AIoT、DevOPS、数据平台、开源,你不可不知的微软

时间:2021-07-15 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:CSDN网络

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< ">2020年疫情为全球经济带来了不小的冲击,也为数字化市场的参与者带来的新的发展机遇。在过去数年中,众多的国内企业在“一带一路”倡议的引领下开始走向海外,将成熟的产品服务带往更多的市场,服务更多的用户,实现企业商业价值的增长。云计算、互联网的发展为企业出海提供了一条便利的途径,让企业可以立足中国,服务全球。但有些挑战仍然与传统生意模式类似,那就是如何更有信心的应对错综复杂的海外环境,这包括网络带宽、延迟、并发的用户数量,合规性,服务稳定性、成本等多个方面。产品全球化需要企业的IT团队构建稳定的全球基础架构来更好的支撑业务,以具有成本效益、稳定、高性能、高可扩展性为原则设计架构,才能为用户提供良好的体验,在激烈的竞争中赢得客户。

< ">Microsoft Azure作为一个在全球拥有广泛基础设施的云平台,将微软自身在全球化与业务创新的经验融入到云服务中,为不同行业和规模的企业提供构建全球化技术架构的领先经验与最佳实践。

< ">结合开源与商用云平台优势,打造稳固的全球基础架构

< ">在云上获得高度一致的开源体验

< ">采用容器化、开源技术构建核心业务平台已经是很多新兴技术企业在出海时的首要选择。Microsoft与Redhat已经达成战略合作,双方的技术专家在Microsoft Azure上对Redhat OpenShift容器平台完成了联合技术验证。两者结合可以为容器用户在容器应用的开发、部署及运维提供与本地环境无缝衔接、高度一致的功能和操作体验。全球化的业务发展对企业IT开发运维的敏捷性、扩展性、灵活性提出了更高要求,Microsoft Azure可以提供完善的容器服务和无缝衔接混合云架构,与时俱进地满足业务出海客户的多样化需求。从开发环境、编程语言、数据库到容器和云服务,Microsoft通过与Redhat为代表的开源合作伙伴、开源社区积极合作,为不同行业和业务偏好的客户提供了最具包容的开放技术平台。

< ">为业务降本增效提供更好的选择

< ">在复杂的经济形势下,企业出海业务需要考虑节约成本。在帮助企业降本增效方面,Microsoft通过Azure云服务也提供了更多的选择。目前Microsoft已经将Azure混合权益从Windows Server、SQL Server扩展至开源的Linux。Azure混合权益(A-Hub)目前也适用于RedHat和SUSE Linux订阅。通过将混合权益应用到全球部署中,可帮助业务出海的用户大幅降低Red Hat Enterprise Linux云中运行(RHEL)和SUSE Linux Enterprise Server(SLES)虚拟机的成本。利用这项权益,企业只需支付VM的基础结构成本,因为RHEL或SLES订阅已涵盖软件费用。该权益适用于所有RHEL和SLES Marketplace即用即付(PAYG)映像。启用RHEL或SLES VM权益后,在企业构建全球开源基础设施的过程中将不再需要支付PAYG VM上通常会产生的额外软件费用。相反,企业的VM会通过BYOL方式支付费用,其中只包括计算硬件费用而不会收取软件费用。

< ">依托领先的DevOps服务平台构建全球化应用

< ">GitHub+Azure DevOps为开发者提供一站式DevOps能力

< ">业务的全球化离不开DevOps的支持,在DevOps的协助下,组织可以更加敏捷的响应用户的需求,加速产品的迭代。2018年,Microsoft以75亿美元完成对GitHub的收购,向业界展示了开放的决心。GitHub作为全球最大的开源社区,为Java、Python、C++等编程语言软件托管了超过8000万个源代码存储库。Microsoft也在云上为出海企业提供了全球网络舆情危机公关应对策略化应用的DevOps能力。无论是才刚开始执行DevOps实现,还是期望与现有工具链和流程集成,都可以采用Azure DevOps技术更加快速、安全地构建端到端的持续交付管道。减少工具集维护耗费的时间,更加专注于客户价值。

< ">用强大的数据库串联全球业务和用户

< ">支持全球工作负载的数据库平台



< ">任何以一个业务都离不开稳定可靠的数据库,全球化的业务更需要高吞吐量、高可用性、低延迟、高度一致性的数据库平台。并且在设计全球架构时,应当充分的考虑如何保证业务能够在全球规模下根据需求以弹性方式扩展吞吐量与存储量;如何帮助业务构建起具备高度响应性的关键性任务应用程序;如何确保这套系统“始终开启”;如何使得开发人员能够编写出正确的全球分布式应用程序以及减轻开发人员所面临的数据库模式/索引管理以及版本控制等负担等维度。

< ">作为一种任何规模的全球分布式多模型数据库服务,Azure Cosmos DB服务从一开始就将全球分布和横向缩放作为其核心。通过跨任意数量的Azure区域的统包全球性分布,Azure Cosmos DB可以以透明方式缩放和复制数据(无论用户位于何处)。在全球范围内对写入和读取进行弹性缩放,并仅对所需资源付费。

< ">AzureSynapse Link for Azure Cosmos DB作为一种云原生混合事务和分析处理(HTAP)功能,可用于对Azure Cosmos DB中的操作数据运行准实时分析。Azure Synapse Link在Azure Cosmos DB和Azure Synapse Analytics之间建立紧密无缝的集成。通过使用Azure Cosmos DB分析存储(完全隔离的列存储),Azure Synapse Link可以在Azure Synapse Analytics中针对大规模操作数据提供无提取-转换-加载(ETL)分析。借助AzureSynapse Link,可以为运营分析获取成本优化且完全托管的解决方案。



< ">将超大规模带和更好的性能入到全球化业务中

< ">AzureDatabase for PostgreSQL-超大规模(Citus)现已发布,非常适合用于快速增长的多租户和SaaS应用程序,以及需要在数十亿行内实现亚秒级响应时间的实时分析应用。Azure Database for PostgreSQL是基于开源Postgres关系数据库引擎的完全托管的数据库服务。超大规模(Citus)部署选项使用分片来跨多台计算机缩放查询,为需要较大规模和较高性能的应用程序提供服务。

< ">不仅如此,Microsoft在云上也提供了基于Apache SparkTM的简便快捷的协作式分析服务。使用Azure Databricks,即可解锁数据的见解并构建人工智能(AI)解决方案,在数分钟内设置最新版本的Apache Spark?环境,在自动缩放基础结构上进行简单的数据处理,该基础结构由高度优化的Apache Spark?支持,性能提升高达50倍。利用Azure的全球规模和可用性,在完全托管的Apache Spark环境中快速启动群集和构建群集。设置、配置并调试群集,以确保提如何做网络推广推广供可靠性和性能,而无需监视。利用自动缩放和自动终止来提高总拥有成本(TCO)。

< ">通过AI与IoT赋能,助力产品与服务的转型

< ">让应用更加的智能

< ">对于那些希望在全球化业务中整合人工智能与机器学习能力的组织机构来说,Azure认知服务让这一过程变得更加的简单。Azure认知服务使每位开发人员无需具备机器学习的专业知识就能接触到AI。只需要一个API调用,就可以将看、听、说、搜索、理解和加速决策的能力嵌入到应用中。利用新式应用程序开发让所有技能水平的开发人员都能轻松在其应用中添加AI功能。例如,在许多跨国业务中的实时翻译场景,幕后就有Azure认知服务的赋能。

< ">构建全球规模的物联网

< ">对于需要在全球范围内管理制造、设备、供应链和服务的企业,物联网技术的应用可以大幅的优化企业的运营效率与员工的工作效率,帮助企业提高产能或成效。然而构建一个全球规模、可以包含数百万个设备的大型物联网并非易事。现在Microsoft Azure在云上提供了更加简单的方式。企业可以借助Azure IoT中心为IoT应用提供一种更快速的构建方式。从启动到生产,在安全、可靠和可扩缩的基础结构上快速构建企业级IoT应用程序。通过IoT即插即用更快地生成可缩放的解决方案。使用开放式建模语言简化IoT解决方案中的设备交互。这不仅能实现无缝的设备到云集成体验,还有助于缩短开发时间,降低成本和复杂性。

< ">Azure数字孪生在物联网(IoT)平台上提供了创建真实物品、地点、业务流程和人员的数字表示形式的能力。可帮助企业做出更好的产品、优化运营和成本并打造突破性的客户体验的见解。Azure数字孪生可模拟建筑物、工厂、农场、能源网络、铁路、体育场,甚至模拟整个城市。使用实时执行环境将这些数字孪生带入生活,在可靠的事件系统上构建动态业务逻辑和数据处理。

< ">在地理场景方面,可以使用Azure Maps通过覆盖全球的地图能力为用户提供简单以用、安全的地理空间服务、API和SDK,创建可感知位置的Web和移动应用程序。借助基于位置的动态服务,开发安全、可缩放的IoT和AI解决方案。实现包括从车辆路线选取、交通模拟和资产跟踪服务到POI详细信息和卫星成像分析的各种功能。

< ">将AI与IoT的洞察力转变为业务发展的动力

< ">Azure机器学习让用户可以在灵活的开放平台上实现创新,尤其是对于那些面向全球化规模部署应用,海量的数据需要借助机器学习能力来找到内在的规律。Azure机器学习为开放源代码工具和框架提供了内置支持,可用于机器学习模型训练和推理。使用熟悉的框架,例如PyTorch、TensorFlow和scikit-learn,或可互操作的开放ONNX格式。使用ONNX运行时可优化和加速跨云和边缘设备的推理。



< ">Microsoft Azure助力出海企业,云上创新

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