Azure: Metrics Advisor supervisar y detectar anomalias con IA de Cognitive Services

 

 

Este nuevo servicio de Azure Metrics Advisor (en preview) utiliza Machine Learning con IA para monitorizar y supervisar anomalías recopilando datos desde varias fuentes para anticiparse a los incidentes sin necesidad de tener experiencia en modelos de aprendizaje automático nos permite detectar automáticamente anomalías, problemas, enviar alertas y obtener información de diagnóstico para analizar la causa raíz del incidente.

Como indica Microsoft los casos de uso mas comunes son:

• Analizar los datos multidimensionales de varios orígenes de datos
• Identificar y correlacionar las anomalías
• Configurar y ajustar el modelo de detección de anomalías usado en los datos
• Diagnosticar las anomalías y ayudar con el análisis de la causa principal.

 

Creación del servicio

La creación del servicio que actualmente solo ofrece pocas regiones y una capa de precios gratuita S0 de 10K es como cualquier otro y lo podemos configurar directamente desde el portal de Azure.

Una vez creado, nos llevará al portal web https://metricsadvisor.azurewebsites.net donde organizar los datos y gestionar todas las métricas para nuestra organización seleccionando la suscripción y el workspace del paso anterior.

 

Una vez dentro del portal web https://metricsadvisor.azurewebsites.net tenemos que realizar el onboarding para configurar los servicios de Azure que vamos a incluir.

Por ultimo, una vez tengamos todo configurado correctamente podemos consultar los diferentes paneles y diagramas informativos como se muestra en este imagen de ejemplo.

Nota: esta ultima imagen pertenece a la documentación de Microsoft

Recordar que es un servicio en preview y no esta recomendado para producción.

 

Azure: Machine Learning Algorithm Cheat Sheet

Como habréis leído en otros artículos y aunque no hay una definición universal entre los expertos, entendemos la Inteligencia Artificial (IA) como la capacidad de los ordenadores para imitar el comportamiento humano pero teniendo en cuenta que esta capacidad no tiene nada que ver con las películas de Hollywood. 

En la actualidad, mediante la inteligencia artificial los ordenadores pueden analizar imágenes, detectar objetos, comprender la voz, interactuar de forma natural y hacer predicciones mediante datos.

Dentro del mundo de la IA, la rama de Machine Learning entre otras cosas permite a los ingenieros y científicos de datos mediante el uso y tratamiento de datos realizar predicciones, tendencias, resultados y comportamientos futuros sin necesidad de programarlos explícitamente.

El servicio de Azure Machine Learning es un conjunto de herramientas que nos ayuda en el desarrollo de soluciones para todos los tipos de aprendizaje automático, desde el clásico hasta el aprendizaje profundo, supervisado y no supervisado, por ello, hoy quiero compartir esta chuleta de algoritmos que seguro que os vendrá genial para diseñar los modelos predictivos en vuestros proyectos de ML en Azure.

 

 

También comparto esta otra de Machine Learning Studio Classic:

Espero que os sea de utilidad.

 

Azure Space: conectividad via satelite con ExpressRoute

Una de las características que ofrece Azure Space es que podemos acceder a los servicios con Azure ExpressRoute mediante conectividad satelital.

Con las constelaciones de satélites comerciales cada vez más disponibles, las nuevas arquitecturas de soluciones ofrecen un rendimiento mejorado y asequible para acceder a Microsoft.

Azure ExpressRoute, con uno de los ecosistemas de redes más grandes en la nube pública, ahora incluye socios de conectividad satelital que brindan nuevas opciones y cobertura.

  Proporcionará conectividad de red privada y dedicada desde cualquier embarcación, avión, empresa, energía o sitio gubernamental en el mundo a la plataforma en la nube Microsoft Azure a través de sus exclusivos sistemas de satélites multiorbitales. Como socio de ExpressRoute, SES proporcionará alcance global y alto rendimiento similar a la fibra a los clientes de Azure a través de su cartera completa de satélites de órbita terrestre geoestacionaria (GEO), constelación O3b de órbita terrestre media (MEO), red de puerta de enlace global y red terrestre central. infraestructura en todo el mundo.

 Los clientes de Intelsat son los proveedores de servicios de telecomunicaciones globales y las empresas multinacionales que confían en nuestros servicios para impulsar a las empresas y comunidades dondequiera que los lleven sus necesidades. Con la capacidad de expandir rápidamente el alcance de las empresas basadas en la nube, acelerar la adopción de los servicios en la nube por parte de los clientes y brindar resistencia adicional a las redes existentes conectadas a la nube, los beneficios de los servicios en la nube ya no se limitan solo a un subconjunto de usuarios y geografías.

Viasat, un proveedor de soluciones de banda ancha satelital de alta velocidad y alta calidad para empresas y entidades comerciales de todo el mundo, está presentando el servicio Direct Cloud Connect para brindar a los clientes opciones ampliadas para acceder a servicios en la nube de nivel empresarial. Azure ExpressRoute será el primer servicio en la nube que se ofrecerá para permitir a los clientes optimizar su infraestructura de red y sus inversiones en la nube a través de una conexión de red segura y dedicada a los servicios inteligentes en la nube de Azure.

 

En este enlace:Networking Partners: Azure Networking se encuentra una lista de todos los Partner de red que ofrecen el servicio de conectividad.

Como siempre espero que os sea de utilidad.

 

Azure Orbital: servicio para recopilar imágenes y datos de satélites para observar la Tierra

En el post anterior compartí unos videos sobre Azure Space y como llevar la nube al espacio exterior, hoy continuando con este tipo de servicios en Azure veremos en que consiste Azure Orbital otras de las últimas novedades que han aparecido.

Azure Orbital, es un servicio de estación terrestre para recopilación de imágenes y datos de los satélites en órbita directamente a Azure, es decir, que permite a los clientes que contraten el servicio comunicar, transmitir vía satélite y procesar datos desde sus satélites o naves espaciales que se encuentran en órbita geoestacionaria o no geoestacionaria (NGSO), incluidas la órbita terrestre baja (LEO) o la órbita terrestre media (MEO). 

 

Como explican en la documentación de Microsoft esto se puede aplicar a múltiples escenarios de observación terrestre como:

• agricultura
• meteorología
• oceanografía
• geología
• defensa

La mejor forma de entender este servicio es viendo este video explicativo.

 

Aquí encontrareis info más detallada: Información acerca de Azure Orbital: versión preliminar | Microsoft Docs

No leemos en el próximo articulo.

 

 

Azure Space: Llevando la nube al espacio exterior

El avance de la tecnología es impresionante en los últimos años y Microsoft no para de lanzar productos y servicios nuevos constantemente, en este ocasión quiero compartir información sobre los nuevos servicios de Azure Space que están llegando relacionado con el espacio y tener conectividad vía satélite para escenarios donde no tenemos Datacenters disponibles en regiones de Azure.

Imaginar que vuestra empresa tiene una flota de buques que viaja por el mar o tenéis una plataforma petrolífera en medio del océano, como podemos comunicarnos para compartir aplicaciones, servicios, información en tiempo real con la empresa, los servicios de Azure Space ofrecen soluciones tecnológicas para estos escenarios.

Para tener una visión global os comparto estos videos de introducción publicados por Microsoft donde se explican la estrategia y posibilidades de estos nuevos servicios de Azure Space.

Introducción

No leemos en el próximo articulo.

Azure: Configurando SonarQube en Azure Container Instances (ACI) para evaluar calidad del código fuente

Hoy quiero comentar un caso de uso que suelo utilizar para evaluar y medir de forma rápida la calidad del código fuente de proyectos sin necesidad de montar un servidor centralizado de SonarQube y tener que administrarlo.

Antes de nada, una aclaración, este escenario que explico no es válido para entornos de producción, ya que, si por algún motivo detenemos o reiniciamos el contenedor perderemos toda la información guardada de los proyectos de SonarQube, en este contexto, estamos ejecutando un contenedor donde no usamos ningún tipo de persistencia de la información en volúmenes o BBDD.

Se trata de utilizar el servicio Azure Container Instances (ACI) para desplegar un contenedor de SonarQube en apenas 3 minutos donde subir el análisis y reporting del código fuente para tener feedback rápido de la deuda técnica que podemos encontrar generalmente en proyectos legacy o de terceros que tenemos que mantener o evolucionar en clientes.

Para ello, utilizaremos la consola con AZ CLI y los siguientes comandos para crear un recurso ACI con 2 CPUs y 4 MB:

$ RG=rg-SonarQubeDemo-ne
$ LOCATION=northeurope
$ ACI_NAME=aci-sonarqube
$ SONARQUBE_IMAGE=sonarqube 
$ SONARQUBE_PORT=9000
$ SONARQUBE_FQDN=santi-sonarprueba 
$ az group create --name $RG --location $LOCATION
$ az container create --resource-group $RG 
--name $ACI_NAME --cpu 2 --memory 4 
--image $SONARQUBE_IMAGE --ports $SONARQUBE_PORT --dns-name-label $SONARQUBE_FQDN 
- Running .. 

Esperamos un minuto que se publique el contenedor de SonarQube en el servicio ACI y ya lo tenemos funcionando, veremos el mensaje de Running… y la respuesta al finalizar el proceso.

Si ahora en Azure Portal buscamos el grupo de recursos rg-SonarQubeDemo-ne veremos el servicio aci-sonarqube que hemos creado, si entramos dentro del recurso, podemos visualizar su descripción general con la información de su IP publica y FQDN que podéis ver en la captura.

Para visitar nuestro SonarQube, podemos abrirlo directamente desde un navegador en la ruta: http://santi-sonarprueba.northeurope.azurecontainer.io:9000

 

Para acceder, hacemos Login con el usuario y password: admin y admin que viene configurado por defecto que no permitirá entrar en la interfaz para crear y configurar proyectos en SonarQube.

Si queremos analizar un proyecto típico de .NET y C#, simplemente en el apartado de Projects, creamos uno nuevo siguiendo los pasos, le damos el nombre santi-demo, generamos el token y elegimos el código fuente donde nos dará las instrucciones que tenemos que ejecutar en nuestro entorno local para ejecutar el análisis con el SonarScanner y tener las métricas disponibles en SonarQube.

Encontrareis toda la información detallada aquí: SonarScanner for MSBuild

Hemos visto lo fácil y rápido que podemos disponer de un entorno SonarQube operativo para nuestras pruebas de calidad de código.

Como siempre, espero que os sea de utilidad para vuestros proyectos.

 

Welcome to .NET5 – Keynote

Esta semana se ha realizado de forma virtual la .NET Conf 2020 organizada por la comunidad .NET y Microsoft con el lanzamiento oficial de .NET5

El video de la presentación de la mano de Scott Hunter, nos ofrece una intro con un viaje por las presentaciones de .NET a lo largo de la historia de .NET muy divertido para explicarnos las novedades de .NET5 y Visual Studio.

En esta keynote, veremos una introducción del .NET momentum para pasar a conocer las novedades del nuevo .NET5 framework que se complementan con el resto de videos de la .NET Conf 2020.

Todos los videos de la .NET Conf 2020 los encontrareis aquí:

https://channel9.msdn.com/events/dotnetConf/2020

Que los disfrutéis!!

Azure: Architecture Best Practices Cloud Solutions Video

Hoy quiero compartir este video realizado hace pocos días por Dominik Zemp (Microsoft Cloud Solution Architect) y Thomas Maurer (Microsoft Senior Cloud Advocate) donde conoceremos de primera mano las guías y mejores prácticas recomendadas para nuestras soluciones de arquitectura en Azure.

La agenda del video la tenéis aquí:

• Introduction
• Why Azure Architecture?
• Introduction to the Cloud Adoption Framework
• What is Enterprise-Scale?
  • Build landing zones with Enterprise-Scale
  • Critical design areas
  • Deployment using AzOps
  • Demo
• Build on top of Enterprise-Scale – Well-Architected Framework for workloads and apps
• Q&A

El video esta publicado en Youtube:

Este contenido es válido si estáis preparando las certificaciones de Azure.

También como referencia se comparten todos estos links:

• The Microsoft Cloud Adoption Framework
• Azure Architecture Center
• Assess your transformation journey
• Tools and templates ⚡
• Cloud journey tracker
• What is an Azure landing zone?
• Cloud Adoption Framework enterprise-scale landing zone architecture
• Cloud Adoption Framework enterprise-scale design principles
• Enterprise-scale implementation guidelines
• Best practices for Azure readiness

Que los disfrutéis!!

Azure Charts: Guia visual interactiva del estado actual de Azure y actualizaciones

Azure Charts, como explican en su web no es un servicio o producto de Microsoft se trata de una proyecto de comunidad para conocer de forma interactiva y comunicar el estado actual de las actualizaciones de Azure .

Es una herramienta para utilizar de forma alternativa sobre el estado de los servicios de Azure basada en gráficos reconstruidos automáticamente.

El autor es Alexey Polkovnikov (Senior Cloud Solutions Architect en Microsoft) y su misión es mantenerlo actualizado sobre los cambios, noticias, estadísticas, relaciones y soluciones de Azure de una manera estructurada y fácil de digerir. Las actualizaciones públicas, los canales RSS y las páginas web se utilizan como fuentes de datos primarias.

En este video podéis visualizar una demo completa de Azure Charts.

Espero que os sea util!!

AKS: Error Angular con NGINX Se bloqueó la carga de un módulo de “http://main-es2015.c2xxxx.js” debido a un tipo MIME no permitido (“text/html”)

Un problema que hemos detectado en AKS publicando una aplicación Angular con NGINX a la hora de servir el contenido estático es que se bloquea el acceso a los recursos css y javascript produciéndose los siguientes errores:

Para los css

El recurso de “https://angular-spa.es/styles.c5xxx.css” fue bloqueado debido a una discordancia del tipo MIME (“text/html”) (X-Content-Type-Options: nosniff).

Para los js

Se bloqueó la carga de un módulo de “https://angular-spa.es/polyfills-es2015.ca64xxxx.js” debido a un tipo MIME no permitido (“text/html”).

El problema, parece estar relacionado con la definición de la etiqueta type, investigando por Internet y mirando la pagina oficial de Angular en GitHub se encuentran detalles de otros usuarios similares:  “type=’module'” en Angular 8, en lugar de usar el “type=’text/javascript'”, como podéis leer en los comentarios de GitHub.

Ref: https://github.com/angular/angular/issues/30835

Como solucionarlo para css

La solución para los css, en nuestro caso ha sido cambiar la forma del link en el archivo de index.html:

#indicar ruta raiz 
<base href="/">

#con esta definición se produce el error  
<link rel="stylesheet" href="styles.css" type="text/css">    

#con esta definición se arregla el error 
<link href="styles.css" type="text/css">      

Aunque pueden existir varias alternativas en función de diferentes casos como explican aquí: https://github.com/froala/angular-froala/issues/170

Como solucionarlo para js

La solución para los Javascript, es añadir dentro de la configuración de NGINX un location para js, que encontramos en el repo de GitHub de Alex Arriaga:

# REALLY important for JavaScript modules (type=”module”) to work as expected!!!

location ~ \.js {

     add_header Content-Type text/javascript;

}

Ref: https://gist.github.com/alex-arriaga/da5cf14bd96dd070323b109f47714f98#file-angular-i18n-example-com-L27

Espero que os sea de utilidad.