Elasticsearch与Microsoft Azure AI Foundry Agent Service集成，确保智能代理基于可信数据生成准确响应。通过MCP和A2A协议，Elasticsearch提供知识库和工具，促进多代理协作，提高工作效率和准确性。

微软将把 GitHub 数据中心迁移至 Microsoft Azure，推迟新功能发布以专注于迁移。GitHub CEO 将于 2025 年离职，未来两年将完全依赖微软云服务，员工被鼓励使用 Microsoft Teams。

Elastic Cloud Serverless已在爱尔兰、澳大利亚和华盛顿的Microsoft Azure上推出，提供无需管理基础设施的快速、安全、可观察和搜索解决方案。用户可灵活定价，独立扩展计算和存储，简化操作流程。

Elastic Cloud Serverless已在Microsoft Azure全面推出，提供无需管理基础设施的快速、安全、可观察性和搜索解决方案。该服务基于Azure Blob Storage，具备独立计算和存储、低延迟查询及灵活的按需定价，适应高需求场景。用户可在Azure东部地区创建项目，未来将扩展至更多区域并引入新功能。

微软将在 Azure AI Foundry 平台推出 OpenAI Sora 视频生成模型 API，帮助开发者生成视频。尽管 Sora 已宣布，但尚未广泛推广。谷歌和 AWS 也提供类似服务。开发者可自定义视频参数，但需支付 token 费用。

在Microsoft Azure上部署Windows 11虚拟机的步骤包括：登录Azure门户，创建虚拟机，选择资源组和区域，选择Windows 11企业版镜像，设置虚拟机架构和大小，创建管理员账户，配置磁盘和网络选项，最后检查设置并完成创建。部署后，通过管理员凭据连接虚拟机。

在云计算时代，掌握Microsoft Azure技能至关重要。Fusion软件学院提供适合初学者和专业人士的Azure课程，涵盖基础知识、虚拟机和存储解决方案，注重实践学习和真实项目。完成课程后，学员可准备AZ-900等认证考试，提升职业发展机会。

AZ-204认证验证开发者在Microsoft Azure上设计、构建和维护云应用的能力，适合云开发者和希望转型的专业人士。通过认证，开发者可提升职业信誉，掌握Azure SDK、API及安全等技能。

Grafana Alloy现已支持无服务器功能，简化了Azure指标和日志的收集，降低了配置复杂度。新Azure Prometheus出口可自动发现资源，提供更全面的监控数据，用户可轻松上手，专注于数据分析。

本文介绍了如何在Microsoft Azure应用服务上部署Web服务，包括Docker、Docker Hub和Azure资源组等关键术语的理解，创建REST API应用，安装Docker并构建镜像，最后将其推送到Docker Hub并在Azure上部署，以实现云技术的应用托管。

本文介绍了在Microsoft Azure门户中创建虚拟机的步骤，包括注册Azure账户、选择虚拟机类型、设置实例详情及配置管理员账户和端口等。按照这些步骤，可以轻松创建并连接虚拟机，以便管理和监控云资源。

本文介绍了如何在Azure上创建低成本的存储账户，适用于培训和测试。步骤包括创建资源组、部署存储账户、配置数据冗余和安全设置，最终为IT团队提供一个可用于非关键数据的实验环境，无需备份或恢复。

本文介绍了如何通过Azure门户为Windows虚拟机添加和初始化数据盘，包括创建、连接和格式化步骤，帮助用户扩展存储容量。

在Microsoft Azure中，添加数据磁盘以扩展虚拟机存储。登录Azure门户，选择虚拟机，进入“磁盘”设置，创建并附加新磁盘。配置后，通过远程桌面或SSH连接虚拟机，初始化并格式化磁盘，完成后可用于应用数据或日志。

资源组是Azure中相关资源的逻辑容器，类似于计算机文件夹。创建步骤包括登录Azure门户、搜索资源组、填写名称和选择区域、指定责任人，最后审核并创建。创建成功后，可在Azure门户查看资源组信息。

微软Azure可观察性解决方案通过Grafana Cloud简化监控，整合Azure指标和日志，优化成本，支持无服务器连接和灵活设置，提供预构建仪表板，便于快速监控Azure服务，提高可视化和效率。

在云中运行VoIP服务时，提供商需实现高可用性。由于Microsoft Azure不支持浮动IP，需使用负载均衡器和Keepalived进行故障切换，并配置HTTP探测器监控节点状态，以确保流量指向健康节点。尽管此方案可行，但存在延迟和双活节点的风险，需在应用层进行处理。因此，提前评估云环境特性对系统可靠性至关重要。

OpenAI推出了o3-mini模型，现可通过Microsoft Azure OpenAI服务访问。该模型在成本效益和推理能力上优于o1-mini，适合开发者和企业。o3-mini支持调整推理负载，能够处理复杂任务并提供结构化输出，便于自动化工作流。尽管不支持图像处理，但其文本处理能力和高效性使其在多个领域具有吸引力。