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【速報】Microsoft Ignite 2024 アップデート情報 Azure関連

2024/11/20に公開

11月19-21日開催のMicrosoft Ignite から Azure OpenAI 関連のアナウンスをピックアップして紹介いたします。

Book of News全体の概要がございます。
Azure AI関連のアップデートから、いくつかピックアップしてご紹介いたします。

Azure AIアップデート

  • Azure AI Foundryが新しいプラットフォームとして発表されました。
  • Azure AI Foundry ポータル (旧称 Azure AI Studio) を使用してAIアプリの構築、カスタマイズ、管理を行います。
  • Azure AI Foundry SDKも公開されています。

https://www.youtube.com/watch?v=jVGMGwR9wxM

Azure AI Agent Service

  • Azure OpenAI関連でメインのアップデートとなる機能です。(来月プレビュー予定)
  • Assistants API、Azure OpenAI & Llama等OSSのモデル、Bing Search、Logic Apps等、複数のツールを組み合わせてAIエージェントを簡単に構築するサービスです。
  • 社内のタレント検索、Marketingコンテンツの作成、競合分析等、用途特化型のAgentを作成します。
  • 使用するインターフェイスとしては、従来のWebインターフェイスだけでなく、M365 Copilotや外部アプリケーションとも容易に接続可能になります。

Azure AI Agent Serviceの詳細はこちら

https://www.youtube.com/watch?v=dMEwpthSuhU&t=3s

Azure AI Content Understanding

  • コンテンツ(ビデオ、画像、PDF)を構造化する作業を効率化
  • テンプレートを使用してコンテンツ(ビデオ、画像、PDF)の中から構造化データを抽出、
  • 抽出データを元にIndex作成やDBなどのデータストアに格納可能
  • 例えば、マニュアルビデオからスクリプトの作成や特許、請求書などから特定のフィールドを簡単に抽出可能になります。
  • 従来のdocument Intelligenceを使用したOCR、プロンプトエンジニア、データ格納のプロセスがGUIで簡単に実装可能になります。
    Azure AI Content Understandingに関して

Models-as-a-Service(MaaS)のプロビジョニング型提供

  • Models-as-a-Service(MaaS)で提供していたモデルをプロビジョニング型(占有環境)で提供
  • 占有できるので高いスループットと高レスポンス。大容量データ処理時にコスト削減が期待できる

モデルのファインチューニング

  • 簡単にモデルのファインチューニングを行うことが可能に
  • 事前に用意したjson等のデータをアップロード、モデルを微調整しその評価を行う
  • 複雑なコンテンツやグラフなどから目的のデータを読み取れるようになります。
  • Weights&Biasesと連携しモデルのトレーニングからパフォーマンス監視等のツールを提供します。
    Weights & Biasesとの連携はこちら

その他アップデート

  • すでに発表済みのものもありますが、以下がアナウンスされています。

    • 米国およびEU向けのStandardおよびProvisionedのData Zone展開
    • Provisioned GlobalおよびData Zoneの提供価格を70%削減
    • プロビジョニング スループット ユニット PTUのレイテンシにおいて99%のパフォーマンスSLAを提供
    • Provisioned GlobalおよびData Zoneの時間単価を約50%削減
    • プロンプトキャッシング:Standardでは50%削減、Provisionedでは無料
  • 近日公開予定

    • 米国およびEU向けのBatch Data Zone展開予定です。
    • GPT4o、VisionのFine Tuning
    • 検索、コード生成、カタログ、メモリ、データコネクタを追加するEnterprise Agents
    • モデル更新:GPT4o Voice Chat Completion、出力の予測、o1およびo1 mini GA

Microsoft Fabricアップデート

  • DataとAIを組み合わせたアップデート、セキュリティ機能の強化が目立ちました。

Fabricのアップデート内容をまとめた公式ブログはこちら

アップデート詳細をまとめたブログはこちら

Fabric Database

  • 基本的にレイクハウスが前提のアーキテクチャでしたが、Databaseもデプロイできます。
  • AIアプリケーションのバックエンドとして使用することができるようになるそうです。
  • 現状AIアプリを想定しているようなのでベクトル検索や自動Index作成などが特徴として挙げられていました。

https://youtu.be/fYgsxMQPZSk

コードで管理

  • Azure DevOpsやGit Hubと連携しFabricのアイテムをコードで管理できます。
  • 組織内でのテンプレートを作成、ブランチを作成することで複雑なETL処理を必要とせず、オペミス防止、セキュリティを保つことが可能。

Mirroring対応データベース拡張

  • SnowflakeとAzure SQL DBがGAされました。
  • 他にもAzure MI、Databricksのカタログがパブリックプレビューとして提供されています。
  • 近日公開には待望のOracleSQL Server、PostgreSQL等が含まれていますので、オンプレのデータも活用し易くなります。

Open Mirroringの新機能

  • アプリケーションのデータをミラーリングしてOneLakeに統合することが可能になります。
  • API経由やlocalのCSVデータからドラッグ&ドロップ操作で簡単にデータを取り込めます。
  • データ修正、データ追加も複雑なETL処理なしで、CSVをアップロードするだけで該当箇所のみデータを変更します。
  • データベースと接続することなくデータを取り込みやすくなりました。
    Open Mirroringの紹介

Workspaceの監視

  • WorkspaceのデータをFabric内のEventhouseに取り込みKQLで分析

OneLake Catalog

  • Purviewのようにデータを簡単に検索、カタログ管理する機能。
  • 目的のFabricアイテムを指定するとデータの説明、所有者等メタデータを表示することが可能
  • リネージュの機能でデータがどこからきているか。といったことが閲覧可能
  • 部署などドメインで分けて管理可能

https://youtu.be/CAIB9kv5alw

AI Skills

  • Eventhouse等リアルタイムに来るデータに関して自然言語で問い合わせ可能
  • 複数のテーブル、複数のレイクハウスを組み合わせて問い合わせ可能。
  • NL2SQLでデータソースを自動的に選別して検索可能

Copilot

  • FabricのCopilotが使いやすくなりました。通常データエンジニアリングやPowerBIを開いて操作していましたが、365 CopilotのようにCopilot専用の画面が出来ました。
  • データを指定せずにすぐに確認可能で、関連レポート、データを探すことに使用可能
  • Mobile appからも使用可能です。

Translytical apps in Fabric

  • PowerBIの画面からSQLデータベースを更新可能になりました。
  • ユーザー定義関数を事前に設定しておきPowerBIから関数を呼び出して実行します。
  • ビジネスユーザー等がPowerBIの画面からデータを更新できるようになり、関数次第では可能性が無限大です。

セキュリティ関連

  • ネットワークセキュリティ、SQLで実装されているような高度なセキュリティ機能の拡張。
  • Lakehouse向けデータ損失防止ポリシー、Fabricアイテム向けMicrosoft Information Protection (MIP) 保護ポリシー

Azure Databaseアップデート

  • メインアナウンスとしてはSQL 2025のアナウンス。(プライベートプレビュー)
  • AI活用を軸とした各データベースの機能拡張が目立ちました

Azure SQL & SQL Server 2025

  • ベクトル検索のサポート
  • SSMS 21からCopilotが使用可能。コードの修正やベストプラクティスの推奨を提案します。
  • Azure SQL Database Hyperscaleでは128TBまでデータが格納可能になりました。
    SQL Server 2025のアナウンス

Cosmos DB

  • ベクトル検索の機能がGA
  • テキスト検索とハイブリッド検索がプレビューで提供
  • 自動的にRUを変更するダイナミックオートスケールのGA。コスト削減が可能に。

その他

  • Azure Managed Redisをリリース。メモリ最適化、バランス (メモリ + コンピューティング)、コンピューティング最適化、フラッシュ最適化の 4 つの階層を特徴としており、それぞれが最新の Redis Enterprise スタックで実行されます。

Introducing Azure Managed Redis, cost-effective caching for your AI apps

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