先週のアップデートを見ていくYo!
もくじ
- アップデート一覧
- 要約
- 最近の話題
- その他
アップデート一覧
- Cloud Services (classic) deployment model is retiring on 31 August 2024
- Dedicated clusters in Azure Monitor logs now support any commitment tier
- New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control
- Public Preview: Azure Automation Runtime environment & support for Azure CLI commands in runbooks
- Automatic Image Creation using Azure VM Image Builder is now generally available
- General availability: Azure Data Explorer adds new geospatial capabilities
- Generally Available: Azure Monitor VM Insights Dependency Agent support for RHEL 8.6 Linux VMs
- Generally available: FHIR service integration with Azure Active Directory B2C
- Azure Advisor integration with Azure Monitor Log Analytics Workspace
- Public Preview: Circuit Breaker in Azure API Management
- Public Preview: Load Balancer in Azure API Management
- Azure Spring Apps Feature Update Q4 2024: Spring Cloud Gateway supports a response cache and more
- Private Preview: Support for Azure VMs using Premium SSD v2 in Azure Site Recovery
要約
主に以下のサービスでアップデートがありました。
- Azure Site Recovery
- Azure Spring Apps
- Azure API Management
- Azure Monitor Log Analytics Workspace
- Azure Active Directory B2C
- Azure Monitor VM Insights
- Azure Data Explorer
- Azure VM Image Builder
- Azure Automation
- Azure Monitor logs
分野でざっくりいうとログとアプリケーション、モニタリングのアップデートがありました。 運用面においてはイメージの自動作成がGAされました。
所感
Azure Active Directory B2C
と聞いて「Azure AD
はEntraID
になったのでは?」と思ったんですが、例外もあるそうです。
Azure Active Directory の新しい名前 - Microsoft Entra | Microsoft Learn
また、今回のアップデートは運用やアプリケーションがメインであるようにも思えました。
イメージの自動作成についてはAWSにも似たようなサービスがあってAWS Backupなどを使うと似たようなことができるので すぐに理解できました。
最近の話題
Microsoft Playwrightで始めるブラウザテストというタイトルで .NETラボ 勉強会 2024年1月に登壇しました。
その他
本の書評を簡単に少しだけ書きました。
書籍のタイトル:Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 単行本(ソフトカバー) – 2024/1/24
#AOAIドーナツ本 を読了 2周読んだ。👀 いやほんと、「素晴らしい」と思いながらため息でございます。😇 ロールアップしていくと ChatGPTやAzue OpenAI(AOAI)の概要を知りたい人向けではなく、LLMシステムをどのようにして構築するかが詰まっている書籍でした。 つまりはタイトルどおりです。 AOAIを具体例にしてLLMシステム構築に必要な話が体系的に記載されています。 記載されている内容は他のクラウドサービスにも通じるところがあるため、AOAIじゃなくても良いところがあります。 つまり、別のクラウドサービスに知見が深い場合は本書のノウハウを活用することで別のクラウドインフラ上でLLMシステムを構築できるようになるかなと思いました。 また、本書ではLangChainをベースにして説明しているためLangChainの話しか無いのかというとそうではなく、SemanticKernelの説明もコラム程度で存在します。 さらに、本書で紹介されている実装例にはAzure Developer CLIが使われているというところもポイントです。 他にはLLMのハンドリング(ハルシネーションの話など)、ユーザーエクスペリエンス、認証認可、課金、アーキテクチャ、検索精度などなど 実際にLLMシステムを構築しようとなったときに壁となることに対しての対処法が記載されています。めっちゃ、ありがたい!神です! 今日ですでに2周くらい読んでますが、実際に作りながら、3周目に突入したいと思います。※とくにまだ自分には早いかなと思って軽くて飛ばした部分などを重点的に
#AOAIドーナツ本 を読了
— Kento.Yamada (@ymd65536) 2024年1月24日
2周読んだ。👀
いやほんと、「素晴らしい」と思いながらため息でございます。😇
ロールアップしていくと
ChatGPTやAzue OpenAI(AOAI)の概要を知りたい人向けではなく、LLMシステムをどのようにして構築するかが詰まっている書籍でした。
つまりはタイトルどおりです。… pic.twitter.com/BsVuGwqs0C