалість кожного десь1️⃣➖2️⃣години. 🆓 🆓 🆓 🆓 Zero Trust Architecture for Enhanced Security 🗓 15.10 Data Lakehouse with Microsoft Fabric 🗓 17.10 Generative AI Fundamentals 🗓 17.10 Azure OpenAI Services 🗓 17.10

Анонсували GPT-4o з підтримкою голосу 🗣 На минулому тижні сталася неабияка подія. 📱 Microsoft анонсував GPT-4o для аудіо та голосу. Це ще один черговий прорив у напрямку AI 🤖. До цього були доступні тільки текстові GPT-моделі. Для обробки голосу потрібно було конвертувати його в текст (Speech-To-Text), далі працювати з текстовими моделями та потім конвертувати назад у голос. Це могло створювати певні затримки в розмові, а також впливати на якість. Нова модель ще у Preview. Тому потестимо та подивимося що і до чого. Важливий тут момент - це підтримка української мови. Традиційно модель доступна в Azure OpenAI сервісі. ➡️Announcing new products and features for Azure OpenAI Service including GPT-4o-Realtime-Preview with audio and speech capabilities

Архітектура мікросервісів у Azure Kubernetes Service (AKS) На картинці еталонна архітектура мікросервісів, розгорнутих в Azure Kubernetes Service (AKS). Конфігурацію, яка може бути відправною точкою для більшості розгортань. ▪️Мережева ізоляція; ▪️Аутентифікація та авторизація з Microsoft Entra; ▪️Взаємодія з CI/CD; ▪️Логічне розділення на Namespaces; ▪️Azure Key Vault для безпечного зберігання сікретів; ▪️Моніторинг з Azure Monitor. 📱 Microservices architecture on Azure Kubernetes Service

👋 Плануємо навчання на наступний тиждень Обов'язково перейдіть за посиланням - там адженда, краще буде зрозуміло про що івент. Всі івенти безкоштовні та підібрані під наш часовий пояс. Azure VMware Solution Migration  🗓 10.10 Code-First LLMOps from prototype to production 🗓 10.10 Building Generative Apps with Azure OpenAI Service 🗓 07.10 Azure Fundamentals 🗓 07.10 Migrate and Secure Windows Server and SQL Server Workloads 🗓 08.10 Azure Data Fundamentals 🗓 10.10

🤟 Для Azure ✈️ Search приємно покращили Basic план Для розробки своїх проектів ми часто користуємося саме Basic планом. В ньому кількість індексів - 15, що в принципі достатньо. І storage був 2 Gb - чого було замало. 🆕 Зараз для нових створених сервісів вже доступно 15 Gb. ☝️ Оновитися можливості немає. Необхідно створювати новий сервіс і мігрувати індекси. Також storage збільшився і для Standard планів ➡️ Service limits in Azure AI Search

Hub-and-spoke network topology Топологія мережі, яку найчастіше використовують, якщо мова НЕ йде про розгалужені філіали та розміщення в різних регіонах. 📱 Microsoft часто підсвічує важливість використання цієї топології, коли валідує наші архітектурні схеми. Коротко суть: ▪️На картинці показано Connectivity Subscription — звідси за звичай іде підключення до on-premise через VPN. Це Hub частина. ▪️Landing Zone Subscription - таких підписок з різними застосунками або ворклоадами може бути багато. Це Spoke частини. ▪️Між Hub та Spoke налаштовується VNet Peering; ▪️Ідея у структурованості, у можливості швидко масштабуватися, у ізоляції. Переваги: ▪️Економія коштів за рахунок використання shared сервісів; ▪️Запобігання лімітів підписки — Azure subscription and service limits, quotas, and constraints; ▪️Ізоляція робочих навантажень (workloads) — для безпеки та розподілення між різними підрозділами, командами або центрами витрат. ➡️ Hub-and-spoke network topology

Trunk-based development Ще раз порекомендую послухати івент Accelerate Developmenusing Azure DevOps and GitHutb. 🗓 26.08 Пояснюють там як працює Trunk-based development. Є стандартний Git Flow: ▪️гілки під кожне середовище; ▪️під кожне середовище свій білд, довший релізний процес; ▪️може виникати багато конфліктів в процесі мерджу. A є Trunk-based development: ▪️гілки, які живуть декілька днів; ▪️Feature-flags для закриття "сирого функціоналу"; ▪️завжди чиста мастер гілка та готова до релізу; ▪️мінімум конфліктів при розробці. Івент безкоштовний, два дні по декілька годин, реєструйтеся вище 👆

🎓 Плануємо наступний тиждень Ще є вільні місця на наступні івенти. На деяких івентах надають 5️⃣0️⃣🛍 знижки на fundamentals сертифікації. Implementing a Data Lakehouse with Microsoft Fabric 🗓 29.08 Building Generative Apps with Azure OpenAI Service 🗓 27.08 🗓 29.08 Azure Fundamentals 🗓27.08 Azure Data Fundamentals 🗓27.08 ➡️ Онлайн-івенти у серпні