WebCamp: Developer Day: Все об Azure Web Sites - Сергей Байдачный

•

0 likes•320 views

Все об Azure Web Sites Сергей Байдачный Майкрософт Украина Мы расскажем о том, что такое Web Sites в MicrosoftAzure, механизмы создания и настройки простых веб-сайтов, использование существующих CMS, затронем вопросы резервного копирования и использования различных баз данных.

Все
об
Azure
Web
Sites
Сергей
Байдачный
Майкрософт
Украина
Sergiy.Baydachnyy@MicrosoN.com

Функциональность
Azure
Web
Sites
позволяет
реализовать
развертывание
и
поддержку
популярных
Web
приложений
в
облаке
от
MicrosoN

WebCamp: Developer Day: Все об Azure Web Sites - Сергей Байдачный

Start
Simple
10
веб
сайтов
бесплатно
Работающий
веб
сайт
за
секунды
Простое
управление
и
изменение
плана
Автоматическое
распределение
нагрузки

Code
Smart
ASP.NET,
ASP,
PHP,
или
Node.js
SQL
Azure
или
MySQL
Большинство
шаблонов
базируются
на
Open
Source
Разработка
с
помощью
VS
или
WebMatrix
Поддержка
утилит
для
различных
платформ
(Windows,
OSX,
Linux)

Go
Live
Rapid
deployment
for
quick
itera~on
Integrated
source
control
with
Team
Founda~on
Server
(TFS)
and
Git
Built-‐in
monitoring
of
perf
and
usage
data
Quick
access
to
request
logs,
failed
requests
diagnos~cs
and
diagnos~cs

Mul~-‐tenant.
Daily
quotas
Mul~-‐tenant.
No
quotas
Dedicated
VMs.
No
quotas
Dedicated
VMs.
No
quotas.
Scaling

What's hot

Знакомство с Drupal 8

DrupalSPB

CD&Azure

Oleg Chorny

Облако Microsoft – это еще и про Open Source. Конференция РИТ++

Microsoft

Облако Microsoft - это еще и про Open Source. Поддержка Linux на Microsoft Azure - это только верхушка айсберга. Мы попробуем посмотреть с высоты на то, как Microsoft Azure поддерживает Open Source, и спуститься по всему стеку OSS: * мигрируем Java-приложение на Windows Azure (PHP, NodeJS, Python, Java), используя Eclipse и Azul JDK * развернем готовое приложение (Drupal, WordPress, Joomla, etc) * используем коммьюнити-дистрибутив Linux (Ubuntu, CentOS, etc).

Chrome push notifications. Анатомия и разработка

Web2.0

Open stack в 2ГИС

лекция №6

Davit mkrtchyan rich wicket presentation

Victoria Astapenko

Специфика рендеринга vue.js-приложений на сервере, Алексей Клюев

Mail.ru Group

– Зачем нужен серверный рендеринг фронтэнд приложению или сайту? – Какие инструменты стоит применять под задачи проекта? – Интересные задачи по серверному рендерингу: загрузка данных, разделение сред выполнения кода, и другие. – На что обращаем внимание при деплое, что замеряем, как анализируем метрики?

QA Fest 2016. Татьяна Люлюченко. Немного о мобильных браузерах

QAFest

Будущее уже здесь! Поэтому уже недостаточно тестировать только на десктопных браузерах, не забываейте про мобильные. Но, как и везде, в мобильных браузерах есть свои особенности. Именно о них мы и поговорим: типы мобильных браузеров, специфики для разных платформ. Используйте эту информацию мудро ;)

Микросервисы в .NET Core

Andrew Gubskiy

Google appengine for_starupweekend2010

Startup Weekend

Создание и продвижение интернет ресурса общественной организации Азербайджа...

Gamid Mamedov

Глава 1. Основы web-разработки. Преимущества, сравнение с другими CMS. 1.1. Понятие CMS систем 1.2. Понятие и определение Joomla 1.3. Различие CMS систем, обзоры, инструменты 1.4. Что такое домен, понятие и виды 1.5. Что такое хостинг 1.6. Система имен доменов DNS Глава 2. Какие были сделаны работы по созданию сайта. 2.1. Установка и настройка компонентов 2.2. Модули 2.3. Плагины 2.4. Создание структуры и подразделов меню 2.5. Настройки дизайна и проектирование интерфейса Глава 3. Продвижение сайта 3.1. Подготовка базовой платформы на основе Joomla 3.2. Методы и способы продвижения портала 3.3. Google analytics Заключение

6.dev meetup2 wistia_android_y_bondarev

Nata Isaevich

Big switch: жизнь после Microsoft

Alexander Byndyu

Демонстрация настройки Virtual Security Gateway для виртуального коммутатора ...

Cisco Russia

Trainspotting Transporting: RabbitMQ, Akka.NET, Rx, MVI, Cycle.js

DevOWL Meetup

Introduction to Windows Azure IaaS

Alexander Feschenko

Windows Azure now offers a new feature currently in customer preview called Virtual Machines & Virtual Networks. This new functionality provides Windows Azure with an IaaS platform for you to deploy your own virtual machines. In Windows Azure IaaS you can easily deploy and run Windows Server and Linux virtual machines in Windows Azure. This session explains the Virtual Machine storage architecture and demonstrates how to provision and customize virtual machine in Windows Azure and how to securely connect them to on-premises IT infrastructure with Windows Azure VPN’s.

Backbone js for expert fridays.pptx

Provectus

CloudsNN 2013 Гаджиев Георгий. Windows azure iaas обзор

Clouds NN

What's hot (20)

Знакомство с Drupal 8

CD&Azure

Облако Microsoft – это еще и про Open Source. Конференция РИТ++

Chrome push notifications. Анатомия и разработка

Web2.0

Open stack в 2ГИС

лекция №6

Davit mkrtchyan rich wicket presentation

Специфика рендеринга vue.js-приложений на сервере, Алексей Клюев

QA Fest 2016. Татьяна Люлюченко. Немного о мобильных браузерах

Микросервисы в .NET Core

Google appengine for_starupweekend2010

Создание и продвижение интернет ресурса общественной организации Азербайджа...

6.dev meetup2 wistia_android_y_bondarev

Big switch: жизнь после Microsoft

Демонстрация настройки Virtual Security Gateway для виртуального коммутатора ...

Trainspotting Transporting: RabbitMQ, Akka.NET, Rx, MVI, Cycle.js

Introduction to Windows Azure IaaS

Backbone js for expert fridays.pptx

CloudsNN 2013 Гаджиев Георгий. Windows azure iaas обзор

Similar to WebCamp: Developer Day: Все об Azure Web Sites - Сергей Байдачный

Новые возможности развертывания и масштабирования open source приложений в Az...

Artur Baranok

Основные аспекты управления веб-проектом в Microsoft Azure Websites

Artur Baranok

Microsoft Azure - введение в основные сервисы для разработки и инфраструктуры...

Microsoft

IIS7 possibilities

Транслируем.бел

Open source technologies in Microsoft cloud - MS SWIT 2014

Alexey Bokov

Vladimir Unev

ArchiOFF

Windows Azure для стартапов

Alexey Bokov

Облако Windows Azure для тестирования и разработки

Alexey Bokov

Drupal в облаке - Владимир Юнев

DrupalCamp MSK

Облачные технологии предлагают масс преимуществ для размещения веб-приложений. Надежность, экономия, возможность отказаться от своей инфраструктуры, автоматическое масштабирование и многое другое - вот плюсы облачного размещения. В этом докладе мы рассмотрим как облачная платформа Azure позволит вам получить все преимущества для хостинга проектов на базе Drupal на Linux или Windows в виде PaaS-решения или просто в виртуальных машинах.

Что нового в ASP.NET 5

Microsoft

Microsoft Internet Information Services 2007

Транслируем.бел

Web deployment

GetDev.NET

Web matrix

.toster

Облако Microsoft Azure - введение в основные сервисы для разработки и инфраст...

Microsoft

Azure - облачные сервисы и приложения

Alexander Babich

Jelastic PaaS for DevOps: Hybrid Cloud based on Microsoft Azure

Dmitry Lazarenko

Развертывание и управление CMS Drupal в Microsoft Azure

Artur Baranok

Roman Zdebskiy - Windows Azure

Andrew Mayorov

Netbeans Desktop Applications

scassau

Сервисы и технологии Интернет WEB 2.0

Matevosyan Artur

Similar to WebCamp: Developer Day: Все об Azure Web Sites - Сергей Байдачный (20)

Новые возможности развертывания и масштабирования open source приложений в Az...

Основные аспекты управления веб-проектом в Microsoft Azure Websites

Microsoft Azure - введение в основные сервисы для разработки и инфраструктуры...

IIS7 possibilities

Open source technologies in Microsoft cloud - MS SWIT 2014

Vladimir Unev

Windows Azure для стартапов

Облако Windows Azure для тестирования и разработки

Drupal в облаке - Владимир Юнев

Что нового в ASP.NET 5

Microsoft Internet Information Services 2007

Web deployment

Web matrix

Облако Microsoft Azure - введение в основные сервисы для разработки и инфраст...

Azure - облачные сервисы и приложения

Jelastic PaaS for DevOps: Hybrid Cloud based on Microsoft Azure

Развертывание и управление CMS Drupal в Microsoft Azure

Roman Zdebskiy - Windows Azure

Netbeans Desktop Applications

Сервисы и технологии Интернет WEB 2.0

More from GeeksLab Odessa

DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых снимков Алексей Кравченко (Senior Data Scientist at Zoral Labs) Мы рассмотрим разнообразие существующих спутниковых данных и способов их применения в сельском и лесном хозяйстве, картографировании земной поверхности. Далее сфокусируемся на задаче геометрической коррекции снимков как первом шаге процесса обработки спутниковых данных, включая геопривязку снимков, регистрацию изображений, субпиксельную идентификацию контрольных точек, совмещение каналов. Также расскажем о некоторых интересных и неожиданных подходах к определению ориентации и jitter спутников и построению маски облачности. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Kappa Architecture: How to implement a real-time streaming data analytics engine Juantomás García (Data Solutions Manager at OpenSistemas, Madrid, Spain) We will have an introduction of what is the kappa architecture vs lambda architecture. We will see how kappa architecture is a good solution to implement solutions in (almost) real time when we need to analyze data in streaming. We will show in a case of real use: how architecture is designed, how pipelines are organized and how data scientists use it. We will review the most used technologies to implement it from apache Kafka + spark using Scala to new tools like apache beam / google dataflow. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор

GeeksLab Odessa

DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Обзор методов детекции лиц на изображение Юрий Пащенко ( Research Engineer, Ring Labs) В данном докладе мы предлагаем обзор наиболее новых и популярных методов обнаружения лиц, таких как Viola-Jones, Faster-RCNN, MTCCN и прочих. Мы обсудим основные критерии оценки качества алгоритма а также базы, включая FDDB, WIDER, IJB-A. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание пропущенных диагнозов Виктор Сарапин (CEO at V.I.Tech) Как эффективно определять дубликаты на десятках миллионов пациентов, и как определять пропущенные диагнозы и лечебные действия. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Recent deep learning approaches for speech generation Дмитрий Белевцов (Techlead at IBDI) В последние пол года появилось несколько важных моделей на базе глубоких нейронных сетей, способных успешно синтезировать человеческую речь на уровне отдельных сэмплов. Это позволило обойти многие недостатки классических спектральных подходов. В этом докладе я сделаю небольшой обзор архитектур наиболее популярных сетей, таких как Wavenet и SampleRNN. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Распределенные вычисления: использование BOINC в Data Science Виталий Кошура (Software Developer at Lohika) BOINC - это открытое программное обеспечение для распределенных вычислений. Данный доклад освещает использование приложения BOINC в различных областях науки, которые связаны с обработкой огромных массивов данных, на примере текущих активных исследовательских проектов. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Магистерская программа "Data Science" в УКУ Орест Купин(Master's Student at UCU) В этом докладе я расскажу вам о магистерской программе со специализацией в анализе данных в Украинском Католическом Университете. Я расскажу про структуру программы, основные курсы, а также опишу свой опыт как студента УКУ и поговорю об вызовах с которыми мы столкнулись в этом году. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью Apache Spark Степан Пушкарев (GM (Kazan) at Provectus / CTO at Hydrosphere.io) После подготовки данных и обучения моделей на больших данных с использованием Apache Spark встает вопрос о том, как использовать обученные модели в реальных приложениях. Помимо модели важно не забывать про весь пайплайн пре-процессинга данных, который должен попасть в продакшн в том виде, в котором его спроектировал и реализовал дата саентист. Такие решения, как PMML/PFA, основанные на экспорте/импорте модели и алгоритма имеют очевидные недостатки и ограничения. В данном докладе мы предложим альтернативное решение, которое упрощает процесс использования моделей и пайплайнов в реальных боевых приложениях. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоинформатики Дмитрий Новицкий (Старший научный сотрудник в ИПММС НАНУ) Этот доклад посвящен bioVec: применению технологии word2vec в задачах биоинфоматики. Сначала мы напомним как работает Word2vec и аналогичные ему методы Word Embedding. Затем расскажем об особенностях Word2vec в применении к геномным последовательностям-- основному виду данных в биоинформатике. Как обучать bioVec, и применять эту технологию к задачам классификации белков, предсказания их функции и др. В заключении мы продемонстрируем примеры кода для обучения и использования bioVec. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Data Sciences и Big Data в Телекоме Александр Саенко (Software Engineer at SoftServe/CISCO) Александр расскажет о некоторых интересных примерах использования Big Data и Data Science в Телекоме: оптимизация сотовой сети, улучшение клиентского опыта, модели прогнозирования местоположения мобильных устройств, предотвращения оттока абонентов, обнаружение фрода и других. Рассмотрит основные современные подходы к их решению на основе алгоритмов машинного обучения. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Высокопроизводительные вычислительные возможности для систем анализа данных Михаил Федосеев ( Архитектор инфраструктурных решений, LanTec) В докладе мы поговорим о hardware стороне систем анализа данных для случаев построения приватных облаков или локальных высокопроизводительных вычислительных кластеров. Рассмотрим какие технологии и комплексные решения от компании Hewlett Packard Enterprise позволяют ускорить процесс анализа данных. Это не только зарекомендовавшие в своей области лучшие в своем сегменте сервера линейки HPE Apollo, а так же высокоскоростные сетевые коммутаторы HPE, но и дополнительные вспомогательные элементы решения, такие как мощные графические карты NVIDIA и хост-процессоры Xeon Phi. Так же будет рассмотрен стек HPE Core HPC Software Stack, который позволяет администраторам контролировать использование ресурсов системы. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и TensorFlow, Ольга Романюк (Data Scientist at Eleks) В течении последних 8 месяцев мы в Eleks работали над системой отслеживания модных трендов, основанной на глубинной остаточной нейронной сети с тождественным отображением. При тренировке сети мы использовали онлайн увеличение объема данных, а также распараллеливание данных по двум картам GPU. Мы создали эту систему с нуля при помощи TensorFlow. В презентации я расскажу о практической стороне проекта, нюансах реализации и подводных камнях, с которыми мы столкнулись во время работы. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонных разговорах Юрий Гуц (Machine Learning Engineer, DataRobot) Автоматическая аннотация спикеров — интересная задача в обработке мультимедиа-данных. Нам нужно ответить на вопрос "Кто говорит когда?", не зная ничего о количестве и личности спикеров, присутствующих на записи. В этом докладе мы рассмотрим работающие методы для аннотации спикеров на телефонных разговорах. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...

GeeksLab Odessa

From bag of texts to bag of clusters Терпиль Евгений / Павел Худан (Data Scientists / NLP Engineer at YouScan) Мы рассмотрим современные подходы к кластеризации текстов и их визуализации. Начиная от классического K-means на TF-IDF и заканчивая Deep Learning репрезентациями текстов. В качестве практического примера, мы проанализируем набор сообщений из соц. сетей и попробуем найти основные темы обсуждения. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...

GeeksLab Odessa

Графические вероятностные модели для принятия решений в проектном управлении Ольга Татаринцева (Data Scientist at Eleks) Как часто вам приходится принимать решения, используя знания в определенной предметной области? На сколько хороши такие решения? А теперь представьте, что вы собрали знания лучших экспертов в предметной области. Похоже, что ваши решения, основанные на этих знаниях, будут куда более взвешенными, не так ли? Мы будем говорить о системе ProjectHealth, которая была построена на основе опыта лучших экспертов в проектном управлении в компании Eleks. Для реализации поставленной задачи была использована графовая вероятностная модель, а именно байесовская сеть, имплементированная на Python. За время работы над проектом мы прошли шаги от извлечения требований, поиска данных и построения модели с нуля до реализации BI дашборда с возможностью углубиться в детали, доходя до сырых данных. Сейчас ProjectHealth экономит большое количество времени для топ менеджмента и ресурсов компании, так как мониторит состояние бизнеса в малейших деталях ежедневно и делает это как настоящий эксперт. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...

GeeksLab Odessa

DataScienceLab, 13 мая 2017 Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи Байесовской оптимизации Максим Бевза (Research Engineer at Grammarly) Все алгоритмы машинного обучения нуждаются в настройке (тьюнинге). Часто мы используем Grid Search или Randomized Search или нашу интуицию для подбора гиперпараметров. Байесовская оптимизация поможет нам направить Randomized Search в те места, которые наиболее перспективны, так, чтобы тот же (или лучший) результат мы получили за меньшее количество итераций. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот

GeeksLab Odessa

DataScienceLab, 13 мая 2017 Как знать всё о покупателях (или почти всё)? Дарина Перемот (ML Engineer at SynergyOne) Раскроем собственный ответ на вопрос "Чего же хочет покупатель?". Поделимся результатами исследований транзакций и расскажем, есть ли у вас домашний питомец. А так же, продемонстрируем, как машинное обучение уже сейчас помогает узнавать вас ближе. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...

GeeksLab Odessa

JS Lab 2017, 25 марта Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты Владимир Агафонкин (Lead JavaScript Engineer at MapBox) Mapbox GL JS — открытая JS-библиотека для создания современных интерактивных карт на основе WebGL. В разработке более трех лет, она сочетает в себе множество удивительных технологий, сложных алгоритмов и идей для достижения плавной отрисовки тысяч векторных объектов с миллионами точек в реальном времени. В этом докладе вы узнаете, как работает библиотека внутри, и с какими сложностями сталкиваются разработчики современных WebGL-приложений. В докладе: отрисовка шрифтов, триангуляция линий и полигонов, пространственные индексы, определение коллизий, расстановка надписей, кластеризация точек, обрезка фигур, упрощение линий, упаковка спрайтов, компактные бинарные форматы, параллельная обработка данных в браузере, тестирование отрисовки и другие сложности. Все материалы: http://jslab.in.ua/2017

JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js

GeeksLab Odessa

JS Lab2017, 25 марта, Одесса Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js Илья Климов (CEO at Javascript.Ninja) "- Что это? - Микросервис! - И что он делает? - Микропадает". Про микросервисы сейчас не рассуждает только ленивый. Все рассказывают про то, как микросервисы спасают от сложности разработки, снижают время развертывание и повышают общую надежность систем. Этот доклад - про подводные камни, которые ждут оседлавших волну этого хайпа с Node.JS. Мы поговорим про ошибки, которые стоили мне и моей компании бессонных ночей, потерянной прибыли и, временами, веры в могущество микросервисной архитектуры. Все материалы: http://jslab.in.ua/ Организаторы: http://geekslab.org.ua/

More from GeeksLab Odessa (20)