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Microsoft Connect() evento di oggi, di Redmond-software di base (e di capitalizzazione di mercato) juggernaut sta facendo una serie di tecnologia di annunci, che coprono un’ampia gamma di servizi e prodotti.
Ma, per me, è l’Azure data, analytics e IA storia che si arricchisce oggi. Questo perché due avvincenti servizi su Azure cloud, e in ogni stato rinnovato. E le modifiche sono abbastanza significative per spostare questi servizi dall’essere semplicemente interessante per essere convincente e perseguibile.
I raggi cosmici, e RUs
Cominciamo con il Cosmo DB. Microsoft distribuiti geograficamente NoSQL servizio è stato tecnicamente convincente per un bel po ‘ di tempo, ma il prezzo di ingresso è stato un ostacolo per molti.
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Un numero significativo di Cosmo DB nuovo target di clienti non provengono da comparabilmente prezzo Chiave Google e Amazon DynamoDB database cloud servizi, ma, invece, da buon mercato-ospitato implementazioni di MongoDB, MySQL e SQL Server. La circoscrizione che ha visto Cosmo DB prezzi come un non-starter. Ora, invece di dire a quelle persone che stavano pensando su di esso nel modo sbagliato, Microsoft ha adottato il loro modo di pensare, ha fatto alcuni lavori di ingegneria ed è l’introduzione di molto inferiore entry-level prezzi a partita.
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Il contenitore (ad esempio, tabella, collezione o grafico), la quantità minima di provisioning velocità effettiva è stata ridotta da 1000 RUs (richiesta di unità), a 400 RUs — l’equivalente di $24/mese, giù da $60/mese. Pensare che sembra buono, ma non eccezionale? La trama si infittisce.
Per i clienti che hanno diviso i loro dati in più contenitori e che precedentemente sostenute il provisioning throughput minimo più volte, in precedenza erano stati introdotti condiviso throughput — cioè di provisioning RUs a livello di database, invece. E il minimo che c’è ora 400 RUs, questa volta verso il basso da 10.000 RUs.
Questo significa che il prezzo entry-level per un Cosmo DB database con più contenitori, è ora $24/mese, giù da $600/mese. Inoltre, la credenziale di throughput (in contenitore o a livello di database) può ora essere salito a un livello più granulare — in incrementi di 100 RUs ($6/mese), in calo di un ordine di grandezza dal precedente minimo incremento di 1000 RUs.
E, in cima a tutto questo, Cosmo DB consente ai clienti di mix e match di contenitore e di database a livello di throughput di provisioning, fornendo una maggiore flessibilità. Poi c’è la recente introduzione riservati capacità di Cosmo DB — consentendo ai clienti di impegnarsi per 1 o 3 anni, in cambio di uno sconto fino al 65%. Microsoft offre anche la connessione livelli del Cosmo DB (attraverso l’Azzurro gratuito tier o uno speciale di 30 giorni autonoma di offerta) per la sperimentazione e un emulatore gratuito per lavoro di sviluppo — nel locale macchine, o in contenitori Docker. Il Cosmo DB tenda è ora molto più grande.
La macchina di apprendimento
Nel frattempo, presso l’IA ranch, Microsoft annuncia la disponibilità generale (GA) di Azure Machine Learning service. Mary Jo Foley ha coperto la GA notizie. Mi piacerebbe parlare di cosa è cambiato in questa nuova versione del servizio.
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Originale Azure Machine Learning service-ora chiamato Azure Machine Learning Studio-è stata una sorta di ambiente di sviluppo grafico per fare machine learning (ML) di lavoro. Era molto tecnico, ma riservato e un po ‘ di codice contrario, rendendo quindi poco attraente per i dati di scienziati, la cui conoscenza era comunque necessario per rendere la maggior parte di esso.
Il secondo round di Azure ML, ha coinvolto un applicazione desktop chiamato Azure Machine Learning Banco di lavoro, così come AI add-in per Visual Studio Codice. Mentre questo è molto più focalizzata sul codice, di proprietà di utensileria ancora alienati dati scienziati, che non vogliono adottare nuovi strumenti per l’adozione di un nuovo cloud.
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Ma oggi GA offre un ulteriore versione raffinata di Azure ML, che ora funziona praticamente qualsiasi ambiente, per il linguaggio di programmazione Python — il più popolare con i dati scienziati. Se si utilizza la riga di comando, il PyCharm ambiente di sviluppo integrato (IDE), Jupyter notebook, o anche Databricks notebook, dati gli scienziati possono ora utilizzare l’Azure ML di sperimentazione, preparazione dei dati, la formazione, l’implementazione del modello di gestione e monitoraggio, e utilizzare una grande varietà di ML e profondo algoritmo di apprendimento quadri (tra cui PyTorch, TensorFlow, e scikit-impara) per l’avvio.
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Quelli che usano Visual Studio Codice (che, tra l’altro, gira su Mac e Linux, non solo Windows) hanno ancora accesso. Infatti, che l’accesso è migliorata, così come VS Codice con l’estensione Python supporta il caricamento di Jupyter notebook e in grado di eseguire matplotlib visualizzazioni direttamente all’interno dell’editor.
Vee tre
Ci è stato a lungo un modo di dire, nel settore che Microsoft prende a destra con i suoi prodotti alla terza release. E con questa terza versione di Azure ML e la terza revisione importante di quest’anno del Cosmo DB prezzi di pianificazione, questo sembra essere vero, nel 2018, come quando Visual Basic versione 3 è uscito 25 anni fa.
E, a proposito, Microsoft sta rilasciando anche un’anteprima della versione 3 .NET SDK per Cosmo DB di oggi (così come il supporto CORS e Apache Cassandra supporto API nell’emulatore). Quindi c’è ancora qualche altro punti di dati — di fit-e-finitura storia di dati e AI servizi di Azure.
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