Python on Azure
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 とデータ サイエンスも活用できます
Python on Azure を使う理由
Python Web アプリをクラウドで構築する
Python に合わせて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できます。Azure にはリレーショナルと非リレーショナル (SQL と NoSQL) の一般的なデータベースに対応するサービスがあり、お客様のアプリをデータに接続するのに使用できます。
Python を使用する AI と機械学習のための完全なプラットフォーム
データ サイエンスと機械学習の Azure サービスを使用して、モデルの構築、トレーニング、ホスト、デプロイを任意の Python 環境からすばやく簡単に行うことができます。または、事前構築済みの 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 アプリに取り入れることもできます。
Python 開発のツールがそろっています――自分のツールを使うことも可能
Python アプリの構築とデバッグには Visual Studio Code (Windows、macOS、Linux 用に Microsoft が無料で提供するエディター) を使用できます。Azure と Visual Studio Code は GitHub ともシームレスに統合されているため、開発する Python アプリのための完全な DevOps ライフサイクルを導入することができます。その他の、お客様が使い慣れたツールを利用することもできます。
どのようなことができるかをご覧ください
Web アプリ
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集中しましょう。Django や Flask のアプリをサーバーレス プラットフォーム上で実行するには Azure Web Apps on Linux または Azure Functions を使用しますが、基礎となるインフラストラクチャの管理は Azure に任せることができます。
Azure では、リレーショナルと非リレーショナル両方のデータベースがマネージド サービスとして提供されています。PostgreSQL と MySQL、Redis、Azure Cosmos DB (MongoDB との互換性があります)、およびその他のサービスに対応するマネージド ソリューションの中から選択して、簡単に Python アプリに追加できます。
AI と機械学習
Azure Machine Learning でのモデルの構築、トレーニング、デプロイを Python SDK を使用して行うことも、事前構築済みのインテリジェントな API を使用してビジョン、音声、言語、ナレッジ、検索の機能をほんの数行のコードで実現することもできます。
データ サイエンティストが Python で作業するときは、使い慣れたツールを活用できます。組み込みのコラボレーション型 Jupyter ノートブックを利用して、コードファースト エクスペリエンスをすぐに実現できます。Azure Machine Learning と組み合わせると、完全構成済みのマネージド開発環境をクラウド内で利用できます。
開発ツールと DevOps
Microsoft の人気のエディター、Visual Studio Code を Python アプリの構築とデバッグにお試しください。無料かつオープンソースであり、macOS、Linux、Windows で動作します。20,000 点を超える拡張機能が公開されており、Python アプリを作成してクラウドにデプロイするための環境を自由にカスタマイズできます。
Visual Studio Code を使用して Python を試す
次に、 GitHub で Git リポジトリをホストし、GitHub Actions を CI/CD プラットフォームとして使用して Python アプリケーションをビルドおよびテストすることができます。GitHub Actions を使用すると、開発した Python アプリをクラウドにデプロイすることも簡単にできます。Azure App Service、Azure Functions、Azure Kubernetes Service、その他多数のサービスと直接統合されているからです。
Azure と Visual Studio Code を使用して Python アプリを構築する
Microsoft Azure と Visual Studio Code を使用すると、強力な Python アプリを短時間で構築できます。その方法をご覧ください。