azureに関するnekoruriのブックマーク (295)
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nekoruri 2025/02/22
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静的リンクでビルド - Azure Functions に Go アプリケーションをデプロイする際の注意点
はじめに こんにちは、be3 です！ Microsoft Azure Tech Advent Calendar 2024 - 6日目の記事になります。 こちらの記事では、Azure Functions に Go アプリケーションをデプロイする際の注意点やバイナリの実行形式などに関してご紹介します。 Azure Functions に Goアプリケーション をデプロイする 注意点 結論からお伝えすると、以下の注意点に気を付けてカスタム ハンドラー関数を作成する必要があります。 静的リンクでビルドしたバイナリを使用する 実行環境の OS、CPU アーキテクチャに合わせてビルドしたバイナリを使用する 例えば、Linux、AMD64 環境の場合、コマンドにすると以下のような形になります。 以降では、バイナリの実行形式やGoの仕様に関して解説が中心になるので、「動けばヨシ！」という方は以降の節の デ
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クラウド上のサーバーレスのbotを支えるサービス - Qiita
これは、仮想通貨botter Advent Calendar 2024 シリーズ2 9日目の記事です。 今までこんな感じのことをやっている人間です。 Python歴： 6年 仮想通貨トレード歴： 7年 クラウド利用歴： 7年 Botter歴： 2024年3月時点で 0年! 「おいおい、そのスキルセットがあるのにまだ裁量トレードで消耗してるの？」 そんな煽りが脳内を駆け巡り、ついに私もBotterデビューを決意しました。 すでに有名なbotter先輩方が、Botterの秘伝や構成例を公開されているのを参考にしましたが、難しい界隈用語に初見殺されてちんぷんかんぷん。。 また、探し方が悪いからなのかニッチだからなのか、MLや売買ロジックの外側の部分、特にマイクロサービスを中心に構成するとしたらどうするのか、という例が多くないと感じています。 「なら、とりあえず1つでも公開してみるか」と動き始めた
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Azure Database for MySQLのIOPS設定の変更で月額約100万円のコストダウンが実現しました
はじめに こんにちは。イオンスマートテクノロジー株式会社（AST）でSREチームの林 aka もりはやです。 本記事はAzureのマネージドなMySQLである”Azure Database for MySQL Flexible Server”（以後はDB）のIOPS設定機能やコストについてまとめたシリーズの第3弾となり、コストダウンを達成した成果報告の記事となります。 TL;DR DBの"Storage"の"IOPS"の設定を、"Pre-provisioned IOPS"から"Auto scale IOPS"へ変更した 結果としてDailyで約4万円弱のコストダウンとなり、月額およそ100万円、年額で1200万円の削減が見込めた リスクとして心配していた、急激なIOPS需要へのスケール遅延も（現状は）発生していない 本シリーズの過去記事振り返り 結果の詳細について述べる前に、過去2記事を紹
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マイクロソフト、NoSQL標準の策定を目指し、Cosmos DBで使われている「DocumentDB」をオープンソースで公開。PostgreSQLをベースに
マイクロソフト、NoSQL標準の策定を目指し、Cosmos DBで使われている「DocumentDB」をオープンソースで公開。PostgreSQLをベースに マイクロソフトはNoSQLデータベースの実装として「DocumentDB」をオープンソースで公開したことを発表しました。 DocumentDBは、Microsoft Azure上のvCore-based Azure Cosmos DB for MongoDBとして提供されているNoSQLデータベースのオープンソース実装です（AWSもMongoDB互換の「Amazon DocumentDB」と呼ばれるサービスを提供していますが、別の実装です）（追記：当初、「Azure DocumentDB」のオープンソース実装と記述していましたが、間違いでしたので記述を改めました。お詫びして訂正します）。 Announcing DocumentDB,
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ChatGPT Gov の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing ChatGPT Gov 1. ChatGPT Gov米国政府の人工知能の採用は、この技術における米国のグローバルリーダーシップを維持および強化するために不可欠であると考えています。「OpenAI」では、人々が困難な問題を解決するのを助けるためにAIを構築しており、公衆衛生やインフラの改善から国家安全保障の強化まで、複雑な課題に取り組む公共部門を支援するためのこれらのツールの大きな可能性を見ています。OpenAIの製品を米国政府に提供することで、AIが民主的な価値観に沿った国益と公共の利益に役立つことを保証すると同時に、政策立案者がこれらの能力を責任を持って統合して、アメリカ国民により良いサービスを提供することを目指しています。 本日 (2025年1月28日) 、米国政府機関に「OpenAI」のフロンティアモデルを
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Azureで使うInfrastructure as Code(IaC)は何が良いか
はじめに 個人的な感想です。 長年AzureのインフラをIaCで開発してきましたが、最近はTerraformも覚えてきて一応以下の3つは習得できたかなと。 Azure Resource Manager Template(ARM) Bicep Terraform それぞれ構文も異なりますが、作りたいAzureリソース、設定したいリソースパラメータの指定方法が異なるだけです。 いずれしても結局はAzureインフラの設計が行えないとダメです。 それぞれの特徴などについて、私見で記しました。 各テンプレートの概要 Azure Resource Manager Template(ARM) 記述形式はjsonです。 こちらをゼロから作成するのはとても大変ですが、以下のドキュメントを読み進めると作れるようになるでしょう。 Bicep 記述形式はMicrosoftのオリジナルです。 jsonによくあるカン
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Microsoftとの契約更新で、OpenAIは他社のクラウド購入可能に
米Microsoftは1月21日（現地時間）、米OpenAIとの契約を更新したと発表した。これまでMicrosoftがOpenAIに独占的にデータセンターのインフラを提供してきたが、この更新でOpenAIはMicrosoftの競合他社のインフラも利用可能になる。 公式ブログには、「新たな契約には、容量の独占権の変更が含まれており、Microsoftが優先購入権（ROFR）を持つモデルに移行する」とある。「OpenAIをさらに支援するため、Microsoftは主にモデルの研究とトレーニングのために、OpenAIが追加の容量を構築することを承認した」。 わかりにくいが、OpenAIがAIの研究とトレーニングのために追加の容量が必要になり、Microsoftがそれを賄えない場合は、OpenAIはMicrosoftの競合他社から容量を購入できるということを意味する。 Microsoftは、Open
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【Azure】CosmosDBにおけるパーティション入門ガイド【初心者向け】 | SIOS Tech. Lab
[ { "foodId": "001", "name": "寿司", "country": "日本", //partition key "price": "2000", "category": "米類" }, { "foodId": "002", "name": "うどん", "country": "日本", //partition key "price": "500", "category": "麺類" }, { "foodId": "003", "name": "パスタ", "country": "イタリア", //partition key "price": "1000", "category": "麺類" }, { "foodId": "004", "name": "餃子", "country": "中国", //partition key "price": "300",
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Terraformを本気で使う。Azureで【とりあえずIaaSを作ろう】
はじめに 前回までの記事では主にTerraform Cloudの使い方、既存コードのTF化について試用記を書きました。 今回はAzure仮想ネットワーク、仮想マシン、MySQLをゼロベースからVisual Studio Codeの拡張機能、GitHub Copilotの力を借りて作成したので、そこで気づいたことの投稿です。 Azure Terraformを分かっている人には物足りないかと思いますが、何卒なにとぞ。 Azure Terraform関連の記事一覧は最後の「その他記事」を参照ください。 今回作る構成 以下のリソースを作りました。 仮想ネットワーク Subnet 仮想マシン OSディスク NIC Public IP NSG MySQL Flexible Server Private DNS Zone AzureポータルからClockOpsで作成する場合であれば、上記の第一階層のリソ
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Azure Functions 環境を Terraform で構築する
はじめに はじめまして。株式会社ビットキー Cross Incubator チームの酒井です。 Cross Incubator チームは開発チームを横断して SRE・Backend・Frontend の垣根なく拾いきれなかった課題を解決するために組織され、高度な雑用係(！)として日々タスクをこなしています。 その中で Azure Functions 環境を一から構築する機会があり、得られた知見を共有します。 Terraform に関連する記事が少なく構築時の情報を集めるのに苦労したので、本記事では Terraform にフォーカスし、ほぼそのまま利用できる Terraform コードを記載する事で同様の環境を構築する方の一助となればと思っています。 概要 Azure Functions 環境を Terraform で構築する方法を解説 ディレクトリ構造と実際のコードを紹介 GitHub
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開発経験ゼロからの挑戦！AzureFunctionsを使った処理効率化方法と成功するまでの道のり - Qiita
はじめに こんにちは！AgVenture Labの荒井です。 Azure Functions、皆さんはご存知ですか？Azure FunctionsはMicrosoftのクラウドサービスで、サーバレス環境でコードを実行できる便利な仕組みです。 実は、私はシステムエンジニアの経験はあるものの、アプリ開発についてはほぼ初心者。 それでもAzure Functionsを使って既存のプロダクトの処理効率化に挑戦してみました。 この記事では、そんな初心者がAzure Functionsを使いこなそうと奮闘した体験談をお届け します。 これを読んでいただければ、初めての方でも自信を持って一歩を踏み出せるはずです！ 目次 Azure Functionsの利用方法 なぜAzureFunctionsを選んだのか？ 最初の壁：HTTPトリガーのタイムアウト LinuxとWindowsの違いに苦しむ 非同期処理の
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Flex 従量課金プラン使う際の GithubAction での Azure Functions デプロイの注意点 - Qiita
初めての投稿になります。 最近登場したAzure Functions のFlex 従量課金プランですが、GithubActionがどうしてもうまくいかず、途方に暮れていたところ、解決したので備忘に書いておきます。 Flex 従量課金プランはいいぞ Flex 従量課金プランは、従来より安定しており、メモリも１GBのみから２GBと４GBで増やせるようになっているほか常時使用可能なインスタンスと組み込みの仮想ネットワーク (VNet) 統合が含まれます。 基本的によくなっていますのでお勧めです。 GithubActionのymlファイルで、Flex 従量課金プランの場合のみ、必要な設定 - name: 'Deploy to Azure Functions' uses: Azure/functions-action@v1 id: deploy-to-function with: app-name:
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Azure OpenAIのGraphRAGを解説及び検証（検証編） - Qiita
本記事は、前記事の続編です。 Azure OpenAIのGraphRAGを解説及び検証（解説編) はじめに 前回記事では、GraphRAGやGraphDBの特徴、活用事例等に関し解説いたしました。 今回の記事は、検証編として、実際に、GraphRAGをAzure上にデプロイし、検証していきます。 検証編目次 graphrag-acceleratorとは 事前準備 Azureリソースの準備 graphrag-acceleratorのデプロイ クエリの用意 実行結果 まとめ graphrag-acceleratorとは graphrag-acceleratorを graphragを簡単にAzure上に構築できるIaCとして、graphrag-acceleratorが公開されています。 事前準備 ①以下のツールが必要になります。 Azure CLI >= v2.55.0 awk - a stan
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Azure Functions - Durable Functionsでモンテカルロシミュレーションを実行する
Durable Functions AWS LambdaやAzure Functionsに代表されるFaaSは、サーバーレスアーキテクチャの一つであり、スケール性に優れて多くの処理を並列実行できます。しかし、FaaSはイベントドリブンな処理をするために、1回あたりの処理にはタイムアウトが設けられていることが多く、長時間かかるタスクには向いていません。例えばAzure Functionsを使ってHTTPのWeb APIを作成する場合、リクエストから230秒以上処理がかかる場合はタイムアウトしてしまいます。 FaaSのスケール性や開発容易性（マネージド）を使いつつ、それらの課題を克服するために、AzureではAzure Functionsの拡張機能であるDurable Functionsを利用することで、タスクを並列実行したりチェーンでつなげたりしながら長時間にわたり実行することができます[1
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Azure の運用を支える AIOps #2【インシデント管理編】
この記事は「Azure の運用を支える AIOps」シリーズの第２回です。今回は、Microsoft Azure のインシデント管理システムで活用されている AIOps のテクノロジーを紹介します。AIOps の概要や Microsoft と AIOps の関わり方については、第１回をご覧ください。 AIOps と インシデント管理 インシデント管理とは インシデント管理（Incident Management）とは、システムやサービスに発生した問題（インシデント）を、迅速かつ効果的に解決するためのプロセスです。単にインシデントを解決するだけでなく、その原因を特定し、将来のインシデントを予防するための対策を講じることも含まれます。そのため、インシデント管理は継続的な取り組みであり、IT サービスマネジメントの重要なプロセスの一つとして認識されます。 インシデント管理のフローには、以下のよう
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【Azure/Bicep】- Bicepを始める
執筆日 2024/11/18 前提 Terraformを使ったAzure構築経験は1年ほどあるが、Bicepを使った経験は全くない。Bicepを使う機会に遭遇したので、学習メモとしてこのブログを書いていこうかなと。 Bicepとは？ Docsより引用 宣言型の構文を使用して Azure リソースをデプロイするドメイン固有言語 (DSL) です。 Bicep ファイル内で、Azure にデプロイするインフラストラクチャを定義し、そのファイルを開発ライフサイクル全体にわたって使用して、インフラストラクチャを繰り返しデプロイします。 リソースは一貫した方法でデプロイされます。 Terraformと同じくインフラストラクチャをコードとして管理するためのツール（IaC）。BicepはAzureに特化しているので、terraformで出来なことがBicepではできるかも。 準備 Visual Stud
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