Neuheiten von der Ignite 2022 zu Microsoft Azure
Auf der Ignite 2022 stellte Microsoft für Azure viele Features vor, die Unternehmen helfen, mehr aus ihren IT-Investitionen herauszuholen.
Mehr erreichen mit weniger Aufwand – unter diesem Motto stand die Microsoft Ignite 2022. Über 200.000 Menschen waren virtuell dabei, um sich über die neuesten Entwicklungen in der Lösungswelt des Herstellers informieren zu lassen. Microsoft will Unternehmen dabei helfen, ihre Kosten zu optimieren und zugleich ihre Produktivität zu steigern. Viele Neuerungen und Angebote rund um Azure zielen deshalb genau darauf ab:
Azure Infrastructure & Azure Arc
Das Feature AutoManage automatisiert die Konfiguration und Verwaltung von Servern während des gesamten Lebenszyklus und spart dadurch Zeit. Dabei ist es gleichgültig, ob die Server sich in Azure oder in Hybridumgebungen befinden, die von Azure Arc aktiviert werden. Die Verfügbarkeit von Workloads bei Windows Server-VMs in Azure verbessert sich. Eine Funktion in AutoManage, Hotpatch, erlaubt Patches, ohne dass jede Installation neu gestartet werden muss. Dadurch reduzieren sich die Ausfallzeiten von VMs.
Azure Premium SSD Disk Storage
Mit Premium SSD v2 lässt sich das Preis-Leistungs-Verhältnis der eigenen Speichersysteme verbessern. Die fortschrittliche Blockspeicherlösung wurde für leistungskritische Workloads entwickelt. Mit Premium SSD v2 können jetzt bis zu 64 Tebibyte (TiBs) Speicherkapazität, 80.000 E/A-Vorgänge pro Sekunde (IOPS) und einen Durchsatz von 1.200 Megabit pro Sekunde auf einem einzelnen Datenträger bereitgestellt werden. Darüber hinaus können Festplattenspeicherkapazität, IOPS und Durchsatz basierend auf den individuellen Workload-Anforderungen separat zur Verfügung gestellt werden. Zudem können nun inkrementelle Snapshots für Premium SSD v2 auf Standard-SSD-Speicher gespeichert werden.
Weitere Informationen: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-premium-ssd-v2-disk-storage-in-preview/
Azure Elastic SAN
Der neue, cloudnative und vollständig verwaltete SAN-Dienst (Storage Area Network) bietet eine skalierbare, zuverlässige Speicherlösung. Er kann sich mit vielen Azure Compute Services verbinden, sodass SAN-Workloads nahtlos in die Cloud verschoben werden können, ohne dass das Bereitstellungs- und Verwaltungsmodell geändert werden muss. Azure Elastic SAN ist aktuell im Preview verfügbar.
Weitere Informationen:
https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-storage-blog/azure-elastic-san-in-preview/ba-p/3643414
Azure Savings Plan for Compute
Mit dem neuen Preisangebot können Kunden zusätzlich zu den bestehenden Angeboten auf dem Markt – einschließlich Azure-Hybridvorteil und Reservierungen – zwischen 11 und 65 % an Compute-Kosten im Vergleich zur nutzungsbasierten Bezahlung einsparen. Der Azure-Sparplan bietet dafür niedrigere Preise für ausgewählte Azure-Computedienste. Dafür müssen Kunden sich auf einen festen Stundenbetrag für ein oder drei Jahre verpflichten. Sie können wählen, ob sie dafür im Voraus oder, ohne zusätzliche Kosten, monatlich bezahlen möchten. In den Zeiten, in denen die Nutzung über der Stundenverpflichtung liegt, werden den Kunden ihre regulären Pay-as-you-go-Preise in Rechnung gestellt.
Weitere Informationen:
https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-compute-blog/optimize-and-maximize-cloud-investment-with-azure-savings-plan/ba-p/3636447
Künstliche Intelligenz als Produktivitäts-Booster
Für Microsoft Azure lässt sich außerdem ein wichtiger Trend erkennen: Künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse nehmen immer mehr Raum ein in den Features und bieten so ganz neue Möglichkeiten, vorhandenes Wissen zu nutzen. Besonderes Interesse haben dabei Möglichkeiten der Dokumentenverarbeitung, Knowledge Mining und das Verständnis natürlicher Sprache geweckt. Dem tragen neue und erweiterte Features in Azure jetzt Rechnung:
Azure Cognitive Services for Language & Speech
Die Features ermöglichen es, Sprachbarrieren zu überwinden, indem sie moderne Sprachmodelle verwenden. Damit lassen sich aus Texten sinnvolle Inhalte extrahieren. Zum Einsatz kommt Cognitive Services for Language etwa, um die Inhalte mehrerer Anrufe zusammenfassen zu lassen oder für personalisierte Gesprächserlebnisse über ein Contact Center. Im Preview sind nun verbesserte Zusammenfassungsfunktionen, einschließlich abstrakter Dokument- und generischer Konversationszusammenfassung verfügbar. Cognitive Services for Speech behandelt den Wechsel Schrift-Sprache. Um den Sprachassistenten zu verbessern, wurden jüngst neue Sprachen und Emotionen zu Neural Text to Speech hinzugefügt. Die KI erweitert ständig ihr Wissen für eine immer bessere Audioverarbeitung und eine immer genauere Spracherkennung.
Azure Machine Learning
Für Unternehmen, die benutzerdefinierte Vorhersagemodelle erstellen, ist Azure Machine Learning eine leistungsstarke, einheitliche Plattform, die den Weg vom Modell zur Produktion beschleunigt. Features wie Azure Machine Learning Registries sollen hier bald das teamübergreifende Zusammenarbeiten erleichtern. Im Responsible AI Dashboard, das nun allgemein verfügbar ist, wurden Open-Source-Tools gebündelt, um das Debuggen direkt im Workflow von Data Scientists zu vereinfachen.
Weitere Informationen:
https://azure.microsoft.com/de-de/blog/drive-efficiency-through-automation-and-ai-with-the-microsoft-cloud/
Microsoft Project Bonsai
Auf der Low-Code-Entwicklungsplattform für industrielle KI sollen Ingenieure KI-gestützte Automatisierung erstellen können, auch ohne großes Hintergrundwissen zur Datenwissenschaft. Project Bonsai soll so zu einer höheren Produktqualität und mehr Effizienz beitragen. Die Plattform ist aktuell im Preview, Simulationsmodelle sind über den Azure Marketplace verfügbar.
Weitere Informationen:
https://techcommunity.microsoft.com/t5/autonomous-systems-blog/bg-p/AutonomousSystemsBlog
Daten aus unterschiedlichen Quellen schneller verarbeiten
Mit neuen Funktionen in seinen Analyse-Tools ermöglicht es Microsoft Azure, Daten aus unterschiedlichen Quellen schneller und besser zu konsolidieren. Dazu bindet Microsoft auch Lösungen der eigenen Partner stärker ein:
Azure Data
In der Microsoft Intelligent Data Platform ist nun das Partner-Ökosystem integriert. Kunden können dort ausgewählte, cloudbasierte Lösungen von Microsoft-Partnern finden, die native Azure-Plattformfunktionen ergänzen. Im Bereich Datenbanken bringen etwa MongoDB und YugabyteDB führende Cloud-native NoSQL- und NewSQL-Datenbanken mit Analysen und Data Governance innerhalb der Microsoft Intelligent Data Platform zusammen. In der Datenanalyse ermöglichen z.B. Informatica und Fivetran exakte Analysen, um den Aufbau und Betrieb komplexer Pipelines zu vereinfachen.
Weitere Informationen:
https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-data-blog/introducing-the-microsoft-intelligent-data-platform-partner/ba-p/3640279
Azure Synapse Analytics
Eine neue Pipeline-Vorlage für Microsoft 365-Daten, die bald im Preview verfügbar ist, ermöglicht eine einfachere Konfiguration, indem sie die Einrichtung von Mapping-Datenflüssen mit nur einem Klick ermöglicht. Zwischenschritte, die bisher erforderlich waren, um Microsoft 365-Quelldaten für Analysen zu verbinden, werden so unnötig. Mit Mapping Data Flows, das in Kürze in der Vorschau ist, verbessert sich die Art und Weise, wie Microsoft 365-Daten zur Analyse herangezogen werden. Durch die Zuordnung von Datenflüssen werden dabei die Daten (Parquet-Format) in mehreren Datensenken wie Azure Data Lake Storage (ADLS), Azure Cosmos DB und Synapse SQL DW (dedizierter SQL-Pool) bereinigt, normalisiert und reduziert. Diese so abgeflachten Daten sind mit Big Data Processing viel billiger und schneller zu verarbeiten.
Weitere Informationen:
https://ignite.microsoft.com/de-DE/themes
Azure Data Explorer
Die hochperformante Plattform ermöglicht die Verarbeitung großer Datenmengen in nahezu Echtzeit. Sie bietet dafür viele effiziente Tools an: Mit Data Ingestion können Daten in einer Tabelle hinzugefügt und für Abfragen im Azure-Daten-Explorer zur Verfügung gestellt werden. Diese Erfassungsunterstützung ist für mehrere Datenquellen, etwa Amazon Simple Storage Service (S3) und OpenTelemetry-Metriken, möglich. Das erleichtert das Importieren von Daten in den Azure-Daten-Explorer, so dass Kunden eine Komplettlösung für die Datenerfassung, Abfrage, Visualisierung und Verwaltung haben.
Weitere Informationen:
https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-data-explorer-blog/azure-data-explorer-supports-native-ingestion-from-amazon-s3/ba-p/3606746
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