在昨天我們談過Azure IOT Hub後 , 我們今天來聊聊Big Data及Serverless
Computing , 當我們談論Big Data時 , 指的是海量數據 , 來自氣象/通信系/Image
平台和許多其他數據平台 , 如此大量的數據變得越來越難以理解及做出決策 ,
數量之大傳統形式的處理和分析已不再適用 , Open source cluster技術處理
海量Data Sets , 微軟也支援Azure SQL Data Warehouse / HDInsight及Data
Lake Analytics
接下來我們看一下Azure Artificial Intelligence , 它的核心是Machine Learning ,
Machine Learning是一種數據科學技術,可讓計算機使用現有數據來預測
未來的行為/結果/趨勢。
Azure中常見的一些人工智能和機器學習服務為Azure Cognitive Services
及Azure Machine Learning Service
如果有興趣可以到以下Computer Vision網址進行測試
https://azure.microsoft.com/zh-tw/services/cognitive-services/computer-vision/#features
Azure Machine Learning Service提供基於Cloud的環境 , 可用於開發/訓練/
測試/部署/管理和跟踪機器學習模型。它完全支持open-source , 因此您可以將
數以萬計的Open-Source Python Package與Machine Learning組件(如TensorFlow和
scikit-learn)一起使用 , 有興趣可以看以下Machine Learning預估計程車資實做
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/tutorial-auto-train-models
有需要下載Machine Learning電子書的朋友可以點這裡
!
https://azure.microsoft.com/en-us/resources/mastering-azure-machine-learning/
最後我們來談談Serverless computing , 在以往我們要提供服務給End User
使用,都必需先打造一個VM環境 , 再經過安裝作業系統 , 設定網路 , 安裝DB
及FrameWork後 , 佈署應用程式才可以開始使用,在有了Serverlesss環境後
, 你可以依需求申請建立服務馬上就可以使用 , 目前有的Serverless
computing有以下幾種 , 示意圖如以下 :
Azure Functions / Azure Logic Apps / Azure Event Grid
Azure Function手把手教學:
Day7教學講義:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/identify-azure-solutions/4-explore-big-data-analytics