Publicaciones de Telegram de Microsoft Azure Українською

Налашування логів Application Insight для APIM

Доповнюючи цей пост ось де налаштовуються логи для API Management:

⚙️ Налаштування через Azure portal — 📱 Enable Application Insights logging for your API.

Підключення Application Insight + була задача розширити логи і відображати request-body. Для цього включили Frontend Response (на скріншоті).

⬇️⬇️⬇️

👨‍🎓API Management (API) - допомагає консолідувати різні API в одному інтерфейсі або, наприклад, виставити легасі API, якщо є якісь обмеження підключення із-за застарілої реалізації. І це в цілому — ще різного функціоналу там вистачає. Єдине — це вартість на маленька, якщо повноцінно використовувати.

Попрацювали певний час з відео-курсами від Microsoft для підготовки до сертифікацій.

По відгукам відеоогляди більш поверхневі, якщо порівнювати з матеріалами Learning Path.

➡️ Ось тут був пост про це

Ось посилання на ресурс з відео-курсами 📱 Instructor-led Training Series

Які є ролі фахівців з даних?

Ще доповнюючи ➡️ цей пост ось цікавий слайд з ролями для роботи з даними. ©️Слайд взятий з Microsoft івенту Data Fundamentals.

Database Administrator
▪️Розгортання бази даних та налаштування
▪️Безпека та доступ користувачів
▪️Резервне копіювання та відмовостійкість
▪️Моніторинг продуктивності та оптимізація

Data Engineer
▪️Інтеграції даних і ETL процеси
▪️Очищення та перетворення даних
▪️Схеми зберігання аналітичних даних та завантаження даних

Data Analyst
▪️Аналітичне моделювання
▪️Подання та узагальнення даних
▪️Візуалізація даних

💡 Єдине ще не бачу роль Data Scientist

На днях в логах Application Insight налаштовували відображення IP-адреси

Треба було ідентифікувати точно звідки приходять запити.

💡 В даному випадку використовується Azure API Management і в налаштуваннях до нього підключений Application Insight для збору логів.

За замовчанням IP-адреси не відображаються в цілях безпеки. Як на скріншоті.

Щоб увімкнути збір та зберігання IP-адрес треба внести зміни в JSON шаблон App Insight ресурсу. Інструкція нижче за посиланням.

📱 Geolocation and IP address handling

Поставьте 👌 хто мав досвід з API Management. Цікаво наскільки популярний сервіс в нашій локації.

👋 Трохи вирішив розібратися з Microsoft Fabric. Але почав з початку 😀 — послухав івент Data Fundamentals.

Корисно. Рекомендую. Помітив, загалом, що fundamentals івенти досить цікаві — гарно висвітлюють базові речі.

В цьому розповідають про:
▪️ Що таке дані та які бувають типи даних?
▪️ Як дані зберігаються?
▪️ Які є ролі фахівців із даних?
▪️ SQL та NoSQL
▪️ Аналітика даних
▪️ ...

Ну і звичайно фокус на сервіси 📱 Microsoft для роботи з даними. Скріншот з переліком сервісів звідти.

Кому цікаво, ось найближчі дати:
🗓 21.11 - 22.11 🗓 25.11 - 26.11

☝️ 2 дні по 1,5 години

Ціни на сертифікації Microsoft пішли вниз 📉

З 1 листопада змінилася ціна на сертифікацію з $80 до 💲5️⃣8️⃣

Приємний бонус і це для України 😎

В інших країнах вищі ціни і взагалі не для всіх країн є знижка.

Є нюанс. Поки на сторінці іспиту ціна відображається стара, але якщо реєструватися на іспит то на етапі оплати підтягується нова.

Тому не соромимося, готуємося та сертифікуємося. Всі умови для цього є.

📱 New pricing for Microsoft Certification exams

AI магія з GitHub Copilot for Azure 😎

Використання розширення GitHub Copilot для Azure та Azure Kubernetes Service у VS Code:

▪️Пошук прикладу для встановлення AKS з GitHub
▪️Розгортання кластеру
▪️Розгортання контейнерів

https://www.youtube.com/watch?v=SCUAdAxS8ZY

🎓 З'явилася нова сертифікація: Fabric Data Engineer

Data Engineering тема надважлива сьогодні — без гарно підготовлених даних з ШІ далеко не зайдеш.

Щоб пройти сертифікацію достатньо здати іспит DP-700.

Ще зацініть картинку 🤘 — гарно візуалізує загальний роадмап розвитку у data engineering, data science та data analytics.

Microsoft Fabric, хто не знає — це SaaS платформа аналітики та даних. Вона поєднує Power BI, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory в єдине середовище.

📱 Announcing the new Fabric Data Engineer Associate Certification

👋 Коли у травні проходив Microsoft Build зробив ось такий скриншот собі. Забув скинути.

Satya Nadella, хто не знає — це CEO Microsoft, анонсував тоді GPT-4o.

Так ось хочу тут звернуту увагу на тенденцію позитивного розвитку GPT моделей - вартість в рази зменшується 📉 та швидкість роботи покращується. Тобто глобально над цим працюють постійно і на практиці це в цілому відчувається — вже можна підтвердити.

Кумедний ракурс картинки вийшов. Надсилав ще тоді своїм колегам, то вони спитали як я туди потрапив 😄 YouTube можна по різному фотографувати📸.

Як порахувати вартість використання GPT-моделей в Azure?

Два способи, спираючись на практику:

▪️Стартовий розрахунок — за допомогою Azure Calculator
▪️На базі історичної інформації (метрик)

1️⃣ Перший спосіб - дуже приблизний. В Azure Calculator обираємо Azure OpenAI Service, там потрібну модель і вказуємо кількість токенів вхідних та вихідних. На місяць. Вхідні — це prompt, вихідні — відповідь.

Треба враховувати скільки користувачів, як часто запити, де та як використовуються GPT-моделі. Кучу всього. Хочеться сказати, що розрахувати майже не реально, але треба рахувати та від чогось відштовхуватися.

2️⃣ Другий спосіб більш надійний — на базі історичних даних, коли на виході ми маємо метрики 📊 використання за 1-3 місяці. І тут якраз гарно допоможе розробка MVP або стартувати використанням застосунку невеликими робочими групами.

На картинці саме ті необхідні метрики на які можна спиратися. І цей інтерфейс з'явився нещодавно з оновленням Azure OpenAI Studio. Дуже корисний, зверніть на нього увагу.

3️⃣ І третій спосіб теж актуальний — не паритися та не рахувати 🙂. Як показує досвід вартість можна корегувати, наприклад граючись з різними моделями, але не суттєво. Треба по трохи звикати до таких цін. AI стрімко розвивається, рано чи пізно всі цим будемо користуватися.

І краще чим швидше віднайти як це буде приносити вам вигоду 💰 та цим покривати витрати.