在Azure Data Factory中设计和调度ETL过程时，最佳实践包括合理选择调度触发器、优化任务的并行度、设计增量加载、做好错误处理和重试机制、利用数据流进行复杂数据转换、确保数据质量以及通过监控和日志记录进行实时监控。通过遵循这些最佳实践，可以提升ETL过程的效率、可靠性和可维护性。
SemanticKernel已经支持deepseek-r1了，官方的Blog地址是https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/using-deepseek-models-in-semantic-kernel，同时给出了接入的Demo，遗憾的是deepseek不支持API的充值，没有办法测试。办法总比困难多，正好微软现在支持在Azure部署deeps
本案例适用于开发者入门理解Azure Functions/ IoT Hub / Service Bus / Power BI等几款产品。主要实战的内容为：将设备遥测数据上传到物联网中心，将遥测数据路由到消息中间件的Topic中，使用Azure Function解析消息中间件Topic中的消息并推送到大屏。本文主要是本案例的准备工作，...
目录（一）前言（二）基础概念1. Azure Synapse Analytics概念2. Synapse SQL 体系结构组件3. Azure 存储4. 控制节点5. 计算节点6. 数据移动服务（三）分发（四）三种分布策略1. 哈希分布表2. 轮循分布表3. 复制表通常情况下，我们在Azure上需要建数仓时会采用先创建Azure SQL Server资源，然后再建立专用 SQL 池(旧称为 "SQ
-- powerbi 嵌入报表流程图https://docs.microsoft.com/zh-cn/power-bi/developer/embedded/embed-tokens-- power bi API 文档https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/power-bi/reports/get-report-- 嵌入token apihttps://
第一步：创建Azure Synapse Analytics 工作区了解 Azure Synapse Analytics 的组件第二步：添加数据设计多维架构以优化分析工作负荷学习路径：与 Azure 数据工厂或 Azure Synapse 管道进行大规模的数据集成通过 Azure Synapse Analytics 实现集成分析解决方案通过 Azure Synapse Analytics 使用数据仓
Azure Synapse Analytics 是一项针对大型公司的无限信息分析服务，它被呈现为 Azure SQL 数据仓库 (SQL DW) 的演变，将业务数据存储和宏或大数据分析结合在一起。在处理、管理和提供数据以满足即时商业智能和数据预测需求时，Synapse 为所有工作负载提供单一服务。后者通过与 Power BI 和 Azure 机器学习的集成而成为可能，因为 Synapse 能够使用
在 Azure 数字孪生解决方案中，环境中的实体是由数字孪生体（digital twins）表示的。数字孪生体是你自定义的模型（models）之一的实例。可以通过关系（relationships）将其连接到其他数字孪生体以形成孪生图（twin graph）。使用vs code 创建两个模型：第一个模型文件时是一个温湿度计：{"@context": "dtmi:dtdl:context;2","@i
在 Azure 数字孪生解决方案中，环境中的实体是由数字孪生体（digital twins）表示的。数字孪生体是模型（models）的一个个实例。可以通过关系（relationships）将其连接到其他数字孪生体以形成孪生图（twin graph）。在本文中，我们将创建：两个模型：房间room和温湿度计myfirstmodel；为模型room创建两个实例 room-01和room-02；创建三个
数字化转型（Digital transformation）是建立在数字化转换（Digitization）、数字化升级（Digitalization）基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型Digital transformation是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。上篇我们以微软为例，写了企业如何进行数字化转换的（Digitiz
Azure提供了丰富的服务和工具链，支持从简单Web应用到复杂分布式系统的各种场景，开发者可以根据项目需求选择合适的服务和部署模式。- Azure架构中心：docs.microsoft.com/azure/architecture。- Microsoft Learn平台：learn.microsoft.com。- Azure应用服务：PaaS服务，支持Web应用、API和移动后端。- 官方文档：d
DP-900认证是微软Azure认证体系中的基础认证之一，与AZ-900（Azure云计算基础）和AI-900（Azure人工智能基础）并列。DP-900关于数据基础知识，也可用于准备其他基于Azure角色的认证，如Azure数据工程师助理[DP-200/DP-201]，Azure数据科学家助理DP-100和Azure数据库管理员助理DP-300，但这不是任何这些考试的先决条件。
本文介绍：在本地运行ADT Explorer 并连接Azure Digital Twins 实例；使用 VS CODE DTDL插件开发第一个 模型文件；ADT Explorer的几个基本功能；使用ADT Explorer 上传模型文件并生成 twin 孪生；视频演示：https://www.51azure.cloud/post/2021/4/12/azure-digital-twins-adt-
本文是Power Platform 低代码开发物联网App 系列文章的第三讲：《概览 -Power Platform低代码开发物联网App》《（1）-Power Platform 试用账号注册》《（2）-Power Apps 连接Azure SQL Database 读取物联网设备清单》《（3）-Power Apps 通过Power BI 磁贴显示物联网设备实时数据曲线》《（4.1）-将Azure
例如，你可能有两个表，其中一个表有 300 行，另一个表有 100 行，在追加查询后，最后将有 400 行。在合并查询时，你会将列从一个表（或查询）添加到另一个表（或查询）中。转到 Power Query 编辑器功能区上的“开始”，然后选择“合并查询”下拉菜单，从中可以选择“将查询合并为新查询”。此选择将打开一个新窗口，从中可以选择要从下拉列表中合并的表，然后选择两个表都具有的列。若要完成此任务，
数据粒度指数据中表示的详细信息，这意味着数据粒度越多，数据中的详细信息级别就越高。
在 Power BI Desktop 中开发 Power BI 模型并将其发布到 Power BI 服务中的工作区后，该模型称为数据集。数据集是一个 Power BI 项目，它是 Power BI 报表和仪表板中可视化效果的数据源。要完成Power BI 某一个报表或者仪表板必须查询某个数据集。当 Power BI 可视化数据集数据时，它会准备并发送一个分析查询。分析查询从模型生成查询结果，该结果
PowerBI 目前可以连接超过100种数据源，包含常见的各种数据库，文件，数据仓库，云等等。本实战完整视频：Power BI 数据源及其刷新不同的数据源支持不同的连接方式，通常来讲，Power BI 支持两种数据连接方式：导入（import） 和Direct Query对于导入：导入的数据存在于Power BI的缓存中，在使用Desktop设计视...
上节内容中，我们介绍了Power BI的基本概念，本节我们分享以下一个简单报表从使用Power BI Desktop制作，到发布到Power BI 服务，到从Power BI Mobile上查阅报表的主要流程。本节完整实战视频：https://v.qq.com/x/page/e3027y5gyaj.html本节内容侧重演示报表制作/发布/展示的基本流程，不涉及如何制作精美的报表。...
Power BI 提供了 Rest Api 后，大家都可以使用一些客户端工具去进行访问了。Service Principle(服务主体) 是其中一种身份验证方法，可用于让 Microsoft Entra(以前名字是Azure AD) 应用程序访问 Power BI平台(Microsoft Fabric)的内容和 API。当你在Microsoft Entra ID中注册了一个应用程序后，自动会产生一
前提：创建一个Azure DevOps Project。在个人环境（本地或者Azure）下载好代码，设置好远端分支。需要做如下工作：Create an Ubuntu virtual machine on Azure to serve as your build agent.Create an agent pool in Microsoft Azure DevOps.Create an access
通过 DPS 快速接入 Azure IoT Hub示例视频SCA-IOT2050通过DPS设备预配服务快速接入微软Azure IoT HubReal-time acquisition of machine production data, industrial network communication, database storage and cloud transmissi
然而，有些场景下，您可能希望Service仅在内部虚拟网络中可用，也就是说您需要一个Internal LoadBalancer。为了在AKS中设置Internal LoadBalancer，您需要通过Kubernetes manifest文件（通常是YAML格式）配置Service对象，并在其中指定一些注解。执行这个命令后，Kubernetes会在AKS集群中创建Service，并且Azure会配
使用Power BI 流数据集API实时推送数据
在Power BI中获取数据主要有以下几种方式，
1、可用性区域之间物理距离不能太远（建立低延迟连接）也不能太近（受当地停电或天气影响），RTT在2ms以内。2、独立的电源、冷却和连网基础结构，不同可用性区域间出现故障时保持数据同步且可访问3、多个AZ包含在Azure Region里RPO指的是在发生灾难或故障后，允许数据丢失的最大时间点。它衡量的是从故障发生时刻起，到能够恢复的数据点之间的时间间隔，主要关注的是数据的丢失量。例如，如果一个系统的
Azure OpenAI是微软Azure平台的一部分，它提供了与OpenAI兼容的API接口，使开发者能够在其应用中轻松集成强大的AI模型。Azure OpenAI支持多种模型，包括文本生成模型和聊天模型。在这篇文章中，我们将重点关注如何使用文本生成模型。
Azure Blob Storage是微软Azure云计算平台的一部分，专门用于存储大量非结构化数据，如文本或二进制数据。它支持三种类型的blobs：Block Blobs、Append Blobs和Page Blobs，每种类型都适用于特定的使用场景。通过与Azure SDK结合使用，开发者可以在Python等编程语言中方便地管理和处理存储的blob数据。
Azure OpenAI结合了微软Azure的云服务能力和OpenAI的人工智能技术，为用户提供了稳定且高效的AI服务。通过Azure OpenAI，开发者能够访问到强大的语言模型和嵌入模型，这使得语义分析、信息检索等任务变得简单高效。
✨「再度发声」AI大模型隐私问题曝光！主流大模型隐私保护漏洞频现，用户数据面临“裸奔”风险。中国企业如何应对数据合规危机？微软Azure OpenAI服务或成破局关键，快来与雪球一探究竟！
本文深探讨了在数字化转型背景下，企业如何通过数据驱动决策提升竞争力。以Power BI为例，详细解析了其核心功能、应用场景及优势，并分享了实际案例，展示了如何利用Power BI进行数据可视化、分析和洞察，从而优化业务流程、提高决策效率。
文章剖析新版 GPT-4o 的变化：它不再拒人千里，甚至能写出浪漫段子和温柔故事，但在成人内容上仍有所保留。与此同时，DeepSeek 的表现则更为惊艳，其文风与 GPT-4o 形成鲜明对比。
直播时间：2月21日14:00-16:00
最近，DeepSeek席卷全球，各大云厂商及硬件提供商纷纷加入。Azure也紧跟时事，目前在AI Foundary上已可以快速部署DeepSeek serverless。以上就是如何在Azure上部署DeepSeek以及如何在dify中配置相关参数并完成调用。1.目前测试结果来看，可能因为dify暂时还未适配deepseek r1的输出格式，导致思考过程和答案同一格式输出，期待后续优化。2.从这里
通过 Microsoft Learn 免费参加 Microsoft Azure 在线技术公开课，掌握创造新机遇所需的技能，加快对 Microsoft 云技术的了解。参加我们举办的“迁移和保护 Windows Server 和 SQL Server 工作负载”活动，了解 Azure 如何为将工作负载迁移到云提供全面而灵活的环境。你将了解如何安全地将本地 Windows Server 工作负载迁移到
加入我们, 使用Azure AI开发您的自定义Copilot 副驾驶®以了解如何创建自定义Copilot 副驾驶®。您将回顾和比较语言模型，以选择最适合端点的语言模型，并学习如何将这些模型部署到聊天应用程序中。您还将探索使用Azure AI提示流来微调和增强模型性能。发现优化策略，包括即时工程和检索增强生成，以使用您的数据定制您的模型。02 月 26 日 | 13:30-16:00时长 150 分
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参加“Azure 在线技术公开课：AI 基础知识”活动，了解 AI 核心概念。参加我们举办的本次免费培训活动，了解组织如何使用 AI 技术克服实际挑战，以及如何借助 Azure AI 服务构建智能应用程序。本次培训适用于任何对 AI 解决方案感兴趣的人，包括在技术或业务岗位任职的人员。活动时间：02 月 19 日 | 09:30-11:00时长 90 分钟本课程分两部分， 报名part1 后将自动
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