Podsumowanie roku 2020 w Microsoft Azure — wybraliśmy kilka nowości, którym warto się przyjrzeć.

Pomimo pandemii firmy technologiczne nie zwolniły dzięki czemu obserwujemy rozkwit wykorzystania technologii i coraz to nowe rozwiązania. Dlatego też w tym artykule postanowiliśmy wybrać kilka nowości, które pojawiły w Microsoft Azure w 2020 roku, a które w ciekawy sposób pojawiają się już w projektach na rynku.

W ramach Azure i AI Microsoft zbudował super komputer, który na liście top 500 znalazłby się w pierwszej piątce. Superkomputer przygotowany w kooperacji z OpenAI to pojedynczy system z ponad 285 000 rdzeniami procesorów, 10 000 procesorów graficznych i przepustowością sieciową 400 gigabitów na sekundę per każdy serwer GPU. Hostowany na platformie Azure superkomputer korzysta również ze wszystkich możliwości solidnej nowoczesnej infrastruktury chmurowej, w tym z szybkiego wdrażania, zrównoważonych centrów danych i dostępu do usług platformy Azure. Zbudowanie superkomputera w oparciu o Azure na potrzeby sztucznej inteligencji daje możliwość korzystania osobom zajmującym się trenowaniem modeli AI z dużej mocy obliczeniowej.

Kolejną nowością związaną z AI są nowe narzędzia, jak również wskazówki jak budować sieci neuronowe, których wyniki będzie można szybko interpretować. Dodano między innymi:

• InterpretML dodany do Azure Machine Learning pomaga użytkownikom osiągnąć lepsze wyniki trenowanego modelu AI; umożliwia zrozumienie ogólnego zachowania ich modelu czy zrozumienie indywidualnych prognoz. Pozwala na zidentyfikowanie oraz wizualizowanie czy jakiś parametr, którego używamy w treningu pełni istotną rolę debugując przewidywania modelu jak również badając, dlaczego przy podobnych zbiorach danych otrzymały różne wyniki. InterpretML zawiera najnowocześniejsze rozwiązania technik uczenia maszynowego opracowane przez firmę Microsoft lub sprawdzone biblioteki innych firm.
• Fairlearn – pomaga w wyeliminowaniu problemów związanych ze specyficznymi źródłami danych. Pomaga w dokonaniu oceny, czy źródła danych do treningu AI reprezentują wszystkie możliwe warianty. Fairlearn składa się z dwóch komponentów: interaktywnej wizualizacji i algorytmów przeciwdziałania niesprawiedliwości. Te komponenty mają pomagać w szukaniu kompromisów między uczciwością reprezentatywnych danych a wydajnością modelu.
• Differential Privacy – daje możliwość skorzystania z danych jednocześnie bez ich ujawniania, a więc zabezpiecza przed próbą ustalenia skąd jest próba badawcza.
• Microsoft Cloud for Healthcare - obejmuje modele danych, narzędzia umożliwiające łączenie między chmurami, interfejsy API i wbudowane komponenty specyficzne dla opieki zdrowotnej z najlepszymi praktykami bezpieczeństwa. W czasie pandemii pojawiło się kilka ciekawych rozwiązań, jak np. Microsoft Health Bot czyli usługa w ramach platformy Azure, która umożliwia systemom opieki zdrowotnej szybkie tworzenie i wdrażanie wirtualnych asystentów zdrowia i chatbotów opartych na sztucznej inteligencji, których można używać do poprawienia procesów związanych z komunikacją, czy redukcją kosztów. Health Bot jest wyposażony we wbudowane usługi AI dla opieki zdrowotnej, takie jak protokoły kliniczne i treści medyczne z zaufanych źródeł branżowych, szablony opieki zdrowotnej do szybkiego projektowania, modele rozumienia języka, które są dostosowane do zrozumienia terminologii medycznej i klinicznej oraz bezproblemowe przekazywanie do chatbotów i usługi teleopieki, gdy jest to wymagane. Od marca 2020 do października 2020 r. Microsoft Health Bot przeanalizował ponad 600 milionów wiadomości i wdrożył 2300 botów COVID-19 w 25 krajach, aby obsłużyć ponad 50 milionów użytkowników w czasach, gdy call center były przeciążone.
• Azure API for FHIR - umożliwia szybką wymianę danych za pośrednictwem interfejsów API Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR®), wspieranych przez platformę oferowaną jako usługę (PaaS). Ułatwia każdemu, kto pracuje z danymi zdrowotnymi, pozyskiwanie, zarządzanie i przechowywanie chronionych informacji dotyczących zdrowia w chmurze. Branża związana z opieką medyczną szybko przekształca dane zdrowotne do standardu FHIR®, który dostarcza solidny, rozszerzalny model danych ze znormalizowaną semantyką i wymianą danych. Umożliwia on współpracę wszystkich systemów wykorzystujących FHIR. Przekształcenie danych do FHIR pozwala na szybkie połączenie istniejących źródeł danych, takich jak systemy elektronicznych kart zdrowia lub wyniki badań. Najważniejsze, FHIR może uprościć pozyskiwanie danych i przyspieszyć rozwój dzięki narzędziom analitycznym i sztucznej inteligencji.
• Azure IoT Connector for FHIR koncentruje się na danych biometrycznych w warstwie pozyskiwania, co oznacza, że ​​może łączyć się ze strumieniami danych z urządzenia do chmury lub z chmury do chmury. Dane o stanie zdrowia mogą być wysyłane do usługi Event Hub, Azure IoT Hub lub Azure IoT Central i konwertowane na zasoby FHIR, co umożliwia zespołom opieki przeglądanie danych pacjentów przechwyconych z urządzeń IoT w kontekście rekordów klinicznych w FHIR.

Najważniejsze cechy Azure IoT Connector for FHIR to:

• Konwersja danych biometrycznych (takich jak poziom glukozy we krwi, tętno lub pulsoksymetr) z podłączonych urządzeń do zasobów FHIR.
• Skalowalność i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.
• Bezproblemowa integracja z rozwiązaniami Azure IoT i Azure Stream Analytics .
• Kontrola dostępu oparta na rolach (RBAC) umożliwia zarządzanie dostępem do danych urządzenia na dużą skalę w Azure API for FHIR.
• Śledzenie dziennika inspekcji dla przepływu danych.
• Pomaga w zachowaniu zgodności w chmurze: certyfikat ISO 27001: 2013, obsługuje HIPAA i RODO oraz jest oparty na platformie Azure z certyfikatem HITRUST.

Azure Real-Time Operating System - to niewielki, ale wydajny system operacyjny, który zapewnia niezawodną, niezwykle wysoką wydajność, dedykowany dla urządzeń IoT. Został wdrożony na ponad 6,2 mld urządzeń na całym świecie. Usługa Azure RTOS obsługuje najpopularniejsze mikrokontrolery 32-bitowe i narzędzia programistyczne.

Azure Stack HCI - to nowy system operacyjny infrastruktury hiperkonwergentnej (HCI) dostarczany jako usługa platformy Azure, która zapewnia najnowsze zabezpieczenia, wydajność i funkcje.

Zastosowania usługi Azure Stack HCI:

• Skalowana wirtualizacja i magazyn
• Modernizacja architektury lokalnej
• Zdalne biura oddziału
• Obciążenia wymagające wysokiej wydajności

Kolejna nowość, tym razem związana z Kubernetesem to rozszerzenie usługi Azure Arc. Arc to rozwiązanie programowe, które umożliwia projektowanie zasobów lokalnych i innych zasobów w chmurze, takich jak serwery wirtualne, klastry kubernetesa o możliwość zarządzania tymi klastrami w ramach Azure Arc. W scenariuszach, gdzie przetwarzanie wsadowe czy uczenie maszynowe nie wymagają gwarantowanej dostępności obliczeniowej na żądanie można skorzystać z usługi Azure Spot, która jest już dostępna dla Azure Kubernetes Service (AKS), co generuje znaczne oszczędności na kosztach obliczeniowych.  

źródło:microsoft

Podsumowanie

Microsoft Azure nieustannie zostaje wzbogacany o kolejne usługi chmurowe, odpowiadając na wciąż zmieniające się zapotrzebowania rynku. Dostępne usługi ciągle ewoluują, a ich katalog jest coraz dłuższy. Zaprezentowane przeze mnie obszary nie wyczerpują tematu, ale wskazują na te, na które warto zwrócić uwagę. Jako partner Microsoft i reseller Azure staramy się dobrać jak najlepsze rozwiązanie dla projektów naszych klientów, dlatego stale rozbudowujemy swoje kompetencje i bacznie obserwujemy rozwój platformy.

Barbara Halska – na co dzień pracuje w Hostersi Sp. z o.o, gdzie odpowiada za działania presales i ewangelizację rynku w obszarze cloud computing. Od 2016 Microsoft Innovative Educator Expert, od 2017 Microsoft Innovative Educator Fellow. Współautorka podręcznika do kwalifikacji E13 i EE08 na kierunku technik informatyk oraz e-podręcznika „Wstęp do programowania” w projekcie Apki.org. Popularyzatorka większego udziału kobiet w IT i wykorzystywania nowych technologii w edukacji.