これからはじめる Azure の基礎知識 | 外道父の匠
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
Bicep の @export() と import で Terraform ライクにファイルを管理する
はじめに ネットサーフィンをしていたら Bicepの @export() と import という機能がプレビュー利用できるという記事[1] を発見しました。これを利用することで Terraform っぽい変数分離ができそうなので試してみます。分離できると何が嬉しいのかというと、別のファイルで定義している変数を使いまわせるっていうことですね。Bicep では、ファイルの単位で変数が閉じられているので変数定義自体を共有することができなかったわけですね。 この機能の詳細についてはすでにドキュメント[2] があったのでこちらをご参照ください。端的には、別のファイルに存在する変数をインポートできる機能になります。 試してみる 今回使用するファイルは GitHub[3] に置いています。ファイル構造としては以下のようにしました。変数を完全に分離しています。中身は VNet と NSG しかデプロイし
Azure リソース リファレンス - Bicep, ARM template & Terraform AzAPI reference
コードとしてのインフラストラクチャ ツールを使用して Azure リソースをデプロイする場合は、使用可能なリソースの種類と、ファイルで使用する値を理解する必要があります。 これらの値については、Azure リソースリファレンス ドキュメントを参照してください。 構文は、Bicep、ARM テンプレート JSON、Terraform AzAPI プロバイダーに対して示されています。 言語の選択 リソース参照を表示するために使用するデプロイ言語を選択します。 オプションは、各記事の上部にあります。 Bicep Bicep ファイルの操作の概要については、「 クイック スタート: Visual Studio Code を使用して Bicep ファイルを作成する」を参照してください。 Bicep ファイルのセクションについては、「Bicep ファイル の構造と構文を理解する」を参照してください。
Azure AI Vision のドキュメント - クイック スタート、チュートリアル、API リファレンス - Azure AI サービス
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 Azure AI Vision のドキュメント クラウドベースの Azure AI Vision サービスを使用すると、開発者は、画像を処理して情報を返すための高度なアルゴリズムにアクセスできます。 イメージをアップロードするか、イメージ の URL を指定すると、Azure AI Vision のアルゴリズムでは、入力とユーザーの選択に基づいてさまざまな方法でビジュアル コンテンツを分析できます。 クイック スタート、チュートリアル、サンプルを使用して、さまざまな方法でビジュアル コンテンツを分析する方法をご確認ください。
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