Azure 上の Python

Python アプリをクラウドで構築してデプロイできるだけでなく、AI やデータ サイエンスも活用できます

なぜ Azure 上の Python なのか

クラウドで Python Web アプリを構築する

Python 用に最適化されたマネージド アプリケーション プラットフォームを使用して、より優れた Web アプリをより速く構築します。人気のリレーショナル データベースと非リレーショナル データベース用の Azure サービスを使用して、アプリをデータに接続します。

Python を使用した AI と機械学習用の柔軟なプラットフォーム

データ サイエンスと機械学習用の Azure サービスを使用して、任意の Python 環境から、モデルをすばやく簡単に構築、トレーニング、ホスト、デプロイできます。または、事前に構築された AI ソリューションを利用して、最先端のエクスペリエンスを Python アプリに適用します。

Python 開発に Microsoft のツールもご自分のツールも利用可能

Visual Studio Code で Python アプリの構築とデバッグを行い、数クリックでアプリをクラウドにプッシュします。その後で、Microsoft のクラウドベースの Azure DevOps を試し、完全な DevOps ライフサイクルを Python アプリに導入します。あるいは、使い慣れたツールを利用します。

何ができるかを確認する

Web Apps

インフラストラクチャではなく、アプリケーションのコードに焦点を当てます。基になるインフラストラクチャを Azure が処理している間に、Azure Web Apps on Linux または Azure Functions を使用して、サーバーレス プラットフォーム上で Django アプリや Flask アプリを実行します。

Azure は、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの両方をマネージド サービスとして提供します。これらを Python アプリに追加するのは簡単です。PostgreSQLMySQLRedisAzure Cosmos DB (MongoDB と互換性がある)、その他のサービス向けのマネージド ソリューションの中から選択してください。

Python Web アプリをデプロイする

AI と機械学習

Python SDK を使用して、Azure Machine Learning service でモデルを構築、トレーニング、デプロイしたり、ビジョン、音声、言語、ナレッジ、検索用の事前に構築されたインテリジェント API をわずか数行のコードで利用したりできます。

仕事で Python を利用しているデータ サイエンティストは、使い慣れたツールを使用できます。Azure Notebooks を使用してフル マネージド Jupyter ノートブックからすばやく始めることも、データ探索、モデリング、開発用の人気のツールを提供する使いやすい環境を備えた Data Science Virtual Machines で実験を行うこともできます。

Azure Machine Learning service を試す

開発ツールと DevOps

Python アプリを構築してデバッグするための Microsoft の人気のエディターである Visual Studio Code をお試しください。無料かつオープンソースであり、macOS、Linux、Windows で動作します。多数の強力な拡張機能を利用すれば、エディターから離れることなく、数クリックで、クラウドにアプリをデプロイしてリモートでデバッグすることができます。

その後で、非公開の Git リポジトリをホストして、Linux 上で CI/CD パイプラインを実行し、アジャイルな Azure Boards で作業を計画します。そのためには、クラウドベースの Azure DevOps を使用します。これは個人や、最大 5 人の少人数のチームの場合、いつでも無料です。

Visual Studio Code と使用して Python を試す

Python ファンも愛用

Azure Friday:Python

Django Foundation フェローの Carlton Gibson と Microsoft のクラウド デベロッパー アドボケイトの Nina Zakharenko と一緒に Azure と Visual Studio Code について学習します。

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準備ができたら、いつでも Azure 上で Python を使用してアプリの開発を開始してください。

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