Microsoft Connect(); 2017: nuovi strumenti per AI, IoT e Machine Learning

Scott Guthrie, Executive Vice President della Casa di Redmond, ha presentato alcune nuove tecnologie per la data platform e strumenti cross-platform dedicati agli sviluppatori in occasione del Connect(); 2017, evento che Microsoft organizza annualmente per i coders.

Le novità riguardano sia tecnologie dell’azienda californiana che soluzioni Open Source, durante l’evento si è discusso anche degli scenari applicativi e dell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e delle infrastruttura Cloud a supporto di piattaforme smart.

Database e analytics

Da segnalare innanzitutto la preview di Azure Databricks; creata in collaborazione con i fondatori di Apache Spark, si presenta come una piattaforma collaborativa di analytics pensata per seguire flussi di lavoro all’interno di spazi di lavoro interattivi. Nasce integrata con Azure SQL Data Warehouse, Azure Storage, Azure Cosmos DB, Azure Active Directory e Power BI, semplificando le operazioni di data warehousing.

Altra anteprima interessante è quella di Cassandra API per Azure Cosmos DB che introduce un modello di distribuzione As-a-Service pronta all’uso e in grado di offrire vari livelli di coerenza dei dati e contratti di servizio competitivi.

Microsoft è poi diventata platinum member della MariaDB Foundation annunciando l’imminente presentazione di Azure per MariaDB.

SQL Database supporta infine i modelli di R e i data scientist possono sviluppare e addestrare modelli AI in ambiente Azure Machine Learning per implementarli su Azure SQL Database.

Strumenti per gli sviluppatori

Per quanto riguarda l’interoperabilità con le soluzioni libere e aperte, GitHub ha annunciato l’adozione di GVFS (Git Virtual File Systems) rendendolo standard per l’open source per i repository Git in ambito entreprise.

Ad ulteriore supporto degli sviluppatori troviamo Visual Studio App Center grazie al quale chi crea applicazioni in Objective-C, Swift, Java su Android, Xamarin e React Native dispone di uno strumento con cui accelerare il ciclo di vita del proprio progetto è dedicare più tempo a feature e miglioramento della UX. Con Visual Studio Live Share si possono condividere progetti con i collaboratori per modificare o debuggare il medesimo codebase nella propria IDE, mentre i progetti Azure DevOps consente di configurare una pipeline e di connettersi ad Azure in meno di 5 minuti.

Intelligenza Artificiale e Machine Learning

La preview di Azure IoT Edge permette ora di integrare AI, strumenti di analytics e Machine Learning, mentre developer e data scientist possono creare modelli di AI attraverso Visual Studio con qualsiasi framework e linguaggio. Con gli aggiornamenti di .NET è poi divenuto più semplice accedere ai modelli di AI dalle proprie applicazioni.

Via Microsoft Connect();