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This blog post will show you how to approach and think about pricing throughout your cloud adoption journey.

Databricks, a pioneer of the Data Lakehouse an integral component of their Data Intelligence Platform is available as a fully managed first party Data & AI solution on Microsoft Azure as Azure Databricks, making Azure the optimal cloud for running Databricks workloads.

Today, we are excited to announce a reimagined data governance experience within Microsoft Purview, available in preview April 8, 2024.

In our LLMOps blog series, we’ve explored various dimensions of Large Language Models (LLMs) and their responsible use in AI operations. Elevating our discussion, we now introduce the LLMOps maturity model, a vital compass for business leaders.

We’re dedicated to documenting and sharing our learnings and best practices with the developer community so they can make responsible AI implementation practical for their organizations.

クラウド コンピューティングは、アプリケーションとサービスの構築、デプロイ、スケーリングの方法に革命を起こしました。前例のない柔軟性、機敏性、スケーラビリティを備えていますが、コスト、セキュリティ、コンプライアンスの管理に関するより大きな課題にも直面しています。IT のセキュリティとコンプライアンスは、多くの場合、中央のチームによって管理されますが、コストは、エグゼクティブ、財務、製品、エンジニアリング チーム全体で共通の責任であり、クラウド コストの管理はこのような課題になります。グループ間のコラボレーションを可能にし、データドリブンの意思決定を行う適切なツールを用意することが重要です。幸いなことに、ビジネス上の意思決定を行うために必要なデータにユーザーをまとめ、接続する合理化された FinOps プラクティスを実装するために、Microsoft Cloud に必要なものがすべて揃っています。また、Microsoft Cost Management や Microsoft Fabric の Copilot などの新しい開発では、組織内のコストを管理する方法や、FinOps Framework と FinOps Open Cost and Usage Specification (FOCUS) を活用して FinOps の取り組みを加速する方法について、より良い時間を見ることはできません。この領域には多くのことを取り上げる必要があるため、これを一連のブログ記事に分割します。この最初のブログ投稿では、データのエクスポート方法、FOCUS のヘルプ方法、Fabric でレポートやアラートを設定するために使用できる簡単なオプションなど、シリーズの残りの部分の基礎を構築するために必要な Cost Management と Fabric の主要な要素を紹介します。 Microsoft Cost Management 透明性、精度、効率性でクラウド コストを監視、割り当て、最適化する コスト管理の詳細 Cost Management エクスポートを使用したコードなしの拡張性FinOps

The enterprise development process requires collaboration, diligent evaluation, risk management, and scaled deployment. By providing a robust suite of capabilities supporting these challenges, Azure AI affords a clear and efficient path to generating value in your products for your customers.

今日の世界は、使用するデバイス、構築するアプリケーション、および私たちが持っている相互作用から常にストリーミングされるデータであふれた状態にあります。すべての業界の組織は、このデータを活用してデジタル変革を行い、競争上の優位性を獲得してきました。そして今、AI によって定義された新しい時代に入ると、このデータはさらに重要になっています。  生成 AI と言語モデル サービス (Azure OpenAI Service など) を使用すると、お客様は、従業員の時間の過ごし方を再発明する日常的な AI エクスペリエンスを使用して作成できます。組織固有の AI エクスペリエンスを強化するには、適切に管理された高度に統合された分析システムからクリーンデータを一定に提供する必要があります。しかし、ほとんどの組織の分析システムは、特殊で切断されたサービスの迷路です。  また、何百ものベンダーと何千ものサービスを持つ、非常に断片化されたデータと AI テクノロジ市場を考えると、それは不思議ではありません。お客様は、複数のベンダー自体から切断されたサービスの複雑なセットを結合し、これらのサービスを連携させるコストと負担を発生させる必要があります。 Microsoft Fabric の概要 現在、Microsoft Fabric は、組織が必要とするすべてのデータと分析ツールをまとめるエンドツーエンドの統合分析プラットフォームです。Fabric は、Azure Data Factory、Azure Synapse Analytics、Power BI などのテクノロジを 1 つの統合された製品に統合し、データとビジネスの専門家がデータの可能性を最大限に引き出し、AI の時代の基盤を築きます。 簡単な概要をご覧ください。  Microsoft Fabric の違いは何ですか? Fabric は、組織の分析ニーズのあらゆる側面に対応するエンドツーエンドの分析製品です。しかし、市場の残りの部分からファブリックを本当に離れて設定する 5 つの領域があります。1.