Microsoft Azure
Microsoft Azure adalah rangkaian layanan Cloud Computing yang terus berkembang untuk membantu organisasi menghadapi tantangan bisnis. Dalam Microsoft Azure kita di bebasan untuk membangun, mengelola, dan menyebarkan Perangkat Lunak pada jaringan global yang masif menggunakan Tools Favorite dan Frameworks.[1] Microsoft Azure menyediakan software as a service (SaaS), Platform as a service (PaaS) dan Infrastructure as a Service (IaaS) dan mendukung banyak bahasa pemrograman, tools, dan Framework yang berbeda, termasuk perangkat lunak dan perangkat lunak pihak ketiga khusus dan Microsoft.
Microsoft Azure | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
![]() | |||||||||
Tipe | Komputasi awan, Platform sebagai layanan, infrastructure as a service (en) ![]() ![]() ![]() | ||||||||
Versi pertama | 1 Februari 2010 | ||||||||
Lisensi | Close Source untuk Platform, Open Source (Sumber Terbuka) untuk Client SDKs | ||||||||
| |||||||||
| |||||||||
| |||||||||
Azure diumumkan pada Oktober 2008, dimulai dengan kode nama "Project Red Dog",[2] dan dirilis pada 1 Februari 2010, sebagai "Windows Azure" sebelum berganti nama menjadi "Microsoft Azure" pada 25 Maret 2014.
Microsoft mendaftar lebih dari 600 layanan Azure, yang beberapa diantaranya dicakup di bawah ini:
Compute
Merupakan bagian dari teknologi Windows Azure yang berguna dalam proses komputasi, baik secara foreground maupun background job (berjalan di belakang layar), [3]
- Virtual machines, menyediakan fasilitas mesin virtual Windows dan Linux yang bisa kita dapat dalam hitungan detik. Dengan dukungan dari Linux, Windows Server, SQL Server, Oracle, IBM, dan SAP, Azure Virtual Machines memberikan virtualisasi yang fleksibel untuk berbagai solusi komputasi pengembangan dan pengujian, menjalankan aplikasi, dan memperluas pusat data atau data center. Ini merupakan salah satu kebebasan perangkat lunak open source yang dikonfigurasi sesuai kebutuhan. Seolah itu adalah rak lain di pusat data serta memberikan kita kekuatan untuk menerapkan aplikasi dalam hitungan detik, bukan berminggu-minggu.[4]
- App services, dengan fitur ini kita dapat dengan cepat membuat aplikasi cloud yang powerful untuk web dan seluler. tidak hanya itu, kita juga dapat dengan cepat membangun aplikasi web, seluler, dan API yang kuat menggunakan .NET, .NET Core, Java, Ruby, Node.js, PHP, Python, dan Docker. Integrasikan Layanan Aplikasi Azure ke dalam kerangka kerja yang ada, dan dapatkan produktivitas pengembang yang tak tertandingi dengan kemampuan canggih seperti integrasi berkelanjutan, debugging situs langsung, dan Microsoft Visual Studio IDE yang sudah terkemuka di industri. Plus, manfaatkan ekosistem aplikasi prebuilt, API, dan konektor dari Azure Marketplace. Terapkan pembaruan dengan mudah dengan kemampuan CI / CD terintegrasi dengan Layanan Tim Visual Studio, Bitbucket, Docker Hub, dan GitHub.[5]
- Web Apps, membuat dan menerapkan aplikasi web penting dengan cepat dalam skala besar. Mendukung platform Windows dan Linux, Built-in autoscale dan load balancing, Ketersediaan tinggi dengan patch otomatis, Pengerahan berkelanjutan dengan Git, Team Foundation Server, GitHub, dan DevOps, Mendukung WordPress, Umbraco, Joomla, dan Drupal.[6]
- Functions, mempercepat pengembangan dengan pengalaman komputasi event-driven tanpa server, dan Anda dapat menskalakan permintaan dan membayar hanya untuk resources yang Anda konsumsi.[7]
- Cloud Services, Buat aplikasi cloud dan API yang sangat tersedia dan dapat ditingkatkan skalanya. Cloud Services mendukung banyak bahasa pemrograman contohnya Java, Node.js, PHP, Python, .NET, dan Ruby.[8]
- Mobile Apps, kita dapat membangun aplikasi iOS, Android, dan Windows yang menarik. Gunakan fitur Aplikasi Seluler dari Azure App Service untuk dengan cepat membuat aplikasi lintas-platform dan native yang menarik untuk iOS, Android, Windows, atau Mac. Menyimpan data aplikasi di cloud atau di tempat. Mengotentikasi pelanggan. Kirim pemberitahuan push atau tambahkan logika back-end kustom Anda di C # atau Node.js.[9]
AI + Machine Learning
- Azure Batch AI, kita dapat bereksperimen dengan mudah serta melatih pembelajaran lebih dalam dan model AI atau kecerdasan buatan secara paralel dan sesuai skalanya. Fokus pada beban kerja, bukan kepada infrastruktur dengan meninggalkan penyediaan sumber daya dan manajemen untuk Batch AI. Layanan ini akan menggunakan mesin virtual, kontainer, dan menghubungkan penyimpanan bersama dan mengonfigurasi SSK untuk masuk. Batch AI Training menyediakan model pemrograman yang fleksibel dan SDK sehingga dapat dengan mudah mengintegrasikan alur dan alur kerja Anda sendiri. Karena Batch AI menangani penerapan, mudah untuk beralih ke jaringan dan hyper-parameters. Batch AI bekerja dengan semua keluarga Microsoft Azure VM, termasuk GPU NVIDIA terbaru yang terhubung dengan InfiniBand. Ini memberi kita kemampuan untuk mengukur sumber daya komputasi untuk apa pun yang dibutuhkan model dan data pelatihan. Infrastruktur kuat yang sama yang digunakan Microsoft untuk pengembangan AI-nya.[10]
- Azure Bot Service, Buat, sambungkan, terapkan, dan kelola bot cerdas untuk berinteraksi secara alami dengan pengguna di situs web, aplikasi, Cortana, Microsoft Teams, Skype, Slack, Facebook Messenger, dan lainnya. Mulai dengan cepat dengan lingkungan pembangun bot yang lengkap. Kita hanya akan membayar untuk apa yang kita gunakan.[11]
- Computer Vision, Fitur ini mengembalikan informasi tentang konten visual yang ditemukan di sebuah gambar. Gunakan pemberian tag, model khusus domain, dan deskripsi dalam empat bahasa untuk mengidentifikasi konten dan beri label dengan percaya diri. Terapkan pengaturan dewasa untuk membantu Anda mendeteksi konten dewasa potensial. Identifikasi jenis gambar dan skema warna dalam gambar. Fitur ini dapat mendeteksi teks dalam gambar menggunakan pengenalan karakter optik (OCR) dan ekstrak kata yang dikenal ke dalam aliran karakter yang dapat dibaca mesin. Menganalisis gambar untuk mendeteksi teks yang disematkan, menghasilkan aliran karakter, dan mengaktifkan pencarian. Hemat waktu dan upaya dengan mengambil foto teks, bukan menyalinnya. Fitur selanjutnya yaitu mendeteksi dan ekstrak teks tulisan tangan dari catatan, surat, esai, papan tulis, formulir, dan sumber lainnya. Kurangi kekacauan kertas dan menjadi lebih produktif dengan mengambil foto dari catatan tulisan tangan alih-alih menyalinnya, dan membuat catatan digital mudah ditemukan dengan menerapkan pencarian. OCR tulisan tangan bekerja dengan berbagai permukaan dan latar belakang, seperti kertas putih, notes kuning, dan papan tulis. Kemudian yang unik adalah fitur ini dapat Kenali lebih dari 200.000 selebritas dari bisnis, politik, olahraga, dan hiburan, serta 9.000 landmark alam dan buatan manusia dari seluruh dunia.[12]
- Emotion, API Emosi mengambil ekspresi wajah dalam gambar sebagai masukan, dan mengembalikan kepercayaan di seluruh serangkaian emosi untuk setiap wajah dalam gambar, serta kotak pembatas untuk wajah, menggunakan API Wajah. Jika seorang pengguna telah memanggil API Wajah, mereka dapat mengirimkan persegi panjang wajah sebagai input opsional. Emosi yang terdeteksi adalah kemarahan, penghinaan, rasa jijik, ketakutan, kebahagiaan, netral, sedih, dan kejutan. Emosi ini dipahami secara lintas budaya dan universal yang dikomunikasikan dengan ekspresi wajah tertentu.[13]
Referensi
- ^ "Definisi Microsoft Azure". Diakses tanggal 19 Oktober 2018.
- ^ "Kode Nama Red Dog". Diakses tanggal 19 Oktober 2018.
- ^ "Compute". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "Virtual Machines". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "App services". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "Web Apps". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "Functions". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "Cloud Services". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "Mobile Apps". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "Azure Batch AI". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "Azure Bot Service". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "Computer Vision". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.
- ^ "Emotion". Diakses tanggal 27 Oktober 2018.