まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと
概要 本稿は、クラウド内の仮想マシン (VM) サービスに対する潜在的な攻撃ベクトルを特定・緩和するための戦略について解説します。組織はこの情報を使って、VM サービスに関連する潜在的リスクを理解し、防御メカニズムを強化できます。この調査では、Amazon Web Services (AWS)、Azure、Google Cloud Platform (GCP) という 3 つの主要クラウド サービス プロバイダー (CSP) が提供する VM サービスを中心に取り上げます。 VM はあらゆるクラウド環境で最も利用数の多いリソースの 1 つで、その多さがゆえに、攻撃者らの主要な標的にされています。私たちの研究からは、インターネットに公開されているクラウドホストの 11% には、深刻度が「緊急 (Critical)」または「重要 (High)」と評価される脆弱性があることがわかっています。 V
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
はじめに こんにちは！ AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセットで入力して回答させる技術のことです。 各企業ではこの RAG システムを積極的に導入していますが、ほぼ確実に課題になるのが検索部分の精度です。そして検索精度を上げるためには検索エンジンの知識が必要不可欠です。 本記事では検索エンジンの筆頭サービスである Azure AI Search を題材に、検索エンジンの基本的な仕組みや検索クエリの書き方について初学者向けに解説します。 サマリ 本記事の目次 1. Azure AI Search の概要
生成AIのAIエージェントを大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の奥田です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな AI エージェントサービスの比較を行います。 はじめに 当記事について AI エージェントとは ツールとは マルチエージェントシステムとは RAG と併用する効果 3社比較 前提条件 機能比較 料金シュミレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Amazon Bedrock Agents（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Azure AI Agent Services（Azure）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Playbooks（G
マイクロソフト、「Azure Local」発表。低スペックのサーバもAzureのエッジとして利用可能に マイクロソフトは米イリノイ州シカゴで開催中のイベント「Microsoft Ignite 2024」で、低スペックなオンプレミスのサーバでもMicrosoft Azureのエッジとして簡単に設定できる新サービス「Azure Local」を発表しました。 Azure Localにより、オンプレミスのサーバでMicrosoft Azureの高度なセキュリティや可用性などを備えつつ、コンピュート、ストレージ、ネットワーキングやアプリケーションサービスなどを利用できます。 Azure Localは低スペックなマシンで利用できる これまでMicrosoft Azureの機能をオンプレミスなどのエッジロケーションに拡張するものとして、Azure Stack/Azure Stack HCI/Azure
米オラクルと米Amazon Web Services（AWS）が2024年9月9日（米国時間）、戦略的パートナーシップに基づく新たなオファリング「Oracle Database＠AWS」を発表した。AWSデータセンターに配置されたインフラを用いて、オラクルが「Oracle Exadata Database Service」や「Oracle Autonomous Database」を提供する。 オラクルでは、“分散クラウド／マルチクラウド戦略”に基づき、すでにMicrosoft Azure（Oracle Database＠Azure）やGoogle Cloud（Oracle Database＠Google Cloud）との間で同様のパートナーシップを実現している。 Oracle Database＠AWSの提供によって、AWSクラウドで稼働するアプリケーションからOracle Database
取得日時: 2025年2月26日 02:09 取得元URL: https://zenn.dev:443/murakami_koki/articles/6afb413e829a43 ビュー数: 5399 魚拓のみの表示 SHA-256 : 3cc1d8a98f2cce0c6db3e516403cc19093682d28538bccf742e90df3c75c96d7
「Developer eXperience Day 2024」において、Microsoft Senior Software Engineer の牛尾剛氏が、自身のキャリアと米国IT企業での経験を通じて、ソフトウェア開発の文化とマインドセットの違いを語りました。プログラマーへの夢を追い続けた軌跡から、世界的クラウドサービスの開発現場まで、日米のソフトウェア開発アプローチの違いが明らかになりました。全4回。 牛尾剛氏の自己紹介と経歴牛尾剛氏：はい、おはようございます！ おはようございますじゃないんや、よくわからへんねん。僕は今10時ぐらいなんですけど、みなさんの時間帯がよくわからないですね。というわけで今日は、「米国巨大IT企業で働いてわかったソフトウェア開発の文化とマインドセットの違い」をテーマに、話をしたいと思います。 私はエンジニアをやっています。Azure Functionsという世界
［速報］GitHub Copilot extensions発表。CopilotがDockerやAzureなどサードパーティの専門家へ拡張、プログラマの質問に答えてくれる
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、GitHub Copilotの新機能「GitHub Copilot extensions」を発表しました。 GitHub Copilot extensionsは専門知識を持つCopilot GitHub Copilotは、プログラマはVisual Studio Codeなどのコードエディタ上やチャット欄でAIと対話し、プログラミングに関する質問への回答やコードの生成などをAIが行ってくれる機能です。 GitHub Copilot extensionsは、このCopilotの能力をサードパーティなどがそれぞれのソフトウェアやサービスの専門家へと拡張できるようにし、プラグインとしてCopilotに組み込み可能にしたものです。 拡張されたCopilotの例として、マイクロソフトが提供する「
［速報］マイクロソフト、自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」のCognition AIと提携を発表。Azure上でDevinを提供へ
マイクロソフトは、日本時間5月22日未明から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、自律型AIソフトウェアエンジニアの「Devin」を開発しているスタートアップ「Cognition AI」との提携を発表しました。 Devinは、自律的にシステム開発を実現する能力を持つAIによるソフトウェアエンジニアだと説明されています。 具体的には、人間が課題を与えるとそれを基に開発計画を立て、GitHubリポジトリにあるReadmeなどの情報を参照して得られた情報を基に自動的に環境構築、ドキュメントからAPIの仕様も参照し、それを基にコーディングを行い、デバッグでは必要に応じてprint文などでエラーの箇所を特定しつつ問題を解決、動作するようになったらデプロイを行うなどの能力を備えているとされています。 参考：自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」登場。Readmeを読ん
昨今は、さまざまな要因から、複数のクラウド（IaaS）プロバイダーを活用することが多くなりました。例えば、サービスのワークロードはAWSだが、データ分析はGoogle CloudのBigQueryを使うなどです。異なるプロバイダー間でのリソースにアクセスするには、認証が必要であり、シークレットを安全に発…
みなさん、こんにちは。サイオステクノロジー武井です。今回は、Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しましたので、ご紹介させてください。 ※ このブログでのご紹介ととも以下のイベントでもガイドに関する詳細なご説明や、ガイドにはないデモなどを実施しますので、ぜひご参加ください。 Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました https://tech-lab.connpass.com/event/315703 Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドとは？ 以下のURLで公開しております。執筆しているうちに100ページ超の壮大なものとなってしまいました。 https://mk.sios.jp/aoai-rag-dev-guide-form 本ガイドの目的は、「シンプル」「強力」「すぐ動く」をモットーにしたRAGア
重複したIAM、拒否と許可どっちが優先？アクセス制御の特性をAWS・Google Cloud・Azure・Firebaseそれぞれについて理解する - Flatt Security Blog
はじめに こんにちは、セキュリティエンジニアの@okazu_dm です。 突然ですが、皆さんは以下のクイズに自信を持って回答できるでしょうか。これはSRE NEXT 2023で弊社が出題したクイズなのですが、それぞれのポリシーに存在するAllow, Denyのうちどれが優先されるかがポイントになります。 クイズの答えはここをクリック クイズの正解は......「④なし」でした。AWSのIAMポリシーは拒否(Deny)優先です。しかし、それは他のクラウドサービスでも果たして同じでしょうか？ 今回の記事では、各種クラウドサービスにおけるアクセス制御について焦点を当てます。具体的には「それぞれのアクセス制御は拒否優先なのかどうか」を調査しました。 リソースに対するアクセス制御は、クラウドサービス上でシステムを構築する際のセキュリティの根幹となる要素です。特に近年のクラウドサービスは、IAM(Id
[PDF] Azure OpenAI Serviceによる RAG実装ガイド 〜 ⽣成AIアプリケーションの解説と実践 〜
Azure OpenAI Serviceによる RAG実装ガイド 〜 ⽣成AIアプリケーションの解説と実践 〜 はじめに 本書の⽬的 本書の⽬的は、 「シンプル」 「強⼒」 「すぐ動く」をモットーにした RAG ア プリケーションを実装するためのガイドであり、これらか RAG を始める⼈に 参考にしてもらうべく⼀筆したためました。本書では RAG のアーキテクチャ のみならず「実際に動くコード」もご⽤意致しました。読者の皆様には、コー ドを動かしながら RAG をより深くご理解頂けることを⼀番の⽬的としており ます。 RAG、つまり Retrieval-Augmented Generation は、とても便利ですが、⼀ ⾒してその全貌を掴むのは少々難しいものがあります。 そこで、このガイドでは、初⼼者の⽅々でもスムーズに RAG の世界に⼊っ ていただけるよう、分かりやすいサンプルコードと
2024年7月30日から31日にかけて、世界中のMicrosoft 365および、クラウドコンピューティングサービスのMicrosoft Azureのサービスが9時間ほど停止しました。Microsoftはそのサービス停止について、分散型サービス妨害(DDoS)攻撃によって引き起こされたと発表しました。 Azure status history | Microsoft Azure https://azure.status.microsoft/status/history/ Microsoft says massive Azure outage was caused by DDoS attack https://www.bleepingcomputer.com/news/microsoft/microsoft-says-massive-azure-outage-was-caused-by-dd
はじめに 半年に1回ぐらいの頻度でエンジニアたちは、IT資格取得は「無駄である派」と「無駄ではない派」と「中立派」に分かれてSNS（特にTwitter）を通じてお互いの意見を（不思議と）ぶつけ合っています。 実は私も数年前までは、「無駄である派」の無関心派閥の立場でした。他者に対して否定的な言動はしないものの、認定資格で満点を取ることよりも、実際にクラウドリソースを触って現場で活かせる技術を身につけるほうが最優先だと考えていました。わざわざ国家試験でもない高額かつ有効期限付きのベンダー試験対策に何日も何十時間も費やすくらいなら、その時間を趣味や自己研鑽に充てたいという人間でした。 今でもその思考は変わりません、これから先も。ただ、ある出来事をきっかけに「無駄ではない派」の立場になりました。 １.パートナー企業の社員を対象とした表彰プログラム を知る パブリッククラウドを活用したビジネスを展
20240725 LLMによるDXのビジョンと、今何からやるべきか @Azure OpenAI Service Dev Day
LayerX 部門執行役員・AI・LLM事業部長 中村龍矢 - LLMという、パソコンの中から出られない、鳥頭でドジで杓子定規な新入社員 - 人間のレビューの体験を挟み、むしろ間違いが許されない業務を狙おう - チューニングは深入りしすぎず、Low-hanging fruitを狙おう
基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ
マイクロソフト製の最新Linuxディストリビューション「Azure Linux 3.0」正式リリース。Azureに最適化され、Kernel 6.6を採用
マイクロソフト製の最新Linuxディストリビューション「Azure Linux 3.0」正式リリース。Azureに最適化され、Kernel 6.6を採用 マイクロソフト製のLinuxディストリビューションである「Azure Linux」の最新版となる「Azure Linux 3.0」が正式リリースされました。 Azure Linuxはマイクロソフトが提供しているサービス、MinecraftやAzure Kubernetes Service（AKS）、Azure Operator Nexus、Xbox、HDInsight, Microsoft Threat Protectionなどの基盤OSとしてマイクロソフト社内で作られていた、セキュリティを重視しMicrosoft Azureに最適化された同社独自のLinuxディストリビューションです。 3月に公開されたブログ「What’s new in
Azure 上の既存リソースを Terraform 管理へ移行する「Azure Export for Terraform」を試してみる | DevelopersIO
いわさです。 先日 Azure リソースを Terraform を使って構築する機会がありました。 私は、普段 AWS では CloudFormation を使うことが多くて Terraform はあまり使うことが無かったのですが、Azure だと ARM/Bicep か Terraform での管理になると思います。 そんな中、Azure + Terraform について調べているうちに、Azure 上で構築済みのリソースを Terraform のコード & Stateファイルへエクスポートするツールが提供されていることを知りました。 Azure + Terraform を学ぶきっかけになるかなと思い、今回こちらのツールを使ってみました。 インストール方法 Apple M1 Max (macOS Sonoma) 環境へインストールを行います。前提として Terraform は既にインスト
Oasis Securityは2024年12月11日（現地時間）、「Microsoft Azure」（以下、Azure）の多要素認証（MFA）に重大な脆弱（ぜいじゃく）性を発見したと報告した。 この脆弱性によって攻撃者は多要素認証を回避し、「Microsoft Outlook」「Microsoft OneDrive」「Microsoft Teams」、AzureなどのMicrosoftサービスへの不正アクセスが可能となる。もし不正アクセスが実行されれば、Microsoftが提供する4億を超える有料の「Microsoft 365」アカウントが影響を受ける可能性がある。 AzureのMFA機能に不正アクセスを可能にする脆弱性 Oasis Securityの研究チームの報告によると、この脆弱性はセッションIDの管理と6桁のコードを使用した認証プロセスに起因する。MFAのコード試行にレート制限が設
Azure Database for MySQLのIOPS設定の変更で月額約100万円のコストダウンが実現しました
はじめに こんにちは。イオンスマートテクノロジー株式会社（AST）でSREチームの林 aka もりはやです。 本記事はAzureのマネージドなMySQLである”Azure Database for MySQL Flexible Server”（以後はDB）のIOPS設定機能やコストについてまとめたシリーズの第3弾となり、コストダウンを達成した成果報告の記事となります。 TL;DR DBの"Storage"の"IOPS"の設定を、"Pre-provisioned IOPS"から"Auto scale IOPS"へ変更した 結果としてDailyで約4万円弱のコストダウンとなり、月額およそ100万円、年額で1200万円の削減が見込めた リスクとして心配していた、急激なIOPS需要へのスケール遅延も（現状は）発生していない 本シリーズの過去記事振り返り 結果の詳細について述べる前に、過去2記事を紹
VSCodeのCopilotがAzureの料金から開発まで何でも教えてくれる「GitHub Copilot for Azure」プレビュー公開
マイクロソフトはVisual Studio Code（以下VSCode）の拡張機能として、Microsoft Azureに関するさまざまな質問についてGitHub Copilotが答えてくれる「GitHub Copilot for Azure」のプレビュー公開を発表しました。 GitHub Copilot for Azureはユーザーのコンテキストを理解した上で回答してくれるため、いまユーザーが実際に利用可能なMicrosoft Azureのリソースや使用状況に関する質問に答えることができます。 また過去の使用状況に基づいて、今後の使用量についての見積もりも出してくれます。 GitHub Copilot for AzureはVisual Studio Marketplaceで公開されており、GitHub Copilot Chatの拡張機能として利用可能です。利用にはGitHub Copil
米Microsoft（マイクロソフト）は米国時間2024年5月21日から開いた年次イベント「Microsoft Build」に合わせて、クラウドサービス「Microsoft Azure」の機能強化を発表した。生成AI（人工知能）関連サービスを中心に、追加された主要25機能を解説する。 今年もAI一色に染まったMicrosoft Build。「AI時代のニーズに応える、最も完全でスケーラブルなAIインフラを用意している」。基調講演でマイクロソフトのサティア・ナデラCEO（最高経営責任者）はこう語り、Azure関連の新サービスを発表した。 プレビュー版として提供してきた生成AIサービスの中核の1つ「Azure AI Studio」は、一般利用が可能になった。AzureのAI関連機能を一元的に管理するサービスで、米OpenAI（オープンAI）や米Meta（メタ）などが提供する1600以上のAIモ
Tenableは2024年6月3日（現地時間）、「Microsoft Azure」（以下、Azure）に深刻な脆弱（ぜいじゃく）性が存在すると伝えた。この脆弱性を悪用することで、信頼できるサービスからのリクエストを偽造し、攻撃者がAzureサービスタグに基づくファイアウォールルールを回避できるとされている。 複数のAzureサービスに見つかった脆弱性 Tenableが警告 Azureサービスタグは、特定のAzureサービスのIP範囲をグループ化することでAzure内のネットワーク分離を簡素化する。ネットワークセキュリティルールを定義して複数のAzureリソースに一貫して適用することが可能とされ、ファイアウォールルールやネットワークセキュリティグループ（NSG）の構成などのアクセス制御を管理するのに便利な機能とされている。 発見された脆弱性は当初、監視ソリューション「Azure Monito
RAGの精度はどう評価する？ Azureで作るならどの方法がよい？ 有識者が課題の実践的な解決方法を解説
生成AIを活用する際には、企業が独自に持つデータをどのように業務に生かすかが重要になる。そこでポイントになるのが「RAG」（検索拡張生成）という技術だ。ただ、RAGを利用するに当たって、どのようなインフラや仕組みが必要になるのか、回答精度を上げるにはどのような方法があるのかなど幾つかの課題を解決する必要がある。ギブリーが2025年2月に開催したWebセミナー「現役AIエンジニアたちが解決! RAG構築・運用・評価のお悩み相談会」では、RAGにまつわるさまざまな課題の解決方法が紹介された。 改めて「RAG」とは何か ギブリーは、生成AIを「事業のコアとなる技術」と位置付けており、生成AIの戦略策定から環境構築、利活用、組織浸透まで、顧客の深いニーズに迅速かつ細やかに向き合うサービスを提供している。企業とともにAI開発プロジェクトを推進する伴走支援サービス「Givery AI Lab」や、生成
[補足] 日本語のトークン効率 GPT-4o 以降のモデルは o200k_base という新しいエンコーディングが使われていて、英語以外のローカル言語のトークン効率が向上しています。日本語において GPT-4 Turbo 以前の cl100k_base が使われているモデルと比較すると、OpenAI による GPT-4o のリリース記事の例では約 30%、個人的な検証の結果では約 27% トークン効率が向上していました。 参考 GPT-4 and GPT-4 Turbo models Hello GPT-4o OpenAI 言語モデルで日本語を扱う際のトークン数推定指標 OpenAI 言語モデルごとのエンコーディング一覧 リージョン 執筆時点 (API 公開時点) で GPT-4o mini は Global standard デプロイと Standard デプロイの両方で East US
Docker Desktop 4.32リリース。ターミナル機能が統合、ボリュームをAWSやAzureなどにバックアップ、Compose Fileビューアなど新機能
Docker社は、WindowsやMacの上にDockerコンテナ環境を簡単に導入できる「Docker Desktop」の最新版となる「Docker Desktop 4.32」正式版をリリースしました。 Docker 4.32では主に以下のような新しい機能が追加されています。 ターミナル機能の統合（β版） Docker DesktopのGUI内にターミナル機能が統合され、単一のウィンドウ内でGUIの操作とコマンドラインでの操作が両方できるようになりました。
米Microsoftは7月31日（現地時間）、30日に世界の広い地域で「Microsoft 365」と「Azure」のサービスが停止した約9時間にわたった障害は、DDoS（分散型サービス拒否）攻撃によって引き起こされたと発表した。 「最初のきっかけはDDoS攻撃で、これによりわれわれのDDoS防御機構が作動したが、初期調査の結果、この防御策の実装における誤りが攻撃の影響を軽減するどころか、むしろ増幅させたことがわかった」という。 その後、ネットワーク構成の変更を実施し、代替ネットワークパスへのフェイルオーバーを実行して軽減策を講じたとしている。 Microsoftは、今回の障害から得られた教訓を盛り込んだ予備的な事後レビューを72時間以内に、最終的な事後レビューを今後2週間以内に発表する予定だ。 関連記事 Microsoftの4～6月期、増収増益もクラウドの売上高は予想を下回る Micro
AzureでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイント 2024年版（運用編１） - Taste of Tech Topics
こんにちは、Elastic認定資格３種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格（Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer） こちらはAzure編の記事になります。 AzureでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイントの記事一覧は以下です。 ①構築編 acro-engineer.hatenablog.com ②運用編2 ＜運用編２ 近日公開予定!!＞ 本記事では運用編1として、Elastic Cloudを運用するにあたり必要な各種設定を実施する手順を紹介します。 はじめに 1. Monitoring設定（Metric／Logs） 2. Snapshot設定 3. 監視設定 まとめ
2024/10/31 に多くの Azure サービスで TLS 1.0 / TLS 1.1 サポートが廃止されるので対応する - しばやん雑記
以下で公開されているアドバイザリー通り、今月末の 10/31 に Azure では全体的に TLS 1.0 と TLS 1.1 のサポートが廃止され、11/01 からは各種 Azure サービスを利用するためには TLS 1.2 以上が必須となります。 対象となるサービスが非常に多いため、影響範囲も広くなりがちですが殆どのケースでは問題ないでしょう。 既に大半のトラフィックは TLS 1.2 が使われているはずですが、TLS 1.2 をサポートしていない古い環境の存在や .NET Framework を使っている場合は明示的に TLS 1.2 を回避する設定が流行った時があるため、いま一度見直しておくのが良さそうです。 一部のサービスでは Azure へのリクエスト時だけではなく、Webhook による Azure から外部へのリクエスト時にも適用されるため、受け側も TLS 1.2 への
Model Context Protocol (MCP): Integrating Azure OpenAI for Enhanced Tool Integration and Prompting | Microsoft Community Hub
Model Context Protocol (MCP): Integrating Azure OpenAI for Enhanced Tool Integration and Prompting Model Context Protocol serves as a critical communication bridge between AI models and external systems, enabling AI assistants to interact directly with various services through a standardized interface. This protocol was designed to address the inherent limitations of standalone AI models by provid
中国ハッカーがTP-Linkルーター1.6万台を乗っ取りMicrosoft Azureに大規模サイバー攻撃 | XenoSpectrum
Microsoft Azureのセキュリティチームは11月4日、中国のハッカー集団が構築したボットネット「CovertNetwork-1658」（別名：Quad7、xlogin）を使用して、同社のクラウドサービスに対する巧妙なパスワードスプレー攻撃を展開していることを明らかにした。このボットネットは2023年8月から活動を開始し、主にTP-Link製ルーターなど1万6000台以上のIoTデバイスを不正に操作して構成されている。現在も平均して8,000台規模のデバイスが攻撃に利用されており、企業や政府機関のクラウドアカウントを狙った組織的な攻撃が継続している。 中国発ボットネット「Quad7」が進化、1.6万台のTP-Linkルーターを乗っ取りMicrosoft Azure顧客を標的に このボットネットは2023年10月に研究者Gi7w0rmによって初めて確認され、「Botnet-7777」
GPT-4o と GPT-4 について数学的能力を Azure OpenAI Playground 上で検証してみた - Qiita
回答の詳細は以下です。 GPT-4o 1回目 ハッピー数とは、各桁の数を2乗してその和を求めることを繰り返し、その結果が最終的に1になるような数のことを指します。それ以外はアンハッピー数と呼ばれます。 3904から3912までの数を順に調べていきましょう。 3904 3² + 9² + 0² + 4² = 9 + 81 + 0 + 16 = 106 1² + 0² + 6² = 1 + 0 + 36 = 37 3² + 7² = 9 + 49 = 58 5² + 8² = 25 + 64 = 89 8² + 9² = 64 + 81 = 145 1² + 4² + 5² = 1 + 16 + 25 = 42 4² + 2² = 16 + 4 = 20 2² + 0² = 4 + 0 = 4 4² = 16 1² + 6² = 1 + 36 = 37 （以下ループ） 3904はハッピー数では
マイクロソフトはMicrosoft Azureにおいて、プライベートIPまたはパブリックIPを使用しているかに関係なく、可用性ゾーン間のデータ転送に課金しないことを正式に発表しました。 これにより低コストで高い耐障害性を備えたシステムの設計と構築が容易になるとされています。 可用性ゾーンとは 可用性ゾーンとは、Microsoft Azureの構成要素として独立して運営されているデータセンターであり、Microsoft Azureのデータセンター拠点として世界的に配置されている「リージョン」の多くは、複数の「可用性ゾーン」が相互に高速なネットワークで接続され構成されています。 例えば、日本の東日本リージョンは3つの可用性ゾーンで構成されています。 この可用性ゾーンはそれぞれある程度の距離を保ちつつ、独立した電源やインターネットとの接続などを備えているため、ある可用性ゾーン何らかの事故や災害な
はじめに：この記事について この記事はModel Context Protocol (MCP)という、2024年11月にAnthropicが発表した新しいAIエージェント接続プロトコルについて、その基本概念から実践的な活用方法まで包括的に解説します。特にMicrosoftのAzure AI Foundryとの連携を中心に、具体的なハンズオン手順を通じてMCPの可能性と実用性を探ります。 また、本記事は2部構成となっております。 Part2は以下です。 この記事で学べること MCPの基本概念とアーキテクチャを理解できる クラウドとローカル環境の両方でMCPを実装する方法を学べる Azure AI Foundryとの連携手順を通じて実践的なスキルを身につけられる エンタープライズ環境でのMCP活用におけるセキュリティ考察を理解できる MCP登場から約4ヶ月の2025年3月現在、MCPは急速に業
KDDIアジャイル開発センター 2つのRAG活用事例 - Azure & AWS の特徴と選定のポイント - Findy Tools
公開日 2024/11/06更新日 2024/11/06KDDIアジャイル開発センター 2つのRAG活用事例 - Azure & AWS の特徴と選定のポイント KDDIアジャイル開発センター株式会社（KAG）では、KAG Generative AI Lab（通称：KAGAIラボ）というバーチャルチームを組成し、全社横断で積極的に生成AIの活用や技術研鑽に取り組んでいます。 実際の案件ではパブリッククラウドを使ってプロダクトを開発することが多く、特定のプラットフォームに限らず複数のクラウドの生成AIサービスを活用していることがKAGの強みの一つです。 この記事では、Microsoft AzureとAmazon Web Servicesの2種類のクラウドを題材に、弊社のRAG事例を紹介します。 Microsoft Azureを活用したRAG開発事例 執筆：出光 広和 / 開発2部 エンジニア
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これからはじめる Azure の基礎知識 | 外道父の匠
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【魚拓】AzureやAWSなどの認定資格は「本当に無駄なのか」を考えてみた
「才能ない」と言われたエンジニアがAzure開発者になるまで 日米ソフトウェア開発文化の違いと挑戦 | ログミーBusiness
プロ御用達の無償SQLクライアント「A5:SQL Mk-2」も生成AI対応、ベータテストが開始【7月29日追記】／「ChatGPT」や「Gemini」、「Azure OpenAI」、「Ollama」が利用可能、割と実用的【やじうまの杜】
AWSだ! Google Cloudだ! Azureだ! 認証連携だ！
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「DeepSeek-R1は厳格なレッドチームテストと安全性評価を受けている」Microsoftが公式ブログにて言及／Azure AI FoundryとGitHubで「R1」を提供開始
DDoS攻撃で全世界のMicrosoft 365とAzureが9時間停止
AzureやAWSなどの認定資格は「本当に無駄なのか」を考えてみた
Azureの多要素認証に重大な脆弱性 4億以上のMicrosoft 365アカウントに影響か
MicrosoftがAzureの生成AIサービスを大幅強化、主要な25機能を解説
複数のAzureサービスに深刻な脆弱性が見つかる 推奨される対策は？
Azure OpenAI Service の GPT-4o mini 要点まとめ
Microsoft、Azureの大規模障害はDDoS攻撃によるものと発表
マイクロソフト、Azureでの可用性ゾーン間のデータ転送料金を無料にすると正式発表
Part1 : Azure AI Foundry で MCPを使ってみた【深掘りと最新動向調査】