Nyílt forráskódok az Azure-ban
Az alkalmazásait testre szabhatja, és kategóriavezető, nyílt forráskódú szoftverekkel futtathatja őket az Azure-ban.
Gyorsabb és biztonságosabb innováció a nyílt forráskódokkal az Azure-ban
Az együttműködés javítása
Rátalálhat a legjobb szakemberekre, meg is őrizheti őket, és javíthatja a csapatmunkát és az együttműködést. Növelheti a fejlesztői sebességet – a fejlesztői csapatokat hatékonyabbá téve mozdíthatja elő az innovációt.
A biztonság megerősítése
Olyan rendkívül biztonságos platformra fejleszthet, amelyet az adatok és az üzleti értékek védelmére terveztek. Proaktív, átfogó megfelelőségi lefedettséget érhet el.
Rugalmas fejlesztés
Az alkalmazását szabadon bárhová áthelyezheti. Zökkenőmentes és rugalmas működést biztosíthat a helyszínen, a hibrid vagy többfelhős környezetekben vagy a peremhálózaton.
Azure – az űrverseny hajtóerejeként működő felhő
„A nyílt forráskódnak, a HPE Spaceborne Computer-2 számítási képességeinek és az Azure méretezhetőségének köszönhetően lehetővé tudjuk tenni a fejlesztők számára, hogy földöntúli sebességgel fejleszthessék az űrben hasznosítható megoldásokat.”
– Kevin Mack, vezető szoftvermérnök, Microsoft
A fejlesztői sebesség nyílt forráskóddal való növelése az Azure-ban
„A nyílt forráskódú eszközök használatával a működésünket is fel tudjuk gyorsítani, és vissza tudunk térni ahhoz, amivel valójában foglalkoznunk kell – azaz a problémamegoldás tevékenységéhez.”
– Zack Fuller, PPL háttérrendszeri infrastruktúra és biztonság, StopWatch
Az Azure-megoldások tervezésének megismerése
Tárolók
A Kubernetes segítségével automatizálhatja a tárolóalapú alkalmazások üzembe helyezését, méretezését és felügyeletét.
Adatbázisok
Megismerkedhet a hagyományos és a relációsadatbázis-kezelő rendszerekkel és a big data-megoldásokkal.
DevOps
Bármilyen alkalmazást fejleszthet, tesztelhet és üzembe helyezhet – akár a felhőben, akár a helyszínen való használatra –, és folyamatosan értéket teremthet a végfelhasználók számára az Azure DevOps használatával.
Elemzések
Megtekintheti az elemzési lehetőségeket –, függetlenül attól, hogy a szervezete éppen most kezdi-e kiértékelni a felhőalapú elemzési eszközöket, vagy az aktuális implementációit bővíti.
Gépi tanulás
Megtudhatja, hogyan taníthatja be és helyezheti üzembe a modelleket, illetve hogyan kezelheti a gépi tanulási életciklust az Azure Machine Learning forrásaival, többek között oktatóanyagokkal, kódmintákkal és API-referenciákkal.
A Microsoft Open Source Blogról
A nyílt forráskódú befektetések optimalizálása az Azure-ban
-
Natív Linux-élmény minden számítási feladathoz
A számítási feladatait biztonságosan és kényelmesen kezelheti Linuxon, az Azure legintenzívebben növekvő platformján, és kihasználhatja a linuxos számítási, tárolóalapú, adatkezelési, felügyelt szolgáltatási és szolgáltatott szoftveres megoldásait. Kihasználhatja a beépítve elérhető identitáskezelési, biztonsági, felügyeleti és hibrid képességek előnyeit.
-
A modern alkalmazásfejlesztés rugalmasságát élvezheti
Gyors innovációt végezhet a natív felhős architektúrákkal. A teljes mértékben felügyelt Kubernetes szolgáltatással gyorsabban korszerűsítheti az alkalmazásokat. Az Azure Functions használatával anélkül fejleszthet alkalmazásokat, hogy infrastruktúrát kellene kiépítenie és kezelnie. A teljesen integrált DevOps-képességek és -mikroszolgáltatások vegyítésével nagyobb rugalmasságot érhet el.
-
Nagyvállalati szintű adatbázisok és elemzések
A teljes mértékben felügyelt, nyílt forráskódú adatbázisokkal az adatbázisok kezelése helyett az alkalmazások fejlesztésére koncentrálhat. Az Azure HDInsight egy, a nyílt forráskódú elemezésekhez használható egyszerű, költséghatékony szolgáltatás, amellyel egyszerűen dolgozhat fel óriási mennyiségű adatot.
-
A gépi tanulás optimalizálása
A nyílt forráskódú keretrendszerekkel és az ONNX futtatókörnyezettel gyorsabb következtetéseket és betanítást érhet el. Tovább fokozhatja az eredményességet ,">az Azure-beli PyTorch, a virtuális gépek és a kiszolgáló nélküli üzemeltetési környezet segítségével. A Bot Framework Composer használatával megbízható mesterséges intelligenciát fejleszthet felelős gépi tanulással és beszélgetésekre képes AI-felületekkel.
A kódtól a felhőbe irányuló munkafolyamatok automatizálása a GitHub és az Azure segítségével
- A GitHub-adattárban kódokat fejleszthet és tesztelhet, és üzembe helyezheti őket az Azure-ban, így gyorsabban hozhat létre biztonságosabb alkalmazásokat, amelyeket globálisan terjeszthet.
- Időt takaríthat meg, ha a kiadási folyamatot folyamatos integrációval és terjesztéssel (CI/CD) automatizálja.
- Az Azure-hoz készült GitHub Actions használatával natív támogatással rendelkező automatizált munkafolyamatokat hozhat létre gyakori forgatókönyvekhez (például az Azure Kubernetes Service-ben (AKS) megtalálható konténerizált alkalmazások, az Azure App Service-ben elérhető webhelyek, az Azure SQL Database-ben rendelkezésre álló relációs adatok, illetve az Azure Functionsben lévő eseményvezérelt alkalmazások esetében).
Az Azure nyílt forráskódjainak ökoszisztémája
A mérnöki szemléletű Azure-partnerek és a nyílt forráskódú megoldások iránti elkötelezettségük által lehetővé tett egységes kódbázison keresztül fejlesztett, üzemeltetett és támogatott, zökkenőmentes identitáskezelési, biztonsági és számlázási szolgáltatások.
A Microsoft és a Red Hat által közösen figyelt és üzemeltetett, magas rendelkezésre állású, teljes mértékben felügyelt, igény szerinti OpenShift-fürtöket biztosít.
Esettanulmányok
Liantis
Lufthansa Technik
Források
Azure Red Hat OpenShift 4-fürt létrehozása
Csatlakozás Azure Red Hat OpenShift 4-fürthöz
Az Azure Databricks segítségével betekintést nyerhet az adataiba, és AI-megoldásokat fejleszthet.
Esettanulmányok
Források
Gyorsútmutató: Azure Databricks-munkaterületek létrehozása Apache Spark-fürtökkel
Adatelemzés és gépi tanulás az Azure Databricks segítségével
A GitHubon
Az Azure-infrastruktúrán futó Terraform segítségével automatizálhatja az üzembe helyezést és a biztonságot, így gondoskodva arról, hogy a szabályzatok egységes munkafolyamaton belül legyenek kódolva, megosztva, felügyelve és végrehajtva.
Esettanulmányok
Források
Első lépések: Terraform konfigurálása az Azure Cloud Shellben a Bash használatával
A GitHubon
A teljes mértékben felügyelt szolgáltatás előnyeivel egyszerűen és költséghatékonyan skálázhatja a teljesítményt azáltal, ha az architektúrát egy gyors gyorsítótárazási réteggel egészíti ki.
Esettanulmányok
Források
Gyorsútmutató: Redis Enterprise-gyorsítótár létrehozása
A GitHubon
Az Azure-ban üzembe helyezett rugalmas verem használatával egyszerűsítheti a vállalati keresést, az állapotfigyelést és a biztonságot.
Források
Az Elastic üzembe helyezése és kezelése az Azure-ban
A GitHubon
Zökkenőmentes integrációt élvezhet a SUSE Linux és az Azure között az összes kritikus fontosságú felhőalkalmazáshoz.
Esettanulmányok
Források
A SUSE Linux Enterprise Server Microsoft Azure-ban való használatának első lépései
SUSE Studio: Windows Azure-integráció
A GitHubon
Engedélyezési szolgáltatás és előtérrendszer a Docker regisztrációs adatbázisához
A Cloudera iparágvezető gépi tanulási és fejlett Azure-elemzési platformjával hatékonyabban dolgozhat az alkalmazásaival és az adataival.
Esettanulmányok
Források
Privát adattárház-környezet létrehozása az Azure Kubernetes Service (AKS) segítségével
Machine Learning-alkalmazás fejlesztése
A GitHubon
Interakció az Apache Sparkkal bárhonnan nyílt forráskódú REST-felületi Livy segítségével
A Confluent felhőjével másodpercek alatt megkezdhető a streamelés az Azure-ban a méretezhető fürtökkel és az iparági szabványoknak megfelelő biztonsági funkciókkal.
Források
Mi a Confluent Cloudhoz készült Apache Kafka?
Gyorsútmutató: A Confluent Cloudhoz készült Apache Kafka használatbavétele
A Confluent Cloud-erőforrás kezelése
A GitHubon
A kifejezetten a streamfeldolgozó alkalmazásokhoz készült adatbázis
Modern és hagyományos Linux- vagy Windows-alkalmazásokat futtathat nagyvállalati szintű biztonsággal, támogatással és méretezéssel, közben pedig csökkentheti a működési költségeket, és javíthatja a hatékonyságot.
Esettanulmányok
Források
A fejlesztői ingázás lerövidítése a Docker és az Azure segítségével
Tárolók üzembe helyezése az Azure ACI-ben a Docker CLI használatával
A GitHubon
A legújabb kiadásokból készült, továbbfejlesztett biztonsági és megfelelőségi funkciókat tartalmazó, Azure-ra optimalizált kernel- és felhasználóitér-összetevőket használhat.
Esettanulmányok
Források
Gyorsútmutató: Linux rendszerű virtuális gép létrehozása az Azure Portalon
Ubuntus virtuális gép előkészítése az Azure-beli használatra
A GitHubon
Hivatalos felküldés a cloud-inithez: felhőpéldány inicializálása
Közös lekérdezési felület és adatmodell használatával tranzakciókat, keresést, elemzést és mobilhasználatot magába foglaló eseteket támogathat az üzleti szintű stratégiai kezdeményezésekhez és a fontos alkalmazásokhoz.
Esettanulmányok
Források
A MongoDB futtatása az Azure-ban
A GitHubon
További ismeretek szerzése ezekkel a nyílt forráskódú forrásokkal
A nyílt forráskód felfedezése a Microsoft oldalain
Projekteket és közösségeket ismerhet meg, eszközökhöz férhet hozzá, és blogbejegyzéseket olvashat a Microsofttal és a nyílt forráskódokkal kapcsolatban.
A karrierlehetőségek kiszélesítése gyakorlati képzéssel
A nyílt forráskóddal kapcsolatos technikai készségeit részletes útmutatókkal fejlesztheti.
A nyílt forráskódú megoldások felfedezése, kipróbálása és üzembe helyezése
Megismerheti az Azure-beli futtatásra optimalizált nyílt forráskódú megoldások és vállalati alkalmazások gazdag választékát.
Alkalmazásfejlesztői sorozat
Saját ütemben végezhető tanulási lehetőségekkel és technikai szakértők által vezetett élő eseményekkel fejlesztheti a tudását.
Azure Open Source Blog
Naprakész híreket kaphat, amelyek segítenek a rugalmas fejlesztésben és a gyors innovációban.
Az Azure ingyenes kipróbálása
Népszerű szolgáltatásokat használhat ingyenesen 12 hónapig, több mint 55 további szolgáltatást pedig mindig ingyen – valamint 200 USD értékű kreditet is kap, amelyet az első 30 napban használhat fel.
