Автор: admin

Microsoft Fabric надає можливість інтеграції даних Azure Cosmos DB через функцію дзеркального відображення (mirroring), яка наразі знаходиться у попередній версії. Ця функція дозволяє реплікувати дані з Azure Cosmos DB у сховище даних Fabric OneLake майже в режимі реального часу без необхідності використання ETL-процесів і без впливу на продуктивність транзакцій або витрат одиниць запитів (RU) у Cosmos DB.

Основні можливості дзеркального відображення Cosmos DB у Microsoft Fabric

• Реплікація даних в OneLake: Дані Cosmos DB автоматично реплікуються в OneLake у форматі Delta Lake з відкритим кодом, що забезпечує сумісність з різними аналітичними інструментами всередині Fabric і поза ним.

• Безшовний доступ до даних: Після реплікації дані доступні для аналітики через Power BI у режимі DirectLake, а також можна використовувати T-SQL для складних агрегатних запитів, Spark для аналізу та машинного навчання, а також записні книжки для створення моделей.

• Автоматичне створення аналітичних об’єктів: Під час дзеркального відображення створюються три ключові елементи — сама дзеркальна база даних з керуванням реплікацією, кінцева точка аналітики SQL і семантична модель за замовчуванням, що спрощує роботу з даними та їх аналіз.

• Підтримка змін схеми та вкладених даних: Дзеркалювання автоматично адаптується до змін у структурі даних Cosmos DB — нові властивості додаються як нові стовпці, а вкладені JSON-дані можна розширювати за допомогою T-SQL функцій, таких як OPENJSON.

• Гнучкість у розгортанні: Дзеркальне відображення підтримує реплікацію однієї бази даних у кількох робочих областях Fabric, а також вибір регіонів Azure Cosmos DB для мінімізації затримок реплікації.

Налаштування та використання

Для використання дзеркального відображення необхідно:

• Мати обліковий запис Azure Cosmos DB для NoSQL з увімкненою безперервною резервною копією.

• Створити або використати існуючу ємність Microsoft Fabric.

• У порталі Fabric створити дзеркальну базу даних, вказавши вихідну базу Cosmos DB для реплікації.

Після налаштування можна:

• Запитувати дані вихідної бази Cosmos DB у режимі лише для читання через портал Fabric, використовуючи SQL-запити.

• Виконувати аналітичні запити до дзеркальної бази даних в OneLake за допомогою T-SQL, об’єднувати дані з кількох контейнерів і використовувати їх для BI та ML-завдань.

Переваги використання Cosmos DB у Microsoft Fabric

• Відсутність необхідності у складних ETL-процесах для інтеграції даних.

• Економія ресурсів Cosmos DB завдяки мінімізації використання одиниць запитів.

• Єдиний аналітичний простір, що об’єднує дані з Cosmos DB та інших джерел у Fabric.

• Підтримка сучасних аналітичних сценаріїв із використанням Power BI, Spark, AI-інструментів і записних книжок.

• Можливість масштабованого і гнучкого побудови архітектури даних із використанням відкритих форматів і стандартних інструментів Microsoft.

Отже, інтеграція Azure Cosmos DB з Microsoft Fabric через дзеркальне відображення надає потужний і зручний спосіб організації аналітики на даних NoSQL із мінімальними накладними витратами та високим рівнем автоматизації. Ця можливість особливо корисна для організацій, які прагнуть об’єднати операційні та аналітичні дані в єдиному сучасному аналітичному ландшафті.

Існує спосіб заблокувати певні програми, які ви не бажаєте використовувати ваші співробітники. Якщо ви користуєтеся Microsoft 365, є такий продукт, як Defender for Cloud Apps , і він вміє робити саме це і навіть більше. Про це ми й поговоримо у сьогоднішній статті.

Можливості Microsoft Defender for Cloud Apps

Дуже часто бізнес-замовники запитують:
«Чи можна відстежити, які додатки використовують співробітники?»
«Чи можна заблокувати певні програми?»

Відповідь – так , і допоможе в цьому Defender for Cloud Apps , який входить до пакету Microsoft Defender for Business . Він може:

• відстежувати хмарні програми,

• виявляти потенційні загрози безпеці,

• автоматизувати реакцію інциденти.

Питання ліцензування

На жаль, у ліцензії Microsoft 365 Business Premium доступна лише урізана версія Defender for Cloud Apps. Повний функціонал доступний у:

• Microsoft 365 E5

• або можна додати Enterprise Mobility + Security E5 (EMS E5) до Business Premium.

Виявлення хмарних програм (Cloud App Discovery)

Це перша ключова функція. Вона дозволяє виявляти всі хмарні програми , які реально використовуються у вашій організації — не тільки ті, що «офіційно дозволені».

Існує два способи використання:

1. Через лог-файли брандмауерів (доступно в Business Premium),

2. Інтеграція з Defender for Endpoint (потрібний E5/EMS E5) – це найкращий варіант, який дає автоматичні звіти в реальному часі.

Каталог хмарних програм (Cloud App Catalog)

Microsoft перевірила понад 30 000 хмарних додатків і надала кожній оцінці ризику за 90 критеріями — від безпеки до юридичних вимог. Ви можете:

• дозволити додаток (sanctioned),

• заборонити (unsanctioned),

• стежити (monitored).

Наприклад:

• Dropbox можна помітити як monitored – дозволено, але з попередженням.

• Box можна повністю заборонити – доступ блокуватиметься на рівні Defender for Endpoint.

Блокування програм у реальному часі

На комп’ютері користувача , якщо він спробує зайти на сайт забороненої програми (наприклад, box.com), він отримає повідомлення: «
Цей сайт заблоковано вашою організацією» .

Політики безпеки

Defender for Cloud Apps підтримує гнучкі політики , наприклад:

• Неможливе переміщення (Impossible Travel) – якщо користувач увійшов до системи у Львові, а через 10 хвилин – у Києві.

• Підозріла переадресація пошти — якщо хтось налаштував пересилання листів на зовнішню адресу.

Політики дозволяють:

• Надсилати повідомлення ІТ-відділу,

• Автоматично блокувати користувача

• Встановити високий рівень ризику користувача в Azure AD,

• І багато іншого.

Підбиття підсумків

Defender for Cloud Apps — потужний інструмент для контролю та забезпечення безпеки у хмарному середовищі Microsoft 365. Він допомагає:

• Виявляти несанкціоновані додатки,

• Блокувати потенційно небезпечні послуги,

• Реагувати на підозрілу поведінку автоматично.

Штучний інтелект розвивається з блискавичною швидкістю, і сьогодні ми заглибимося у найпотужніші інструменти, що формують майбутнє. Від Gemini від Google до Grok від XAI — усе це не футуристичні фантазії, а реальність, яка вже змінює наше життя, роботу та мислення. Давайте розглянемо, як ці передові AI-рішення впливають на особисту та професійну сферу.

Розділ 1: Google Gemini — нове уявлення про «нативне мислення»

Почнемо з Gemini від Google. Це не просто ще одна AI-модель — Google розширює горизонти, впроваджуючи концепцію нативного мислення. Інакше кажучи, Gemini не лише виконує інструкції, а й розуміє контекст, обробляє інформацію та формує власні висновки.

Хоча найпросунутіші версії ще перебувають на етапі експериментів, перші результати вже вражають. Найцікавіше — глибока інтеграція Gemini в екосистему Google: Пошук, Асистент, Workspace. Від написання листів до планування подій — Gemini працює у фоновому режимі, роблячи ваш досвід розумнішим та інтуїтивнішим.

Особливість, що вирізняється — кастомізовані Gems: модулі, які можна налаштувати під власні потреби. Це ставить Gemini на передову лінію AI-інновацій.

Розділ 2: Grok від XAI — дотепний AI-помічник

Користуєтесь платформою X (раніше Twitter)? Познайомтесь з Grok — вашим новим улюбленим AI. Його головна перевага — тісна інтеграція з платформою X. Grok черпає дані з трендів, новин і дискусій у реальному часі, надаючи найактуальнішу інформацію.

А ще Grok має характер. Він не «роботичний», а дотепний, живий і навіть веселий. Це не просто асистент — це мов розмова з розумним другом.

Grok чудово розпізнає дезінформацію та вміє знаходити правдивий, перевірений контент без зайвих пошуків.

Розділ 3: Claude від Anthropic — етичний штучний інтелект

Наступний гравець — Claude від компанії Anthropic. Його створено з урахуванням принципів конституційного AI, тобто з орієнтацією на людські цінності: відповідальність, прозорість і справедливість.

Claude відзначається здатністю працювати з довгими текстами: юридичні документи, наукові статті, навіть цілі книги. Він може узагальнювати, виділяти головне та відповідати на деталізовані запити. Завдяки функції Artifacts, він чудово підходить для командної роботи.

Розділ 4: Microsoft Copilot — AI у щоденній роботі

Використовуєте Word, Excel, PowerPoint чи Outlook? Тоді Copilot стане для вас справжнім проривом. Він допомагає створювати презентації, керувати листуванням, аналізувати дані — все прямо у звичних програмах.

І це ще не все: Copilot підключений до інтернету через Bing, тож ви можете отримувати актуальні дані прямо в робочому просторі.

Доступні також агенти за професійною роллю — для маркетологів, менеджерів проектів, продавців і не тільки.

Розділ 5: ChatGPT від OpenAI — універсальна AI-платформа

ChatGPT вже став знайомим брендом — і недарма. Він може писати, перекладати, генерувати ідеї, створювати вірші, писати код і набагато більше. Його адаптивність до різних стилів та тонів вражає.

OpenAI постійно вдосконалює ChatGPT, роблячи його ще креативнішим і точнішим. Завдяки плагінам і кастомним GPT, кожен користувач може адаптувати інструмент під свої потреби — від планування подорожей до технічної підтримки.

Розділ 6: Canva — AI для креативних і візуальних рішень

Canva зробила дизайн доступним для всіх. А з додаванням AI-інструментів її можливості стали ще ширшими. Тепер можна створювати графіку, зображення й макети просто описом у тексті.

Функція Magic Studio відкриває нові горизонти: створення контенту, презентацій, автоматичне генерування відео. Творчість ще ніколи не була такою доступною.

Розділ 7: Alexa від Amazon — розумніша голосова AI

Alexa давно відома як помічник для музики й «розумного дому». Але зараз вона еволюціонує завдяки генеративному AI.

Нові моделі дозволяють Alexa вести природні діалоги, підсумовувати новини, допомагати з написанням текстів та ідеями — і все це з урахуванням ваших уподобань, акаунту Amazon і календаря.

Розділ 8: DALL·E від OpenAI — мистецтво з уяви

DALL·E дозволяє створювати зображення за текстовими описами — хоч наскільки фантастичними. Він розуміє не тільки слова, а й емоції, стилі, теми.

Інтеграція з ChatGPT дозволяє створювати візуальний контент у зв’язці з текстовим — ідеально для маркетологів, освітян і креаторів.

Розділ 9: WhatsApp — знайомий додаток з прихованою AI-потужністю

Можливо, ви не сприймаєте WhatsApp як AI-інструмент, але Meta активно впроваджує розумні функції. Від швидких відповідей до рекомендацій стікерів на основі контексту — AI працює у фоновому режимі, покращуючи ваш досвід.

WhatsApp зберігає відданість конфіденційності та наскрізному шифруванню, гарантуючи захист навіть у часи AI-прогресу.

Розділ 10: Майбутнє вже настало

Від персональних асистентів до творчих партнерів — сучасні AI-інструменти вже змінюють спосіб, у який ми працюємо та живемо. Це не плани на завтра — це реальність сьогодення.

Дякуємо, що вирушили з нами у подорож світом новітніх AI-технологій. А який інструмент вам хочеться спробувати найбільше?

Azure MCP Server — це нове open-source рішення, яке дозволяє AI-агентам взаємодіяти з хмарними ресурсами Azure за допомогою протоколу Model Context Protocol (MCP). Цей протокол стандартизує спілкування між агентами (клієнтами) та зовнішніми ресурсами (серверами), що дозволяє розробникам створювати AI-орієнтовані робочі процеси для доступу, запитів і керування сервісами Azure за допомогою команд природною мовою.

Що таке Azure MCP Server?

• MCP (Model Context Protocol): Відкритий протокол, призначений для підключення AI-агентів до зовнішніх інструментів і джерел даних у єдиному, масштабованому форматі. MCP використовує архітектуру клієнт-сервер на основі JSON-RPC 2.0, підтримує різні способи передачі даних, такі як стандартний ввід/вивід і HTTP з Server-Sent Events (SSE).

• Azure MCP Server: Реалізує стандарт MCP для надання доступу до сервісів Azure — таких як файлове сховище, бази даних, аналітика логів і команди CLI — AI-агентам. Це дозволяє агентам виконувати контекстно-залежні операції з ресурсами Azure: робити запити до баз даних, керувати сховищем або виконувати команди CLI.

Підтримувані сервіси та інструменти Azure (Публічна прев’ю-версія)

На даний момент Azure MCP Server підтримує широкий спектр сервісів та інструментів Azure, зокрема:

• Azure Cosmos DB: Перегляд акаунтів, запити до баз даних, керування контейнерами/елементами, виконання SQL-запитів.

• Azure Storage: Перегляд акаунтів, керування blob-контейнерами/файлами, запити до таблиць сховища, отримання метаданих.

• Azure Monitor (Log Analytics): Перегляд робочих просторів, запити до логів за допомогою KQL, керування таблицями, налаштування моніторингу.

• Azure App Configuration: Перегляд сховищ, керування парами ключ-значення, робота з мітками, блокування/розблокування налаштувань.

• Azure Resource Groups: Перегляд і керування групами ресурсів.

• Azure CLI: Виконання будь-яких команд Azure CLI з підтримкою виводу у форматі JSON.

• Azure Developer CLI (azd): Запуск команд azd для керування шаблонами, розгортання та налаштування.

Приклади використання

Ось кілька практичних прикладів того, що можна робити за допомогою Azure MCP Server:

• Дослідження ресурсів Azure:

  • «Покажи мої акаунти сховища Azure»

  • «Покажи всі бази даних Cosmos DB»

  • «Покажи мої групи ресурсів»

  • «Покажи таблиці у моєму сховищі»

• Запити та аналітика:

  • «Зроби запит до мого робочого простору Log Analytics»

• Керування конфігурацією:

  • «Покажи мої сховища App Configuration»

  • «Покажи пари ключ-значення у App Config»

• Розширені операції:

  • «Покажи мої кінцеві точки Azure CDN»

  • «Допоможи створити Azure-додаток на Node.js»

Як використовувати Azure MCP Server

Для режиму Agent Mode у GitHub Copilot:

• Встановіть Azure MCP Server через репозиторій GitHub (доступна установка в один клік).

• У VS Code перемкніть GitHub Copilot у режим Agent Mode і використовуйте команди природною мовою (наприклад, «Покажи мої акаунти Cosmos DB»).

• Для розширеної інтеграції використовуйте разом із розширенням GitHub Copilot for Azure для отримання документації та роботи з графом ресурсів.

Для власних MCP-клієнтів:

• Встановіть і запустіть сервер за допомогою Node.js:

  npx -y @azure/mcp@latest server start

   

• Для транспорту SSE (мережеве/віддалене використання):

  npx -y @azure/mcp@latest server start --transport sse

   

• Налаштуйте свій MCP-клієнт для підключення до відповідного транспорту та порту (за замовчуванням: http://localhost:5008/sse).

Для Azure Functions MCP Server:

• Використовуйте Azure Functions зі спеціалізованими тригерами та біндінгами MCP для створення масштабованих подієвих інструментів, доступних AI-агентам.

Приклад інтеграції

Інтеграція з Claude Desktop (або іншими MCP-клієнтами):

• Запустіть Azure MCP Server.

• Оновіть конфігурацію клієнта, вказавши endpoint MCP-сервера та необхідні змінні середовища (наприклад, рядки підключення, ID агента).

• Використовуйте надані методи, такі як list_agents(), connect_agent(), або query_default_agent(), для взаємодії з ресурсами Azure через MCP-інтерфейс.

Як почати роботу

• Встановіть Node.js (потрібен для Azure MCP Server).

• Клонуйте репозиторій Azure MCP Server або використайте команду npm.

• Підключіть AI-агента (наприклад, GitHub Copilot, власний MCP-клієнт) до сервера через стандартний ввід/вивід або SSE.

• Використовуйте команди природною мовою для роботи з ресурсами Azure.

Azure MCP Server наразі знаходиться у стадії публічного прев’ю, ведеться активна розробка і очікується поява нових функцій. Це важливий крок до агентного, AI-керованого хмарного розвитку, що робить ресурси Azure доступними та керованими через розмовні інтерфейси та стандартизовані протоколи.

Під час щоденних деплойментів у Kubernetes розробники часто стикаються з проблемою: зміни в ConfigMap не застосовуються до працюючих подів. У цій статті ми розглянемо, чому так відбувається і як це можна швидко виправити.

Що таке ConfigMap у Kubernetes?

ConfigMap — це об’єкт Kubernetes, який зберігає конфігураційні дані окремо від коду застосунку. Це дозволяє тримати код чистим і спрощує підтримку. Зазвичай у ConfigMap зберігаються параметри, як-от рядки підключення, URL-адреси та інші змінні середовища.

Чому зміни в ConfigMap не застосовуються до подів

1. Под не був перезапущений після оновлення ConfigMap

Після оновлення ConfigMap існуючі поди не отримують нові значення автоматично. Контейнер продовжує працювати з попередньою конфігурацією, поки не буде перезапущений.

Рішення: перезапуск подів

Скористайтеся командою:

kubectl rollout restart deployment <назва-деплойменту>

2. ConfigMap змонтований некоректно

Якщо ConfigMap не був правильно підключений як том або змінна середовища, нові значення не будуть доступні.

Рішення: перевірте конфігурацію монтування

• Для змінних середовища: переконайтесь, що ключі правильно вказані у секціях envFrom або env.

• Для томів: перевірте секції volumeMounts та volumes у специфікації пода.

Помилки в конфігурації монтування можуть призвести до того, що застосунок використовуватиме застарілі дані.

3. Змонтовані томи не оновлюються автоматично

Kubernetes не оновлює вміст томів, підключених через ConfigMap, автоматично після змін. Це очікувана поведінка системи.

Рішення: перезапустіть поди після змін

Після кожного оновлення ConfigMap, змонтованого як том, потрібно вручну перезапустити поди.

4. Деплоймент не відслідковує зміни в ConfigMap

Контролери Kubernetes не слідкують за змінами в ConfigMap, тому оновлення не викликає автоматичний rollout.

Рішення: використовуйте анотацію з хешем

Додайте хеш ConfigMap як анотацію до манифесту деплойменту. Наприклад:

metadata: annotations: checksum/config: "{{ include (print $.Template.BasePath \"/configmap.yaml\") . | sha256sum }}"

Найкращі практики роботи з ConfigMap

1. Використовуйте kubectl rollout restart

Після будь-якої зміни в ConfigMap запускайте:

kubectl rollout restart deployment <назва-деплойменту>

Додайте автоматичний перезапуск подів у ваш CI/CD-процес після оновлення ConfigMap.

3. Використовуйте анотації з хешами

Це надійний спосіб ініціювати оновлення після змін у ConfigMap.

4. Слідкуйте за логами

Логи допоможуть вам швидко виявити помилки, пов’язані з відсутніми або неправильними значеннями в ConfigMap.

Висновок

Проблеми з оновленням ConfigMap — одні з найпоширеніших, але легко вирішуваних. Якщо ви знаєте, як Kubernetes працює з конфігураціями, та використовуєте правильні підходи — перезапуски, коректне монтування та анотації — ваші застосунки завжди отримуватимуть актуальні параметри. Автоматизуйте процеси та перевіряйте логи, щоб уникати помилок у майбутньому.

Розгортання Strapi в Azure App Service забезпечує масштабовану та безпечну платформу для розміщення headless CMS. Нижче наведено огляд процесу, включаючи переваги, кроки налаштування та поради щодо усунення несправностей.

Переваги розгортання Strapi у службі додатків Azure

1. Автоматичне масштабування  : програми служб Azure динамічно регулюють ресурси залежно від робочого навантаження, забезпечуючи високу доступність під час піків трафіку  .
2. Безперервне розгортання : інтеграція з Azure DevOps підтримує автоматичні оновлення та безперервне покращення .
3. Проста інтеграція  : екосистема Azure забезпечує просте підключення до таких служб, як база даних Azure для MySQL або PostgreSQL, сховище Azure та інструменти моніторингу  .
4. Підвищена безпека  : такі функції, як підтримка HTTPS, інтеграція з доменами користувача і вбудовані механізми автентифікації, захищають вашу програму і дані  .
5. Моніторинг та аналітика  : такі інструменти, як Application Insights, надають метрики для моніторингу продуктивності та усунення несправностей  .

Дії розгортання Strapi у службі додатків Azure

1. Підготовка ресурсів

Використовуйте портал Azure для створення наступних об’єктів:

• Група ресурсів  : організуйте всі пов’язані ресурси до однієї групи.
• Веб-додаток  :
  • Публікація: Code
  • Стек виконання: Node.js (наприклад, Node 16 LTS або Node 20 LTS)
  • Операційна система: Linux (переважно для кращої сумісності)
  • План обслуговування програм: виберіть план на основі очікуваного робочого навантаження  .
• База даних  :
  • Використовуйте базу даних Azure для MySQL або PostgreSQL.
  • Налаштуйте публічний доступ та настройте облікові дані  .
• Обліковий запис зберігання : для керування вмістом, таким як зображення та файли .

2. Налаштування програми Strapi

• Переконайтеся   server.js , що точка входу для вашої програми містить такий вміст:

  const strapi = require ( "strapi" ) ; strapi ( ) . start ( ) ;

• Змініть /config/server.js для доступу до змінних середовища   HOST та   PORT:

host: process. env . HOST , port: process. env . PORT || 3000 ,

3. Розгортання коду

Ви можете розгорнути свою програму Strapi одним з наступних способів:

а. Розгортання ZIP-архіву

1. Встановіть залежність локально (  npm install або   yarn install).
2. Створіть zip-архів вашої програми.
3. Використовуйте портал Azure або CLI для завантаження ZIP-файлу у ваш веб-додаток.

б) Інтеграція з GitHub

1. Завантажте свій код Strapi у репозиторій GitHub.
2. Підключіть репозиторій через Центр розгортання до Azure.
3. Налаштуйте конвеєри збірки, які встановлюють залежності, збирають програму (  yarn build) та розгортають її.

в) Конвеєри Azure DevOps

Створіть конвеєри для збирання та розгортання:

• Завдання побудови конвеєра:

  yarn install set NODE_ENV=PRODUCTION yarn build rm -rf .cache .git

• Завдання розгортання конвеєра:

  - task: AzureRmWebAppDeployment@ 4 inputs: azureSubscription: 'YourSubscription' appType: 'webAppLinux' WebAppName: 'YourAppName'

  4. Підключити базу даних

Оновіть конфігурацію Strapi для підключення до бази даних за допомогою змінних середовища:

module. exports = { database: { client: 'mysql' , // або 'postgres' connection: { host: process.env.DB_HOST, port: process.env.DB_PORT, database: process.env.DB_NAME, user: process.env.DB_USER, password: process.env.DB;

5. Перевірка розгортання
Отримайте доступ до своєї програми через її URL (наприклад,   https://your-app-name.azurewebsites.net). Зверніть увагу, що може знадобитися до 15 хвилин, щоб URL стала активною після розгортання  .

Поради щодо усунення несправностей

1. Якщо розгорнутий сайт порожній:
   • Перевірте журнали у   службі програм > Центр розгортання > Журнали  .
   • Забезпечте належні дозволи для доступу до бази даних  .
2. Уникайте запису в   wwwroot, оскільки в деяких конфігураціях він доступний лише для читання (наприклад, “Запуск із пакета”)  .
3. Якщо розгортання не вдалося, але журнали показують успішне виконання, зачекайте перед повторним розгортанням або оновленням сторінки  .

Виконавши ці кроки, ви зможете успішно розгорнути Strapi у службі додатків Azure, використовуючи її можливості масштабування, безпеки та інтеграції.