Azure Build AnyScale для AKS, Azure Container Apps + Defender, Fabric Rayfin

💡 Усі статті, обговорення, новини про DevOps — в одному місці. Приєднуйтесь до DevOps спільноти!

Всім привіт і ласкаво просимо до оновлення Azure, 5 червня, завершилася конференція Build, і саме тому ми маємо просто шалену кількість оновлень. Оскільки оновлень дуже багато, я пройдуся по них максимально коротко.

Якщо у вас є новини, які ви хотіли б запропонувати чи обговорити, будь ласка, приєднуйтеся до нашого Telegram-каналу за посиланням.

Обчислення (Compute)

• Cobalt 200 серії ARM: Ці віртуальні машини (VM) доступні в попередньому перегляді (preview). Це великий крок, який базується на ARM-машинах Cobalt 100. Це власні кремнієві розробки Microsoft. 200-та серія забезпечує 50% приріст продуктивності процесора, 20% приріст IOPS для віддаленого сховища та на 15% вищу пропускну здатність мережі. Вони масштабуються до 128 віртуальних процесорів із дуже великими кешами та мають шифрування пам’яті за замовчуванням. Якщо поглянути на реальні робочі навантаження, то хмарні бази даних отримали 135% приросту продуктивності, вебсервери — 40%, а завдання кешування — 80%. Головна перевага цих ARM-машин — ідеальне співвідношення ціни та продуктивності. Вони доступні у конфігураціях загального призначення (співвідношення пам’яті до CPU 2:1 та 4:1), оптимізованих для пам’яті (8:1 та 16:1), а також оптимізованих для сховищ (8:1 з великими локальними NVMe-накопичувачами). Ви побачите їх як P-варіанти віртуальних машин.
• Lasv5 та Laosv5 VM: Ці SKU перебувають у приватному попередньому перегляді. Вони побудовані на процесорах AMD EPYC п’ятого покоління і розроблені для навантажень, інтенсивних до сховища. Вони мають надвисоку продуктивність локального сховища та дуже високу пропускну здатність мережі для доступу до віддалених дисків. О-варіант дає ще більше локального простору (до 138 терабайт порівняно з 30 терабайтами у звичайній версії). Пропонується різна кількість віртуальних CPU, а загальна продуктивність процесора зросла приблизно на 35% порівняно з попереднім поколінням.
• Azure Linux 4.0: Доступний у попередньому перегляді. Azure Linux (раніше CBL-Mariner) створювався як легковагова, захищена ОС для контейнерів. З версією 4.0 відбувся поділ. Тепер Azure Linux 4.0 доступний для віртуальних машин Azure, Windows Subsystem for Linux (WSL) та масштабних наборів віртуальних машин (VMSS). Він базується на Fedora, є open-source проєктом, підтримується Microsoft, безкоштовний, а його ядро оптимізовано для інфраструктури Azure.
• Azure Container Linux: Окремо від вищезгаданого, загальнодоступним (GA) став Azure Container Linux, заснований на незмінному (immutable) проєкті Flatcar, розроблений спеціально для хостів контейнерів.
• Масштабні набори віртуальних машин (VMSS) з гнучкою оркестрацією: Тепер вони можуть виконувати автоматичне оновлення образу ОС на основі показників працездатності (health-based progression). Замість того, щоб оновлювати все хаотично, це буде оркестрований процес. Система перевірятиме стан кожної машини, і лише переконавшись, що вона працює коректно, переходитиме до наступної. Для отримання цих сигналів потрібне встановлення розширення guest OS health.
• Azure Infrastructure Resiliency Manager: Доступний у попередньому перегляді. Цей інструмент працює з зонами доступності (Availability Zones), Azure Advisor, Chaos Studio, Azure Monitor та Copilot-ами, надаючи наскрізний набір рекомендацій і тестів для загального підвищення вашої стійкості (resiliency).
• Конфіденційні віртуальні машини на базі TDX: Тепер підтримують живу міграцію (live migration) у попередньому перегляді. Під час технічного обслуговування хостів платформа Azure використовує різні технології. Наприклад, «заморожування» (VM freeze) для зменшення часу простою, але за можливості застосовується жива міграція, що забезпечує нульовий час простою. Тепер ця можливість поширюється і на конфіденційні VM типу TDX (з шифруванням під час використання). Тобто навіть із такими суворими вимогами безпеки ви отримуєте вищу доступність.
• Azure Site Recovery: Отримав підтримку дисків Premium Plus у GA. Якщо під час реплікації віртуальних машин ви використовуєте Premium Plus (що дає вищі показники IOPS та пропускної здатності), тепер це офіційно підтримується, і ви збережете ці конфігурації під час переходу на резервний ресурс (failover).

Безсерверні обчислення та Інтеграція (Azure Functions та Logic Apps)

Azure Functions (про-код безсерверні рішення):

• NodeJS 24: Тепер загальнодоступний (GA) як для Linux, так і для Windows-розгортань.
• Мова Go: Підтримка мови Go доступна у попередньому перегляді.
• AI-асистенти для розробки: Незалежно від мови програмування, у попередньому перегляді з’явилися плагіни AI-асистента, які допомагають під час розробки Azure Functions. Вони працюють з GitHub Copilot, Claude Code та Codex. Ці плагіни допомагають агентам краще розуміти повний функціонал Functions, що забезпечує вищу якість і узгодженість допомоги.
• Середовище виконання безсерверних агентів (Serverless agents runtime): Доступне в попередньому перегляді для плану Flex Consumption. Це означає, що можна створювати подієво-керованих безсерверних агентів, що ідеально підходить для реагування на події, включно з веденням розмов.
• Дашборди Grafana: Стали нативно доступними в GA. Це дозволяє легко розуміти стан і продуктивність ваших function apps без необхідності вручну розгортати екземпляри Grafana.
• Екосистема конекторів Logic Apps: У попередньому перегляді Functions тепер можуть використовувати ту саму екосистему конекторів, що й Logic Apps. Logic Apps має понад 1400 конекторів до різноманітних систем. Тепер ваші функції можуть споживати їх як у ролі тригера (для запуску функції), так і для виконання різних операцій у цих системах.
• MCP-додатки: У GA функції тепер підтримують програми MCP (Model Context Protocol). Що таке MCP-додаток? Це згенеровані на боці сервера HTML-інтерфейси, які потім надсилаються та рендеряться клієнтським хостом MCP. Тобто, замість стандартної текстової відповіді від MCP-сервера, ви отримуєте iframe із графічним інтерфейсом. Наприклад, якщо це погодний сервіс, замість тексту «йде дощ», він надішле iframe із зображенням хмар, дощу та детальнішою інформацією. Це набагато зручніше для споживання.
• Rolling upgrades (поступові оновлення): У GA функції тепер мають цю можливість для плану Flex Consumption, завдяки чому ваш сервіс залишається доступним навіть під час оновлення його компонентів.

Logic Apps:

• Виклик агентів з Foundry: У попередньому перегляді тепер можна викликати хостованих і prompt-based агентів із Foundry прямо як частину робочого процесу. Генеративний ШІ є недетермінованим (творчим, здатним на судження), але часто нам потрібен чіткий детермінований робочий процес із певними кроками та умовами. Тепер можна використовувати Logic App, а для певного кроку, де потрібне судження ШІ, легко інтегрувати туди агента.
• Knowledge as a Service (Знання як послуга): Доступна в попередньому перегляді для Logic Apps. Дозволяє завантажувати документи, які система розбиває на фрагменти (chunks), векторизує, створює ембединги (семантичні значення) і допомагає отримувати їх за потреби. Це робить використання RAG (Retrieve-Augmented Generation) надзвичайно простим.
• Новий SKU для автоматизації: Доступний у попередньому перегляді. Він об’єднує Logic Apps з хостованими агентами Foundry в єдиному інтерфейсі. Ви просто описуєте, чого хочете, і він налаштує потрібних агентів у Foundry. Далі можна використати згадану вище функцію «Знання як послуга», налаштувати потрібні моделі та виставити ці створені робочі процеси як MCP-сервери. Підтримується вбудований JavaScript для складнішого коду. Модель оплати базується на споживанні (ви платите лише за виконану роботу), і підтримуються як приватні, так і спільні простори для командної розробки.
• Робочі процеси з кодом (Codeful workflows): У попередньому перегляді для Logic App Standard. Професійні розробники тепер можуть реалізовувати робочі процеси у вигляді коду, але при цьому продовжувати користуватися можливостями Logic App (наприклад, конекторами).
• Простори імен конекторів (Connector namespaces): Доступні у попередньому перегляді. Вони забезпечують єдину модель для інших програм та AI-агентів при роботі з бізнес-системами без необхідності перейматися аутентифікацією. Уявіть SharePoint, Salesforce і SAP як додаток — зазвичай для кожного потрібен особливий підхід до підключення. Завдяки простору імен конекторів ви отримуєте спільну модель програмування. Простір імен бере на себе саме підключення, обробку стану, відкриття дій, опитування (polling), диспетчеризацію подій та повторні спроби. Вам як додатку не потрібно про це турбуватися. Він також розкривається як MCP-сервер, тож його можна легко споживати будь-де: у Function App, App Service, Container App тощо.
• Робочі процеси як MCP-сервери: У GA робочі процеси Logic App тепер можна публікувати як MCP-сервери. Це робить їх легко доступними та придатними для використання AI-агентами без написання власного коду.

Kubernetes (AKS) та Контейнери (Azure Container Apps)

Azure Kubernetes Service (AKS):

• AnyScale для AKS: Доступно в попередньому перегляді. Це керована платформа Ray. Ray — це open-source фреймворк для масштабування додатків на Python та машинного навчання (ML). Ви можете запускати масові Python-навантаження для навчання моделей, їх налаштування (tuning), інференсу тощо на кластері AKS. Для цього існує спеціальний Kubernetes-оператор AnyScale, який керує життєвим циклом кластера Ray, роблячи його споживання дуже простим.
• Керовані системні пули вузлів для AKS Automatic: Стали GA. Відтепер будь-яка відповідальність за оновлення основних системних компонентів більше не є вашою проблемою.
• Azure Kubernetes Fleet Management: У GA тепер підтримує кластери з підтримкою Azure Arc. Якщо у вас є будь-який сумісний з CNCF Kubernetes-кластер, підключений до Arc (тобто площина управління Azure поширена на нього), Fleet Management тепер забезпечує моніторинг цього кластера та може керувати розміщенням робочих навантажень між усіма різними інстансами в ньому.

Azure Container Apps:

• Defender for Cloud: У попередньому перегляді тепер можна додати Azure Container Apps під нагляд Defender for Cloud. З’явилася функція перевірки стану безпеки безсерверних контейнерів: система валідуватиме рівень безпеки та визначатиме можливі шляхи атак.
• Пісочниці (Sandboxes): Доступні в попередньому перегляді. Розглядайте це як спосіб легко створювати ефемерні середовища, які автоматично призупиняються та відновлюються. Вони мають ізоляцію на базі мікровіртуальних машин (microVM), тобто ізоляцію на рівні ядра з повною збереженістю стану. Ця технологія вже лежить в основі деяких власних рішень Microsoft (наприклад, хостованих агентів у Foundry, які масштабуються від нуля до неймовірно великих значень). Можна створювати знімки (snapshots), захоплюючи стан оперативної пам’яті та диска для подальшого використання.
• Конфіденційні обчислення: Стали GA. Тепер ви можете використовувати ці SKU для шифрування під час використання найважливіших навантажень.
• Детальні логи доступу HTTP (Detailed HTTP access log): У GA тепер можна ввімкнути їх (за замовчуванням вимкнено) для вирішення проблем із затримками, вхідними підключеннями чи розривами зв’язку.
• Додаткові точки призначення OpenTelemetry: З’явилося більше гнучкості у тому, куди відправляти логи (у GA).
• Кастомні правила масштабування KEDA: За потреби тепер можна перевизначати керовані платформою правила масштабування, задаючи власні користувацькі правила KEDA (у GA).

API Management (APIM) та Azure Monitor

API Management:

• Data Plane MCP Server: Доступний у GA. Коли ви шукаєте MCP-сервери для ваших AI-агентів, їм потрібно звернутися лише до одного цього MCP-сервера, який виставляє APIM, щоб знайти та спожити все необхідне.
• API Premium V2: Тепер підтримує кілька користувацьких доменів (custom domains) для одного API, кінцевої точки або порталу. Якщо ви маєте один сервіс, але хочете представити його під різними доменними іменами (наприклад, для різних брендів), тепер це можна зробити без створення окремих кінцевих точок.
• Підтримка wildcard (символів підстановки) для користувацьких хост-імен: Для тарифів Premium V2 та Standard V2. Наприклад, ви можете налаштувати *.test.net і мати єдине керування іменами та сертифікатами для всіх піддоменів.
• Безпека контенту (Content Safety) для MCP та A2A: У GA APIM тепер підтримує забезпечення узгоджених запобіжних заходів для програм за допомогою служби Azure AI Content Safety безпосередньо через API. Разом із цим загальнодоступним (GA) став і A2A API в рамках APIM.
• Моделі Anthropic та Google Vertex AI: APIM тепер (у GA) підтримує ці моделі через свій AI-шлюз (AI gateway). Отже, ваші політики виконання, контроль безпеки, спостережливість (observability) і формування трафіку тепер можна застосовувати до ширшого спектра хостингу моделей.
• Уніфікований API моделей (Unified Model API): Доступний у попередньому перегляді. Оскільки компанії використовують безліч різних моделей з різними API, додаткам важко з ними взаємодіяти. Цей уніфікований API надає програмі єдиний формат, а потім перетворює запит на той формат, який розуміє конкретна модель на бекенді. Це знімає складність із програми і дозволяє легко змінювати моделі без внесення змін до коду додатку.
• Робочі простори API (API workspaces): (уявіть їх як папки з API). Тепер їх можна асоціювати з вбудованим шлюзом (у GA). Раніше доводилося створювати окремий виділений шлюз для простору, що обмежувало функції (Private Link, multi-region тощо) і коштувало дорожче. Тепер ви отримуєте повний функціонал і оптимізацію витрат.
• Метрики токенів (Token metrics): У попередньому перегляді доступні метрики для всіх типів взаємодій, не лише звичайного інференсу, а й кешованих токенів (cash tokens), токенів міркування (reasoning tokens) та обдумування (thinking tokens). Оскільки моделі коштують грошей (набирає обертів «токономіка»), це дозволяє зберігати дані про використання у системі Insights та повністю розуміти ваші витрати.
• API Center: Під час розробки тепер можна реєструвати агентів безпосередньо в його каталозі. Агенти можуть синхронізуватися з Git-репозиторіїв. Також є можливість додати LLM-суддю (LLM Judge), який перед реєстрацією в каталозі перевірятиме агента на безпеку, надійність, поведінку та відповідність вашим вимогам.

Azure Monitor:

• Метрики та візуалізації OpenTelemetry: Тепер підтримуються в GA. Це забезпечує Azure Monitor більш повною та консолідованою доступністю метрик для віртуальних машин і серверів з підтримкою Arc.
• Захоплення сигналів OTLP: Стало загальнодоступним (GA).
• Динамічні пороги для сповіщень на основі пошуку по логах (Dynamic thresholds for log search alerts): У GA. Замість суворих правил, інструмент використовує машинне навчання для вивчення нормальних шаблонів, і сповіщення спрацьовує лише тоді, коли порушується поріг нормальної поведінки.
• Прості сповіщення за логами (Simple log alerts): Стали GA. Це більш інтуїтивно зрозумілий підхід. Замість агрегування рядків за певний період, система перевіряє кожен рядок окремо. Ви отримуєте меншу затримку спрацьовування, але це може створювати більше «шуму», тому потрібно обирати, який підхід вам підходить краще.
• SLI та SLO: Індикатори рівня обслуговування (SLI) та цілі рівня обслуговування (SLO) тепер підтримуються в Azure Monitor у GA. Замість того, щоб копатися в базових метриках, бізнес тепер може просто виводити ці ключові показники на дашборд.

Бази даних та Аналітика

Microsoft Fabric та бази даних:

• Fabric Rayfin: Доступно в попередньому перегляді. Це open-source SDK та CLI, що вирішує проблему запуску додатків, які взаємодіють з корпоративними даними, оминаючи складнощі з безпекою та управлінням. Rayfin розгортає ці додатки прямо в Microsoft Fabric, тож додаток успадковує рівень безпеки та масштабованості Fabric, а дані потрапляють безпосередньо до OneLake (що полегшує аналітику). Цей інструмент працює у партнерстві з Replit (провідною ШІ-платформою для написання коду). Ви підключаєте Replit до Fabric, він зчитує схеми, таблиці та мітки Purview; ви описуєте Replit, що вам потрібно, і він розгортає додаток у Fabric зі збереженням політик, міток та походження даних. Це ідеально підходить для операційних дашбордів, прогнозування ланцюгів постачання, внутрішніх Copilot-ів тощо.
• GPU-прискорена аналітика (GPU accelerated analytics): Додано до сховища даних Fabric. Без жодних ускладнень автоматичне прискорення запитів забезпечує поліпшення продуктивності від 5 до 7 разів.

Azure Horizon DB (попередній перегляд):

• Це власний форк PostgreSQL від Microsoft. Він зберігає повну сумісність з PostgreSQL, але має додаткові можливості. Масштабується до 128 ТБ, підтримує до 15 збалансованих за навантаженням реплік для читання, до 3072 віртуальних ядер обчислень і розгортається між зонами доступності.
• Нативний Disk ANN: Векторний пошук, створений Microsoft Research.
• Інтеграція ШІ-моделей: Інструмент має попередньо налаштовані функції для створення векторів (ембедингів), чат-відповідей та переранжування. Можна застосовувати фільтри метаданих, щоб звузити область пошуку (наприклад, певні категорії чи дати).
• Нативний BM25: Підтримує лексичний повнотекстовий пошук високої якості. Поєднання Disk ANN та BM25 дає чудовий гібридний пошук для ШІ-додатків.
• AI Pipelines: За допомогою SQL ви можете описувати конвеєри даних (як розбивати на фрагменти (chunk), робити ембединг, генерувати, ранжувати, чекати на схвалення людиною), які виконуються як тривалі завдання на основі заданих вами тригерів (зміна записів або ручний запуск).

Azure Cosmos DB (масштабні оновлення):

• Семантичне переранжування (Semantic reranker): Раніше це було фішкою Azure AI Search (Foundry IQ), а тепер з’явилося в Cosmos DB. Після векторного, лексичного або гібридного пошуку результати переранжуються на основі семантичної відповідності запиту. Найбільш релевантні результати опиняться нагорі. Ви можете обмежити повернення лише, наприклад, «k» найважливіших документів. Це зменшує обсяг даних, що надсилаються ШІ-моделі (менше токенів, менша вартість). Варто пам’ятати, що це додає додатковий мережевий виклик (затримку) та має свою вартість, тож варто протестувати вигоду.
• Інтегровані ембединги для NoSQL (попередній перегляд): Вказавши кінцеву точку моделі ембедингу Foundry у політиці контейнера, Cosmos DB автоматично створюватиме ембединги під час створення або оновлення записів без жодної ручної роботи.
• Open-source Embedding Toolkit (Omni Vec): Для більшої гнучкості доступний на GitHub інструмент, який забирає дані з різних джерел (включно з Cosmos DB), оркеструє розбиття на фрагменти (chunking) і створення ембедингів, а потім записує їх у різні цільові системи (включно з Cosmos DB).
• Agentic Retrieval Toolkit: Для складних сценаріїв пошуку, де потрібно зробити кілька проходів із міркуваннями для отримання повної відповіді.
• Agent Kit (у GA): Набір навичок (skills) для ваших AI-агентів програмування, що вчить їх взаємодіяти з Cosmos DB згідно з найкращими практиками.
• Agent Memory Toolkit (попередній перегляд): SDK на Python, що дозволяє використовувати Cosmos DB як сховище пам’яті для ШІ-додатків, щоб агент міг «навчатися» та згадувати минулі взаємодії.
• Помічник з міграції реляційних баз даних: Доступний як розширення для VS Code. Це покроковий помічник, який виявляє, оцінює, конвертує схеми, а потім допомагає змінити ваш код для переходу з Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL до Cosmos DB (самі дані він не переносить). Мета — відійти від реляційних БД до NoSQL для кращого масштабування.
• ШІ-допомога у VS Code: Взаємодіючи природною мовою, ви можете отримувати оптимізовані запити Cosmos DB (NL to Query), розширення пояснює їх, покращує та має IntelliSense для ваших схем.
• Розподілені транзакції (Distributed transactions): У попередньому перегляді. Важлива фішка реляційних баз даних (атомарність — «все або нічого») тепер у Cosmos DB. Операції, що стосуються різних елементів або розділів (наприклад, переказ грошей з одного рахунку на інший), тепер або повністю виконуються, або скасовуються.
• Оцінювач витрат (Cost estimator): Допомагає моделювати розмірності для розуміння вартості ваших операцій.
• Безпечна ротація ключів (Safe key rotation): У попередньому перегляді показує, коли ключ востаннє використовувався, щоб ви випадково не заблокували активний ключ. Це корисно для переходу на Entra ID.
• Автоматичне перемикання на рівні розділу (Per-partition automatic failover): У GA. У разі збою на інший регіон перемикаються лише пошкоджені розділи (partitions), а не весь обліковий запис.
• Зміна ключа розділення (Partition key) для NoSQL: Тепер можна робити це в GA через Data Explorer на порталі (як онлайн, так і офлайн міграція даних).
• Глобальні вторинні індекси (Global secondary index): У GA. Дозволяє створювати альтернативні ключі розділення (фактично, копії даних з новою структурою). Це здешевлює і оптимізує певні запити, які не збігаються з первинним ключем розділення.
• Change Feed для всіх версій і видалень (All versions and deletes change feed): У GA. Показує кожну зміну (створення, проміжні оновлення, видалення), а не лише останній стан.
• MCP Toolkit: У GA. Захищений MCP-сервер з автентифікацією Entra ID (керовані ідентичності), який підтримує CRUD-операції, векторний/гібридний пошук і постачається як контейнер для легкої інтеграції.
• Локальний емулятор Cosmos DB на Linux (V-Next): Доступний для Windows, Linux і macOS для тестування.
• Azure Backup для Cosmos DB: У попередньому перегляді. Ізольоване резервне копіювання для захисту від випадкових або зловмисних видалень.

Інші оновлення БД:

• SQL Server на віртуальних машинах: У попередньому перегляді з’явилося створення знімків резервного копіювання (snapshot backup). Використовуючи Azure Backup, знімки дисків та бекапи журналу транзакцій, ви отримуєте майже миттєві резервні копії БД будь-якого розміру, з можливістю відновлення до певної точки в часі (point-in-time).
• Azure Databricks Branch Support: У попередньому перегляді. Дозволяє створювати гілки (branches) «copy-on-write». Гілка не займає місця, поки ви не почнете вносити зміни, що ідеально підходить для швидкого тестування з реальними (prod) даними без ризику.

ШІ, Пошук та Azure AI Search (Foundry IQ)

• Foundry IQ став загальнодоступним (GA).
• Джерела знань: У попередньому перегляді до Azure AI Search (Foundry IQ) тепер можна додавати каталоги Fabric OneLake, зберігаючи права доступу на рівні документів та мітки конфіденційності. Також можна додавати онтології Fabric IQ (семантичні моделі корпоративних сутностей), бази Azure SQL та будь-які зовнішні MCP-сервери (наприклад, Salesforce чи ServiceNow).
• Безсерверний індексатор (Serverless indexer): Дозволяє не тримати постійно виділені ресурси, а платити лише за час роботи індексатора.
• Покращення поглинання даних (Ingestion): Зображення, скріншоти та діаграми з офісних документів і PDF тепер зберігаються разом із відповідним текстом. Тепер агент, повертаючи результат, може просто показати зображення замість того, щоб його описувати.
• Покращений Chunking (розбиття на фрагменти): Система тепер враховує контекст документа (таблиці, абзаци), тому таблиця або абзац більше не буде розірвана навпіл під час векторизації. Для зображень генерується текстовий опис, який зберігається поруч.
• Приватне підключення (Private connectivity): В GA Azure AI Search та бази знань Foundry підтримують приватні кінцеві точки (Private Endpoints) або мережеві периметри безпеки, що дозволяє всім PaaS-компонентам безпечно спілкуватися між собою.
• Генеративна AI інтеграція в Azure AI Search: У GA індексатори тепер можуть викликати чат-модель (чат-комплешн) під час збагачення даних (ви задаєте промпт, отримуєте структурований вивід в індекс). Це ж можна робити і під час отримання (retrieval), наприклад, для нормалізації або очищення повернених фрагментів. Все це тепер підтримує автентифікацію через керовані ідентичності (Managed Identity) — ключі більше не потрібні.

Додаткові бази даних (PostgreSQL, MySQL, SQL, Document DB)

• Конвертація схеми Oracle в PostgreSQL: У GA з’явилася ця можливість через розширення PostgreSQL у VS Code, що полегшує перехід з Oracle.
• PostgreSQL:
  • Readiness check: Перед мажорними оновленнями система перевіряє можливі блокатори, зменшуючи ризик невдалих оновлень.
  • Defender: Оцінює стан безпеки Azure Database for PostgreSQL, підкреслюючи вразливості та неправильні конфігурації.
  • Cross-tenant Customer Managed Key (CMK): У попередньому перегляді. Дуже важливо для SaaS-компаній: клієнти можуть зберігати ключ шифрування у своєму власному Key Vault у своєму tenant-і, і цей ключ шифруватиме їхні дані, які ви хостите.
  • Incremental view maintenance extension: Допомагає підтримувати матеріалізовані подання (materialized views) актуальними, обчислюючи лише інкрементальні зміни (у GA).
  • Duck DB extension: Аналітичний рушій для високопродуктивної аналітики (у GA).
• Azure Database for MySQL: Розширена присутність у нових регіонах (Denmark East, Austria East, Belgium Central) та додано підтримку зон доступності в інших регіонах (Taiwan North, Japan West тощо). Керування квотами MySQL тепер доступне прямо на порталі без звернень до служби підтримки.
• Microsoft SQL:
  • Розширення у VS Code дозволяє краще виконувати запити, додавати markdown-комірки, інтегрується з GitHub Copilot для дизайну схем.
  • Data API builder (GA): Легко експонує SQL-базу через REST API, MCP або GraphQL без налаштування інфраструктури.
  • У попередньому перегляді розширення може створювати екземпляри бази даних Azure SQL і автоматично до них підключатися.
  • Шифрування AES 256 (TDE): Тепер підтримується з керованим клієнтом ключем.
• Azure DocumentDB (NoSQL, сумісна з MongoDB):
  • Миттєві безкоштовні інстанси (free tier).
  • Розширення VS Code для міграції з локальних серверів чи інших хмар.
  • Graceful failover (GA): Зміна первинної репліки без втрати даних.
  • Автоматичний failover на вторинний регіон у разі збою первинного.
  • Change streams (потоки змін): Для кластерів із кількома шардами (в попередньому перегляді).
  • Повнотекстовий пошук (BM25): Підтримка пошуку з друкарськими помилками (fuzzy search) та пошуку за близькістю.
  • MCP сервер для DocumentDB: Забезпечує легку інтеграцію з ШІ-додатками з підтримкою Entra ID.
• Azure Confidential Clean Room: У попередньому перегляді. Дозволяє кільком сторонам (наприклад, різним банкам) спільно виконувати аналітику даних (Apache Spark) над комбінованими даними так, щоб жодна сторона не могла бачити безпосередні дані іншої.

Агенти, Foundry та Управління (Governance)

• Microsoft Execution Containers (MXC): Оскільки агенти все частіше створюють і запускають код у різних середовищах, їх потрібно ізолювати (sandbox). MXC — це SDK, що забезпечує рівні ізоляції від рівня процесу до ізоляції ядра за допомогою мікровіртуальних машин. Працює на Windows, WSL, Linux та macOS. Це критично важлива технологія для безпечного запуску агентів.
• Управління агентами (Agent Governance):
  • ШІ недетермінований (відповіді завжди різняться), тому його важко тестувати. З’явилися дві відкриті специфікації:
  • Assert: Адаптивна специфікація. Вона бере ваші вимоги, перетворює їх на таксономію поведінки, а потім на тестові кейси. Вони запускаються проти системи, і результат оцінюється на відповідність вашим правилам. У Foundry з’явився нативний інструмент «Rubric Evaluator» у публічному попередньому перегляді для створення критеріїв оцінки.
  • ACS (Agent Control Specification): Новий модуль в інструментарії управління агентами. Дає точки перехоплення (interception points): під час запуску агента, введення користувача, до та після виклику моделі чи інструменту, виводу та вимкнення агента. Тут ви можете застосовувати guardrails (запобіжники) та виправляти недоліки, знайдені Assert.
• Agent A2A: У попередньому перегляді агенти Foundry (prompt-based та hosted) тепер можуть легко спілкуватися між собою.
• Foundry Guided Guardrails: У попередньому перегляді розробник заповнює анкету, а система рекомендує конкретні заходи контролю безпеки на основі вимог агента та даних, з якими він працює. До речі, Foundry тепер підтримує керовані віртуальні мережі (VNet) для оцінки (evaluations) агентів і моделей за приватними кінцевими точками.
• Трасування та оцінка у Foundry: Покращено розуміння взаємодій з кількома ходами (multi-turn evaluations). Додано можливість «відтворення» (replay), щоб зрозуміти, чому агент прийняв те чи інше рішення.
• Окупність інвестицій (ROI) для агентів: У приватному попередньому перегляді. Інструмент для вимірювання зекономленого часу та економічної ефективності використання агентів.
• Voice Live для агентів: У GA сервіс агентів легко інтегрується зі службою Voice Live для розпізнавання і генерації мовлення (speech-to-text та text-to-speech) у реальному часі.
• Інтеграція Purview з агентами: У попередньому перегляді. Purview може спостерігати та захищати взаємодії з локальними агентами (GitHub Copilot, Claude Code тощо). У Foundry (що вже в GA) розробники зможуть розуміти, як відбувається взаємодія з конфіденційними даними. Мітки конфіденційності (Sensitivity labels) з Purview тепер передаються до Foundry IQ і будуть дотримуватися під час усього процесу пошуку. Дозволи з SharePoint синхронізуватимуться з Foundry IQ, а всі адмін-операції потраплятимуть до єдиного журналу аудиту Purview.
• Foundry Toolbox: Надає єдину кінцеву точку для MCP-клієнтів. Ви можете визначити комбінацію інструментів, включно з «пошуком інструменту» (tool search). Замість того, щоб перевантажувати модель списком усіх доступних інструментів, вона запитуватиме, чи є інструмент для певного завдання. Також сюди підключаються всі «IQ» (Work IQ, Foundry IQ, Fabric IQ).
• Пам’ять Foundry (Memory as a Service): Розширилася. Додалася користувацька пам’ять (наприклад, «Стас не їсть зеленої їжі — не рекомендуйте»), сесійна пам’ять та процедурна пам’ять (агенти вчаться виконувати певні види роботи). Оновлено модель зберігання: додано час життя (TTL) для уникнення дрейфу пам’яті, семантичну дедуплікацію та кращу спостережливість. Агентів можна прив’язувати до подій для запуску без зовнішньої оркестрації.
• Публікація агентів у Teams та M365 Copilot (GA у червні): Агент марний, якщо ним ніхто не користується. Найкращий ШІ — той, що з’являється у природному робочому процесі користувача. Публікація в Teams/M365 робить їх легко доступними та дійсно корисними для компанії.

ШІ Сервіси (Переклад, Мовлення, Відео)

• Azure AI Translator: Покращено пакетний переклад PDF-документів. Тепер він набагато краще зберігає таблиці, заголовки, розміщення зображень і колонки. Підтримує переклад файлів зображень (JPEG, PNG, WEBP) — створюється нове зображення з перекладеним текстом. Також перекладає зображення всередині документів Word (docx). Підтримує одночасне розпізнавання тексту (OCR) і переклад одним викликом API.
• Azure AI Speech (LLM APIs): У GA додано підтримку великих мовних моделей. Крім швидкої транскрипції, додаються можливості перекладу, власні промпти замість списків фраз і значно глибше розуміння контексту (що підвищує якість).
• Користувацькі аватари та відео у Foundry (GA): Можна завантажити 10-хвилинне відео і створити власне відео з аватаром у повний зріст чи до пояса. Або використати одну фотографію для створення «говорячої голови». Можна тонко налаштувати голос (voice sync) або використати професійний.
• Content Understanding: Тепер інтегровано прямо на портал Foundry (у попередньому перегляді).
• Глобальні резервування PTU (Provision Throughput Units): У GA. Раніше гарантії продуктивності та знижки можна було закріпити лише за одним регіоном. Тепер ви можете створювати резервування на глобальному рівні та використовувати знижку в будь-якому підтримуваному регіоні розгортання PTU, що дає величезну гнучкість.
• PII Playgrounds: У попередньому перегляді для тестування ідентифікації персональних даних (PII) у тексті та бесідах перед впровадженням їх у код.
• Розширення Foundry VS Code: Стало GA. Повна підтримка каталогу моделей та розгортань хостованих агентів.

Моделі штучного інтелекту

• Локальний інференс (на пристроях Windows): Анонсовано моделі Aion 1.0 instruct (невелика модель для завдань із текстом: узагальнення, переписування) та Aion 1.0 plant (більша модель міркувань: 14 мільярдів параметрів, вікно у 32 000 токенів, підтримує виклик інструментів (tool calling) для багатокрокових задач агента). Мета — перенести певний інференс на локальні пристрої для зменшення затримки, витрат на хмару та роботи без підключення до мережі.
• Моделі Foundry:
  • MAI thinking one: LLM середньої ваги для чатів і міркувань. Це архітектура Mixture of Experts (з загального 1 трильйона параметрів активно використовуються лише 35 мільярдів).
  • MAI image 2.5 (скоро з варіантом Flash): Оновлений генератор зображень (текст-у-зображення та зображення-у-зображення).
  • MAI transcribe 1.5: Модель перетворення мовлення в текст (діаризація спікерів, усунення упереджень, найвища точність, у 5 разів швидша за конкурентів).
  • MAI-Image-2 (скоро з варіантом Flash): Багатомовна модель перетворення тексту на мовлення (дозволяє клонування голосу за наявності дозволу).
  • Чому Microsoft випускає стільки моделей? Використовувати найглибшу модель для простих завдань — це як найняти найкращого експерта для базової роботи. Треба оптимізувати витрати (токономіка) та обирати правильну модель для правильної задачі.
• Frontier Tuning: Підхід на основі навчання з підкріпленням (reinforcement learning) для налаштування моделей під ваші дані.
• Відкриті бенчмарки: Тепер можна запускати відомі open-source бенчмарки для будь-якої вашої розгорнутої (включно з донавченою) моделі.
• Azure Policy для Foundry Model Router (попередній перегляд): Foundry Model Router — це єдина точка доступу, яка сама вирішує (виходячи зі складності запиту), до якої конкретно моделі надіслати запит (найрозумнішої чи найшвидшої). Тепер через політики ви можете контролювати, з яких саме моделей роутер має право обирати.
• Доменні фільтри моделей: Можна відфільтрувати моделі в каталозі для певної індустрії.
• MAI-Code-1-Flash: Представлено в GitHub Copilot. Це високоефективна агентська модель для програмування (5 мільярдів активних параметрів).

Різне (Miscellaneous)

• Majorana 2: Квантові комп’ютери базуються на кубітах, які сьогодні надзвичайно важко втримати в стабільному стані. Нова технологія Majorana 2 збільшує стабільність кубітів з мілісекунд до секунд. Здається, що це мало, але це покращення в тисячу разів! Це гігантський крок до створення масштабованого квантового процесора. Повноцінний і корисний квантовий комп’ютер очікується вже до 2029 року.
• MDASH: Мультимодальна платформа агентного сканування (Multi-model agentic scanning harness). Заснована на технологіях Claude (раніше Project Glasswing). Понад 100 спеціалізованих агентів, яких ви нацьковуєте на репозиторій. Вони виявляють вразливості, дискутують між собою, доводять, чи можна їх експлуатувати, і рекомендують комплексні рішення. Інструмент перевершує будь-яку одну окрему модель і інтегрується з Defender та GitHub Code Security.
• ШІ-термінал: Форк Windows Terminal із вбудованим нативним агентом (за замовчуванням GitHub Copilot, але можна змінити на Claude, Codex чи Gemini). Якщо в терміналі виникає помилка, агент бачить її і допомагає виправити. Зберігає історію сесій. Встановлюється через Microsoft Store або Winget.
• Work IQ APIs: Work IQ живить багато можливостей Copilot. Він привносить розуміння того, «як ми працюємо», до штучного інтелекту (розуміння артефактів, розшифровок зустрічей, чатів, графіків). Тепер доступно через REST, MCP і A2A API. Доступний Chat API (з цитуванням), Context (повертає лише відповідні дані для локального інференсу) та Tools (для взаємодії з поштою, розкладом, документами). Work IQ працює на базі споживання змінних токенів (chat/context) та фіксованої плати за використання інструментів за допомогою кредитів Copilot.
• Web IQ: Об’єднуючи Work, Fabric та Foundry IQs, з’являється Web IQ. Якщо Bing створений для споживання людиною, то Web IQ базується на глобальному індексі Bing, але оптимізований для того, як шукають агенти. Він повертає не всю сторінку, а лише потрібний фрагмент і структуровані докази. Оскільки агентам потрібні мінімальні дані дуже швидко (щоб економити токени), Web IQ налаштований на миттєві відповіді (розгалуження по розділах і швидке переранжування результатів).
• Autopilots (Microsoft Scouts): Це «завжди увімкнені» агенти у фоновому режимі (на базі відкритих технологій), які працюють у вашому корпоративному середовищі з M365 та Work IQ. Ви ставите їм мету (наприклад, управління календарем чи сортування пошти), і вони автономно працюють, вирішують конфлікти та рекомендують дії.
• Event Grid MQTT v5 Sub Identifier: У GA. Дозволяє додаткам бачити ідентифікатори та виконувати маршрутизацію без необхідності передавати весь рядок теми (topic string).

Ось і все. Я розумію, що обсяг інформації був величезним, але обов’язково загляньте до блогу Build. Там море корисної інформації. Сподіваюсь, це було корисно. Бережіть себе!