👨🏼‍🎨 🕸️ 🏅 50ビルド2018アナウンスパート2. Azureとボット 🤽 🥇 🎅🏽

みなさんこんにちは！この記事では、Buildカンファレンスの主要な発表に関するストーリーを続けます。前号は、ハードウェアの発表（クラウドから開発者向けの開発キットまで）と開発ツールに専念しました。今日はクラウドとボットについてお話します。

この号では：

Mark RussinovichによるAzureアーキテクチャのレビュー
Microsoft Azureに関する主要なお知らせ
ダイアログツールの更新
アレクサとコルタナ：チューインガムの友情

Mark RussinovichによるAzureアーキテクチャのレビュー

このストーリーは、Microsoftクラウドのハードウェアおよびソフトウェアアーキテクチャの概要を説明するMark Russinovichによる従来のセッションから始めるのが最適です。マイクロソフトが50のクラウド地域で100を超えるデータセンターを管理し、高可用性、パフォーマンス、セキュリティを提供する方法、クリーンエネルギーに投資する理由、FPGAを内部で使用する方法などに興味がある場合は、Markのレビューをご覧ください。

Microsoft Azureに関する主要なお知らせ[11-33]

10のトピックで巨大なクラウドに関する発表を中断し、次のリリースに向けてAzure IoT / IoT Edgeを残そうとしました。

Azure Kubernetesサービスの更新[11]
マイクロサービス、コンテナ、およびサーバーレス[12-19]
Azure Cosmos DBアップデート[20]
Azure Cognitive Servicesの更新[21-25]
Azure Machine Learning Update [26-27]
Azure Media Servicesアップデート[28-29]
Azure Blockchain Workbenchの発表[30]
Microsoft CDNアナウンス[31]
Azure Mapsの発表[32]
Azure Confidential Computingの発表[33]

Azure Kubernetes Service（AKS）の更新[11]

AKSは、Kubernetesによるコンテナ管理に特化したクラウドサービスです。主なサービスの更新は次のとおりです。

AKSのDevOpsプロジェクトのサポート 。 VSTSでAKSクラスターを使用するためのサポートを追加しました。数回クリックするだけで新しいクラスターを作成し、アプリケーションをコンテナー化し、CI / CDパイプラインを介してVSTSに展開し、App Insightを介してテレメトリーを分析できるようになりました。これらはすべて、1つのDevOpsプロジェクトに基づいています。
Azure CNIを使用したカスタムVNET 。新機能に対する最も一般的な要求の1つは、既存のVNETにKubernetesノードを展開する機能です。これは、ネットワークコンポーネントのカスタムIPアドレス範囲など、 Azure CNIを通じて可能になりました。
Azure MonitorでAKSのコンテナーの状態を監視します。 Azure Monitorサービスに既に精通している場合は、仮想マシンのステータスをほぼリアルタイムで監視できます。また、このサービスを使用して、ASKクラスターの「正常性」とパフォーマンスを追跡することもできます。
HTTPアプリケーションのルーティング 。 AKSは、DNSレコードとサーバー名を構成する必要なく、Kubernetes Ingressコントローラーを直接使用してアプリケーションを公開する機能をサポートするようになりました。
AKS for Windowsコンテナー （クローズドプレビュー）。多くのお客様は、AKSを使用してWindowsコンテナーを管理する機能に関心があります。このようなメカニズムのクローズドプレビューを開始しました。
AKSに基づくAzure Dev Spaces 。おそらく、多くの人は、何らかのバグをデバッグしたり、新しい機能の動作をテストしたりするために、戦闘環境に可能な限り近いメディアをローカルに展開する必要がある状況に直面しているでしょう。しかし、これは常に、環境のセットアップの複雑さ、アセンブリチェーン、依存関係などです。 Azure Dev Spacesを使用すると、ASKで必要な環境を上げて、開発環境またはAzure CLIから簡単に接続できます。
Azureポータルの更新されたエクスペリエンス。 Azure PortalでAKSクラスターを作成および管理するためのインターフェイスが大幅に更新されました。フィードバックをお待ちしています。

参照：

マイクロサービス、コンテナ、およびサーバーレス[12-19]

AKSの更新に加えて、コンテナ管理全般に関するいくつかの発表も行いました。

Microsoft Container Registry （MCR）-シンジケーションモデルへの移行。コンテナのトピックへの関心が高まるにつれて、タスクのためにコンテナを「受け取る」ためのチャネルの数も増えています。最終的には、コミュニティは多くのアクセスポイントを持つことを望んでいますが、同時に各特定のイメージの信頼性には自信を持っています。そのため、Microsoftのコンテナーについては、最終画像がmcr.microsoft.com（Microsoft Container Registry）から利用可能になり、コンテナーを説明するコンテンツがDocker HubやRed Hatポータルなどの使い慣れたリソースを通じて利用可能になると、シンジケーションモデルに切り替えます。
Azure Container Registry （ACR）の更新には以下が含まれます。
- コンテナのジオレプリケーションを終了して一般利用可能にします。
- ACRビルド （Linuxのプレビュー）-gitコミットと基本イメージの更新からコンテナーの自動アセンブリを構成できるため、OSおよびフレームワークへのパッチの適用が自動化されます。また、ARMのコンテナアセンブリのサポートを追加して、IoTデバイスの更新を高速化する予定です。
- 安全なデフォルトのコンテナレジストリ。戦闘環境でのコンテナの配置には、セキュリティの観点から画像をスキャンすることが理想的です。特に、一部の画像（独自）と他の画像（エイリアン、制御不能）の潜在的な内部依存性を考慮してください。 Aqua SecurityおよびTwistlockとのパートナーシップにより、ACRに新しいCI / CDテンプレートのサポートを追加しました。このテンプレートは、展開する前にイメージをチェックします。
Azure App Servicesの更新には以下が含まれます。
- 複数コンテナのサポート -通常、アプリケーションは真空状態では存在せず、フロントエンド、API、キャッシュサービスなどを備えています。移植性と分離性を高めるために、これらの各ブロックを個別にコンテナーにパックできますが、同時に（Docker ComposeまたはKubernetes Podを使用して）単一のユニットとしてそれらを操作できます。これで、複数のDockerコンテナーから構築されたアプリケーションをApp Servicesにデプロイし、単一のVMに配置できます。
- App Service Environment （ASE）のLinuxがパブリックプレビューになり、ASE診断がLinux WebアプリケーションとAzure機能に拡張され、Webサイトはユーザーを承認し、Azure AD、Facebook、Google、TwitterまたはMicrosoftアカウント。
- パブリックプレビューには、リモートデバッグと、独自のSSHクライアントおよびSFTPプロトコルのサポートも含まれています。
Azure Service Fabricの更新には以下が含まれます。
- Azure Service Fabric Meshは、 Service Fabricの使い慣れた機能を備えた新しいサービスですが、クラスター管理とパッチ適用の頭痛の種を取り除きます。このサービスは、WindowsおよびLinux上のコンテナーをサポートします。（プライベートプレビューに登録-aka.ms/sfmeshpreview ）。
- バージョンSF 6.2は、オペレーティングシステムとしてのRHELサポートのプレビューとともに、Linux .NETランタイムとJavaコードを一般提供します。
- サーバー（オンプレミス）で実行されているSFスタンドアロンクラスターを、Azureから直接（ポータルまたはCLIを介して）作成する機能。
- SFのIoTデバイスへの拡張-エンドデバイスにデプロイされたSFアプリケーションからローカルクラスターを作成し、Azure IoT Hubを通じて一元管理できます。
サーバーレステクノロジーの更新には以下が含まれます。
- Durable Functionsは、一般提供、 Azure Functionsのオプションと状態のサポート、および長時間の実行プロセスに入ります。
- Aplication InsightsおよびApp Service Diagnosticsとの統合をそれぞれ開発することにより、 Azure Functionsの監視および診断のエクスペリエンスが向上しました。たとえば、ポータルで観察するグラフは、Application Insightから直接取得されます。
- Service Bus、Azure Media Services、および近い将来、Azure Container Registryなど、 Azure Event Gridとの統合をサポートするサービスの数を増やします。また、2つの新しいイベントハンドラー、Azure Storage QueuesとAzure Relay Hybrid Connectionsを追加しました。
- マルチクラウドシナリオ用のイベントグリッドのCloudEventsオープンスタンダードのサポート、イベントグリッド上のカスタムイベントのフィールドを表示するカスタムスキーム、およびエンドポイントを検証する代替方法。
- Event Grid用の新しいクライアントおよび管理Java SDK 、および.NET、Node.js、Python、Go、Ruby用の安定したSDKバージョン。
- Azure Stream Analyticsでは 、データ分析用の既存のウィンドウタイプ（タンリング、ホッピング、ホッピング、およびスライド/スライド）に加えて、セッションウィンドウタイプが追加されました。セッションウィンドウは、着信データのブロックに応じて可変サイズの時間ウィンドウを作成し、たとえば、データ不足の期間を除外できます。
- 次の機能は、 Azure Stream Analyticsのクローズドプレビューにも登場しました。異常終了を検出するために、任意の列および更新された組み込みMLモデルによって、サービスの終了時にデータをblobに分割する機能。 aka.ms/ASAPreviewでプレビューにサインアップできます。
Azure SignalR Servicesのパブリックプレビュー。これは、ASP.NET Core SignalRを使用して、展開、スケーリング、接続の維持などを気にせずにリアルタイムアプリケーション（チャット、ライブダッシュボードなど）を作成できる完全に管理されたサービスです。

参考文献 ：

Azure Cosmos DBアップデート[20]

Azure Cosmos DBは1年前に発表され、今日では最も急成長しているAzureサービスの1つです。主な発表：

マルチマスター複製プロトコル （プレビュー中）。新しいプロトコルでは、読み取りだけでなく、さまざまなAzureリージョンをカバーする書き込みにも弾力性があります-99.999％の可用性、保証された低遅延（99パーセンタイル）。同時に、エンドポイントで巨大なスケーラビリティが得られ、サービスは気にせず、数百または数十億のデバイスであり、データ整合性モデルを選択し、可用性、遅延、または帯域幅のどちらがより重要かを選択します。

また、このプロトコルは、マスターレスモデルの潜在的な競合を自動的に識別し、それらを解決するための明確な戦略をいくつか提供します。マルチマスターレプリケーションのデモンストレーションとして、デモサービスPxDrawを作成しました。これは、22のリージョン間に展開され、遅延を減らすためにマルチマスター機能を使用する巨大なマルチユーザー描画ボードです。
VNETサービスエンドポイントの一般提供 。この機能を使用すると、クラウド内の仮想ネットワーク内からAzure Cosmos DBと直接通信できるため、データベースへのアクセスをネットワーク上のユーザーのみに制限できます。
データベースレベルの帯域幅管理 （プレビュー）。これまでは、内部でCosmos DBコンテナとして表されていた個別のコレクション、テーブル、またはグラフ（データモデルに応じて）のレベルで帯域幅を管理できました。すべてのデータベース（またはコンテナのセット）のレベルでルールを設定できるようになり、負荷の種類に応じて、さまざまなレベルのデータストレージでのコスト管理が簡素化されます。
Bulk Executorライブラリの一般提供 。 BulkExecutorライブラリは、基本SDKの拡張機能として作成され、平均でCosmos DBで一括操作を実行する機能を提供し、書き込みスループットを最大10倍改善しました。
SQL API用の非同期Java SDKの一般提供 。 SDKは、人気のあるRxJavaライブラリの機能を使用して、データベースと対話するための新しい非同期APIセットを追加します。

参照：

Azure Cognitive Servicesの更新[21-25]

Azureのコグニティブサービススイートへのアップグレードの一環として、次の新機能を追加しました。

コンピュータービジョン 。英語用の改善されたOCRモデル（プレビュー）が含まれ、署名は新しい言語に拡張されます。
カスタムビジョン 。画像の分類に加えて、オブジェクトを定義（配置）する機能を追加しました。サービスのモデルは、TensorFlow、CoreML、ONNXの3つの形式でダウンロードできるようになりました。
コンテンツモデレーター たとえば、潜在的にアダルト、人種差別的、または不快なコンテンツを示すために、テキスト分類がサポートされています。テキストとビデオの人間によるレビューツールも登場しました。
テキスト分析 。感情の分析、キーフレーズの強調表示、言語の決定といった基本的な機能に加えて、エンティティを識別し、インターネット上の既知のオブジェクト（Wikipediaなど）に接続する機能が追加されました。

また、3つの新しいサービスまたは統合サービスの開始を発表しました。

Azure Speech Serviceは、音声からテキスト、テキストから音声、および音声翻訳（翻訳）の機能を含む統合音声サービスです。サービスのすべての部分は、独自のデータを使用したカスタマイズをサポートしています。たとえば、ブランド音声を作成できるようになりました。
Bing Visual Searchは、画像間での検索、視覚的に類似した画像の検索（星、文化的オブジェクトなどの認識など）、バーコードの操作、画像からのテキスト情報の抽出を可能にするサービスです。
Azure Cognitive Searchは、 コグニティブサービスを使用して既存のデータを強化し、高度なデータを使用して検索を実行できるサービスです。

最後に、実験的な認知サービス-Cognitive Services Labsを開始しました 。

プロジェクト回答検索 -広く知られている事実とインターネットからの情報を自動的に照会および表示することにより、ユーザーの検索エクスペリエンスを強化します。
プロジェクトURLプレビュー -提供されたリンクにWebページのプレビューを作成し、アダルトコンテンツの存在を確認します。
Project Anomaly Finder-開発者は、経時的なデータの変化を自動的に監視し、統計モデルに基づいて異常を検出できます。
Project Conversation Learner （招待による）-提示されたダイアログの例に基づいて、インタラクティブなインターフェイスを作成およびトレーニングできます。
プロジェクトパーソナリティチャット （招待によりまもなく）-共通のトピックに関する対話を維持することにより、ブランドに対応するスマートエージェントパーソナリティを追加できます。
Project Ink Analysis （招待によりまもなく）-碑文をデジタルペンで「解読」し、その内容をオブジェクトやテキストに翻訳できます。

参照：

Azure Machine Learning Update [26-27]

Azure MLの新機能：

Azure ML SDK for Python （プレビュー）：Azure MLに基づいてモデルを作成する主要な段階を実行するデータサイエンティスト向けの単一の管理API：リソースの割り当て/割り当て、モデルのトレーニング、モデルの展開、および評価。 TensorFlow、CNTK、Scikit-learnなどを含む多くのpython互換フレームワークをサポートするPythonからのすべて
コンピュータービジョン、財務予測、テキスト分析（プレビュー）用のAzure MLパッケージ 。これらのパッケージは、開発者がかなり正確で効率的なモデルを使用できるようにする、Azure ML用の既製のPython拡張機能のセットです（pipを介してインストールされます）。もちろん、必要に応じて、再構築、トレーニング、調整を行うことができます。

また、.NET開発者向けのオープンなクロスプラットフォームMLフレームワークであるML.NET （プレビュー）も導入しました。これは、Bing、Office、およびWindowsチームが使用する、マイクロソフトの機械学習の最新の開発を組み込んだ業界ライブラリです。

参照：

Azure Media Servicesアップデート[28-29]

会議で、 Azure Media Service （v3）のAPIの新しいバージョンのパブリックプレビューを発表しました。 APIの3番目のバージョンは開発モデルを簡素化したため、他のサービス（たとえば、イベントグリッドや関数）との統合が容易になり、新しい分析機能が追加され、.NET、.NET Core、Java、Go、Python、Node.jsのサポートされるSDKのセットが更新されました。

メディアコンテンツのAI

1年前に、AI機能を使用してメディアストリームとファイルからメタ情報を抽出するVideo Indexerサービスの開始を発表しました。今年、サービスに新しい機能を追加しました。

Video IndexerサービスをAzureサブスクリプションに接続して、試用期間を超えて使用できるようになりました。
ユーザーレビューのプレビューを考慮したAPIの新しいバージョン。
3つの地域でのサービスの可用性：米国西部2、北ヨーロッパ、東アジア。
6言語でのインターフェースのローカライズ。
更新されたドキュメントと例。

参照：

Azure Blockchain Workbenchの発表[30]

過去18か月の間に、Azureで利用可能なブロックチェーンソリューションテンプレートとブロックチェーンテクノロジー関連ツールを試している何千人ものお客様を見てきました。医薬品の偽造品の追跡から、デジタル各国通貨の作成に至るまで、多くの興味深いシナリオがあります。

新しいツールであるAzure Blockchain Workbenchを発表します。これにより、パイロットブロックチェーンソリューションの開発時間を数か月から数日に短縮できます。ワークベンチは、アプリケーションのインフラストラクチャを自動的に構成するのに役立ち、開発者は決定のロジックに左右されます。

技術的には、Workbenchは開発者に既に馴染みのあるAzure Resource Manager（ARM）テンプレートを使用して、クラウドにブロックチェーンネットワークをデプロイするだけでなく、ユーザー管理用のAzure AD、信頼性の高いキーストレージ、処理用のAzure Key Vaultと統合することもできますService BusおよびEvent Gridを介したスマートコントラクトのイベント、Logic Appsを介した既存のシステムおよびアプリケーションとの相互作用など

参照：

Microsoft CDNアナウンス[31]

VerizonおよびAkamaiの既存のAzure CDNアクセスオプションに加えて、 Microsoft Global Network上で実行される独自のコンテンツ配信ネットワークであるMicrosoft CDNのパブリックプレビューを発表しました。

MGNに基づいて、Office 365、Bing、Xbox Live、Skype、WindowsなどのMicrosoftサービスが構築されます。ネットワーク容量もAzureユーザーが利用できるようになりました。使用可能な場所のリストは、54のグローバルプレゼンスポイントと16のリージョナルキャッシュに拡張されました。

また、CDNと組み合わせて独自のSSL証明書を使用する公開プレビューを発表しました。

参照：

Azure Mapsのお知らせ

Azure Location Based Servicesの名前がAzure Mapsに変更されました。

会議で、次の新機能を発表しました。

検索サービス。 検索サービスを使用すると、実際のオブジェクトとその場所を見つけることができます。ジオメトリによる検索（指定された境界内のオブジェクトを検索する機能）、近隣検索（指定された場所の近くで検索する機能）、およびルートに沿った検索（指定されたルートに沿って関心のあるポイントを検索する機能）を追加しました。
レンダリングサービス。 このサービスは、Azure Map Control内を含むマップの視覚化に使用されます。 GAバージョンでは、埋め込みマップの静止画像用の新しいAPIを追加しました。
タイムゾーンサービス。 このサービスを使用すると、さまざまな場所のタイムゾーンと時間を見つけることができます。 49言語のローカライズされたタイムゾーン名を追加しました。
Azure Map Control。 アプリケーションに地図を埋め込むためのJavaScript Webコントロール。 GAでは、アイテムのアクセシビリティを改善し、より多くの人々にとって便利なものにしました。特に、画面読み上げを制御するアプリケーション（ナレーター）を使用して作業できます。

参照：

Azure Mapsのお知らせ

Azure Confidential Computingの発表[33]

昨秋、Mark Russinovichは、ハードウェアで保護された「コンテナー」でデータを処理できるAzureの機密コンピューティング環境を作成するというMicrosoftの意図について話しました。

そのようなソリューションを作成するには、多くの要因の組み合わせが必要です。

鉄レベルのサポート 。計算中にアプリケーションを分離し、この機能をOSレベルで使用可能にする必要があります。このテクノロジーは、Intel SGXテクノロジーを搭載した最新世代のIntel Xeonプロセッサーで使用できます。サービスのテスト段階では、このようなプロセッサーは米国東部のAzureリージョンで利用できます。クラウドからアクセスできるのは、独自のデータセンターで広く利用可能になる前でもです。
計算モデル 。 Azureコンピューティングプラットフォームを拡張して、TEE（Trusted Execution Environment）を有効にしたインスタンスをホストおよび管理できるようにします。 Intel Xeonの最新バージョンで実行される仮想マシンの新しいファミリー（DCシリーズ）を導入しました（ポイント1を参照）。このようにして、SGX対応アプリケーションをクラウドで実行できます。
開発。機密性の高いアプリケーションコードを移植できるように、さまざまなTEE実装（ソフトウェアとハードウェア）でWindows APIとLinux APIの一貫性を保つために、パートナーと積極的に協力しています。また、このようなアプリケーションを開発およびテストするためのツールにも取り組んでいます。現在、Intel SGX SDKを使用してC / C ++アプリケーションを作成できます。
認証 TEEでコードを実行するとき、それが有効であることを確認する必要があります。鉄の生産者と協力して、検証を簡素化し、高可用性を備えた認証サービスを共同で設計し、サポートできるようにします。
サービスとスクリプト 。仮想マシンは、クラウドで新しい安全なビジネスシナリオを可能にする低レベルのビルディングブロックです。また、どの既成サービスを代表できるかを理解することも重要です。 1）SQL Server Always Encryptedによるデータプライバシーと整合性の保護、2）Confidential Consortium Blockchain Framework（COCO Framework）に基づく信頼できる分散ネットワークの作成、3）シナリオをサポートする複数のデータソースの機密の組み合わせ複数のプレイヤー間で機械学習アルゴリズムを作成します。
研究 Microsoft Researchは、可能性のあるTEEの脆弱性を見つけて防止するために、Azureチームおよびハードウェアメーカーと密接に連携しています。たとえば、TEEアプリケーションが意図的または意図せずにTEE情報を漏洩することを困難にするための高度な技術を検討しています。

参照：

ダイアログインターフェイスのツールの更新[34-37]

上記の実験的なCognitive Services Labsサービス（特に、会話学習者とパーソナリティチャット）に加えて、既存のサービスとツールを大幅に更新しました。

ボットビルダーSDK （第4バージョンのプレビュー）。拡張性とモジュール性に重点を置いたオープンボットSDKの更新バージョン。また、新しいバージョンでは、ユーザーに一連の選択肢またはアクションを提供することで、方向ダイアログを簡単に作成できます。そしてもちろん、より自然なダイアログのためにLUISをプラグインできます。 C＃、JavaScript、Python、Javaの4つのプログラミング言語のサポートを拡張しました。

新しいSDKコンポーネント- ボットビルダーディスパッチ 。ボットを作成するとき、開発者は多くの場合、サービスとモデルの組み合わせを使用して、「インテリジェンス」の全体的なレベルを上げます。これらの状況では、ボットビルダーディスパッチにより、機械学習を使用して分散モデルを作成し、異なるサービス間の潜在的な意図の競合および重複する応答を評価できます。

ボットビルダーツール -LUISモデルとの統合、QnAMakerのナレッジベース、ボットビルダーディスパッチモジュールなど、ボットを作成および管理するためのコマンドラインツール。ツールはクロスプラットフォームでオープンです。
改良されたBot Frameworkエミュレーター （バージョン4プレビュー）。更新されたエミュレータには、改善された動的レイアウトモデル、複数のボット設定、ボットコンポーネントの管理の簡素化、およびLUISおよびQnAサービスと対話する際の応答を検査する機能が含まれます。

また、ダイアログログに基づいてボットをデバッグし、プレゼンテーションモードで再生できるようにするトランスクリプト機能も追加しました。ボットフレームワークエミュレーターはGithubで開かれており、利用可能です。
Azure Bot Serviceの更新。 Azure ADおよび多くのOAuthプロバイダーに基づいてユーザーを認証する機能をサービスに追加しました。また、GDPR要件に合わせてサービスを提供し、ユーザーデータのプライバシーを管理できるAPIを追加しました。
言語理解 （LUIS）の更新。テキスト分析との統合によりサービスの機能が拡張され（上記の認知サービスに関するセクションを参照）、ユーザーフレーズを既知のエンティティに関連付けることができます。また、スピーチをテキストに変換し、さらに意図（意図）に変換する、エンドツーエンドのSpeech to Intentバンドルも可能にしました。最後に、意図を理解するための2つの可能性を追加しました。正規表現エンティティを使用すると、正規表現を使用してステートメントからオブジェクトを抽出できます。パターンを使用すると、少数のステートメント例から意図を引き出すことができます。