Azure

Azure 介紹

Azure 介紹  是 Microsoft 於 2010 年推出的雲端計算平台，提供超過 200 種服務，涵蓋計算、儲存、資料庫、網路、AI、機器學習和物聯網。Azure 的按需付費模式和可擴展性使其適用於從新創公司到大型企業的各種組織。

Azure 介紹 服務

Azure 介紹 提供多樣化的服務，涵蓋以下核心領域：

• 計算服務：
  
  • 虛擬機器 (Virtual Machines)：提供可調整的虛擬伺服器，支援多種作業系統。
  • 應用程式服務 (App Service)：簡化 Web 應用程式和 API 的部署。
  • Azure Functions：無伺服器計算，執行事件驅動程式碼。
  • Azure Kubernetes Service (AKS)：管理容器化應用程式。
• 儲存服務：
  
  • Blob Storage：用於儲存非結構化資料，如檔案和圖片。
  • Disk Storage：為虛擬機器提供區塊儲存。
  • Azure Data Lake Storage：支援大規模資料分析。
• 資料庫服務：
  
  • Azure SQL Database：關聯式資料庫，支援高性能應用。
  • Cosmos DB：NoSQL 資料庫，支援全球分佈。
  • Azure Synapse Analytics：資料倉儲，支援大數據分析。
• 網路服務：
  
  • 虛擬網路 (Virtual Networks)：提供隔離的網路環境。
  • Azure Load Balancer：分配流量以提高性能。
  • Azure Content Delivery Network (CDN)：加速內容傳遞。
• AI 與機器學習：
  
  • Azure Machine Learning：構建和部署機器學習模型。
  • Azure Cognitive Services：提供影像識別、語音處理等功能。
  • Azure AI Vision：支援自訂視覺模型。
• 物聯網 (IoT)：
  
  • Azure IoT Hub：連接和管理 IoT 設備。
  • Azure IoT Edge：在邊緣設備上執行計算。
• 安全與管理：
  
  • Azure Active Directory (AAD)：管理身份和存取權限。
  • Azure Security Center：監控和保護雲端資源。
  • Azure Monitor：提供資源性能和日誌分析。

Azure 介紹 需要學到什麼

要有效使用 Azure，需掌握以下技能：

• 雲端計算基礎：了解 IaaS、PaaS、SaaS 的定義和雲端與傳統基礎設施的差異。
• Azure 核心服務：熟悉虛擬機器、App Service、Blob Storage、Azure SQL Database 和 Azure Functions 的操作。
• 資源管理：學習使用 Azure Portal、Azure CLI 和 PowerShell 管理資源。
• 網路與安全：掌握虛擬網路配置、Azure Active Directory 和安全最佳做法。
• 資料管理：了解 Azure Data Factory、Cosmos DB 和 Synapse Analytics 的資料處理技術。
• AI 與機器學習：學習 Azure Machine Learning 和 Cognitive Services 的基礎應用。
• DevOps 與自動化：熟悉 Azure DevOps、CI/CD 管道和容器化技術（如 Docker 和 AKS）。
• 成本管理：使用 Azure Cost Management 優化資源使用和控制成本。

AWS、Google Cloud Platform 與 Azure 比較

以下是 Azure、AWS 和 Google Cloud Platform (GCP) 的詳細比較：

• 市場占有率：
  
  • AWS 是市場領導者，約占 33%。
  • Azure 約占 20-25%，是第二大雲端提供者。
  • GCP 約占 10%，但在 AI 和資料分析領域快速成長。
• 服務範圍：
  
  • AWS 提供超過 200 種服務，涵蓋計算、儲存、資料庫、AI、物聯網等，服務最全面。
  • Azure 也提供超過 200 種服務，與 AWS 相當，特別在企業級應用和 Microsoft 產品整合方面表現出色。
  • GCP 提供約 100 種服務，專注於 AI、機器學習和資料分析。
• AI 與機器學習：
  
  • GCP 憑藉 Google 的 AI 技術領先，提供 Vertex AI 和 AutoML 等強大工具。
  • Azure 提供 Azure Machine Learning 和 Cognitive Services，在 AI 應用中表現強勁。
  • AWS 提供 SageMaker 和 Rekognition，但整體 AI 整合稍遜於 GCP 和 Azure。
• 定價：
  
  • Azure 提供靈活的按需付費和免費層級服務，特別適合中小企業。
  • AWS 的定價較複雜，但提供 Reserved Instances 和 Savings Plans 等折扣選項。
  • GCP 的按分鐘計費和 Sustained Use Discounts 提供成本效益，特別是對於短期工作負載。
• 使用者體驗：
  
  • Azure 的 Azure Portal 被認為是最友好的介面，適合初學者。
  • AWS 的管理控制台功能強大但較複雜，適合進階使用者。
  • GCP 提供簡潔的介面，開發者友好，但可能需要更多時間適應。
• 全球覆蓋：
  
  • AWS 擁有最多地區和可用區，超過 100 個地區。
  • Azure 和 GCP 也有廣泛的全球覆蓋，但地區數量略少。
  • 所有三者均支援低延遲和高可用性。
• 整合與生態系統：
  
  • Azure 與 Microsoft 產品（如 Office 365、Windows Server）無縫整合，適合 Microsoft 生態系統用戶。
  • AWS 提供廣泛的第三方整合，適合多樣化技術堆疊。
  • GCP 與 Google 產品（如 Google Workspace）整合良好，特別適合 AI 和資料分析應用。

總結：

• AWS：適合需要全面服務和成熟生態系的企業，特別是金融和零售行業。
• GCP：最適合專注於 AI、機器學習和資料分析的組織，如科技新創公司。
• Azure：最適合已使用 Microsoft 產品的企業，特別是需要與 Office 365 或 Windows Server 整合的組織。

可以找到的工作

Azure 技能在科技、金融、醫療等行業需求旺盛，以下是常見職位及其主要職責：

• 雲端架構師 (Cloud Architect)：設計和實施 Azure 雲端解決方案，根據企業需求選擇適當的服務，並確保架構的可擴展性和安全性。
• Azure 管理員 (Azure Administrator)：管理和維護 Azure 基礎設施，包括虛擬機器、儲存、網路和資料庫，確保資源高效運行。
• Azure DevOps 工程師：設計和實施 DevOps 實踐，使用 Azure DevOps 管理 CI/CD 管道、版本控制和自動化部署。
• 資料工程師 (Data Engineer)：構建和管理資料管道，使用 Azure Data Factory、Azure SQL Database 和 Cosmos DB 處理大規模資料。
• AI/機器學習工程師：開發和部署機器學習模型，使用 Azure Machine Learning 和 Cognitive Services 構建智能應用。
• 安全工程師 (Security Engineer)：確保 Azure 資源和應用程式的安全，實施 Azure Active Directory、Security Center 和安全策略。
• 解決方案架構師 (Solutions Architect)：協助客戶設計客製化的 Azure 解決方案，滿足特定業務需求並提供技術指導。

建議與結語

• 建議：
  
  • 實作練習：利用 Azure 免費層級 部署虛擬機器、儲存和資料庫。
  • 取得認證：追求 Azure Administrator Associate (AZ-104) 或 Azure Solutions Architect Expert (AZ-305) 認證，提升職涯競爭力。
  • 專注高需求技能：聚焦 AI、資料分析和 DevOps 等領域，這些技能需求快速增長。
  • 平台選擇：若企業使用 Microsoft 產品，選擇 Azure；若需要全面服務，考慮 AWS；若專注 AI，選擇 GCP。
  • 參與社群：加入 Azure 社群，參加 Microsoft Ignite 等活動，獲取最新資訊。
• 結語： Azure 是功能強大的雲端計算平台，憑藉其與 Microsoft 生態系統的無縫整合、廣泛的服務和友好的使用者介面，成為企業數位轉型的理想選擇。與 AWS 和 GCP 相比，Azure 在 Microsoft 產品整合和企業級應用方面表現出色。學習 Azure 技能可開啟雲端架構師、DevOps 工程師、資料工程師等多樣化職位，市場需求旺盛。透過持續學習和實作，個人和企業都能充分利用 Azure 的潛力，實現創新和成長。