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TechNet의 Microsoft Teams Blog은 Microsoft Teams에 대한 다양한 주제를 다루는 헌신적인 플랫폼입니다. 이는 향후 기능, 제품 개선 및 사용자 경험 향상을 위한 최적의 방법에 대한 Microsoft 제품 팀 멤버, MVP 및 분야의 다른 전문가들이 작성한 기사로 구성되어 있습니다. 블로그 포스트는 Microsoft Teams의 다양한 측면을 다루고 있습니다. 구성, 배포, 문제 해결, 사용자 피드백 및 공유 지식을 포함하여.

노트 스레드

이 글은 Contoso IT 서비스 데스크인 HelpDesk Copilot의 개발에 대해 논의하며, Microsoft Foundry 에이전트를 활용하여 직원들의 질문을 분류하고 IT 지식 기반에 근거한 답변을 제공합니다. 이 시스템은 정책상 필요할 때 실제 채널을 통해 사람에게 인계하도록 설계되었습니다. 아키텍처는 세 개의 Azure Container Apps, 하나의 Foundry Prompt Agent, 그리고 이벤트 기반 티켓 파이프라인으로 구성됩니다. 이 에이전트는 File Search, create_ticket, get_ticket_status의 세 가지 기능을 가지고 있으며, 직원들의 질문에 답변하고 필요시 문제를 에스컬레이션하는 데 사용됩니다.이 시스템은 Azure Container Apps를 기반으로 구축되었으며, Terraform으로 완전히 프로비저닝되었고 API 키가 전혀 사용되지 않습니다. 모든 서비스 간 호출은 Microsoft Entra ID와 관리 ID를 사용합니다. Foundry 계정은 로컬 키 인증이 완전히 비활성화되어 있습니다. 아키텍처는 이벤트 기반으로 설계되었으며, API는 티켓 이벤트를 Service Bus 토픽으로 게시하고, 이는 Dapr 구독을 통해 워커에게 전달됩니다. 워커는 티켓을 Table Storage에 업서트하고 페이로드를 Power Automate HTTP 흐름으로 게시하여 IT 팀의 Teams 채널로 Adaptive Card를 보냅니다.이 시스템은 멱등성을 갖도록 설계되었으며, 티켓 ID는 대화 ID와 제목에서 결정론적으로 파생되어 동일한 대화에서 동일한 문제에 대해 반복적인 create_ticket 도구 호출이 중복을 생성하는 대신 동일한 ID로 축소되도록 합니다. 또한, 이 시스템은 최종 일관성을 사용하며, 워커가 KEDA에 의해 깨어나는 동안 티켓 행이 몇 초 동안 존재하지 않을 수 있습니다. 아키텍처는 확장 가능하도록 설계되었으며, API를 변경하지 않고 Service Bus 토픽에 새로운 구독을 추가할 수 있습니다.ID 모델은 DefaultAzureCredential을 통해 Entra ID를 사용하도록 설계되었으며, 각 앱은 사용자 할당 관리 ID를 사용합니다. API, 워커, 프론트엔드는 각각 자체 ID를 가지며, API는 AcrPull, Foundry 에이전트 액세스, Storage Table Data Reader, Key Vault Secrets User, Service Bus Sender에 액세스할 수 있습니다. 워커는 AcrPull, Storage Table Data Contributor, Key Vault Secrets User, Service Bus Receiver에 액세스할 수 있으며, 프론트엔드는 AcrPull에만 액세스할 수 있습니다.이 글은 또한 Azure 리소스를 프로비저닝하기 위해 Terraform을 사용하는 것에 대해 논의하며, 저자는 명백해 보이는 리소스가 항상 올바른 것은 아니라고 언급합니다. 저자는 azapi 대신 azurerm_cognitive_account를 사용하여 Foundry Agent Service를 프로비저닝해야 했습니다. 이 글은 시스템이 관리 ID와 Entra ID를 사용하여 서비스 간 호출을 인증하는 데 중점을 두고 안전하고 확장 가능하며 이벤트 기반으로 설계되었다는 점을 언급하며 마무리됩니다.
법학도인 Jeremiah Fadesayo Adetoro가 그의 프로젝트인 StudyMate AI로 Microsoft Agents League Hackathon에서 Best Creative App을 수상했습니다. Adetoro는 학습 자료를 활용 가능한 복습 노트로 통합하는 과제를 해결하기 위해 StudyMate AI를 개발했습니다. 이 앱은 학생들이 자신의 자료를 통해 학습하고, 개념을 설명하며, 이야기를 만들고, 연습을 촉진하며, 복습 문서를 생성하도록 안내하는 것을 목표로 합니다. 그는 StudyMate를 단순한 학습 도구를 넘어, XP를 활용한 게임화와 Matey라는 친근한 AI 스터디 코치를 통합했습니다. 핵심 기능인 Story Mode는 학생의 분야와 관련된 시나리오를 통해 개념을 가르칩니다. 앱 구축에는 복잡한 초기 초안에서 더 집중적이고 영향력 있는 디자인으로 간소화하는 과정이 포함되었습니다. 지연 시간을 줄이기 위해 Adetoro는 전통적인 RAG 설정 대신 위키 기반 저장 시스템을 구현하여 에이전트가 아이디어를 더 직접적으로 연결할 수 있도록 했습니다. Grounding은 앱이 업로드된 자료를 사용하고 정보를 조작하지 않도록 보장하는 중요한 목표였습니다. Adetoro는 익숙하지 않은 Microsoft 도구를 사용하여 구축하고 개인적인 문제를 집중적인 제품으로 전환하는 방법을 배웠습니다. 그는 최고의 아이디어가 종종 현재의 어려움에서 비롯된다고 믿으며, 주의, 목적, 반복적인 개선의 필요성을 강조합니다. 이번 수상은 그의 자신감을 높였으며, 그는 StudyMate를 학생들의 시험 성공을 위한 글로벌 도구로 확장할 계획입니다.
Azure SQL Data Sync는 2027년 9월 30일에 은퇴될 예정이며, 이에 따라 조직들은 데이터 동기화 전략을 재평가해야 합니다. 이 은퇴는 데이터 아키텍처를 현대화하고 기술 부채를 줄일 수 있는 기회를 제공합니다. Azure SQL Database에서 Azure SQL Database로의 동기화에는 관리되고 확장 가능하며 미래 지향적인 솔루션을 제공하는 Azure Data Factory가 권장됩니다. 권장되는 ADF 마이그레이션은 초기 전체 로드 후 변경 추적 또는 변경 데이터 캡처를 사용한 증분 동기화를 포함합니다. 이 접근 방식은 SQL Data Sync에 비해 향상된 가시성과 운영 제어를 제공합니다. 진정한 양방향 동기화가 필요하지 않은 경우, Active Geo-Replication, Database Copies 또는 Read Replicas는 다양한 사용 사례에 대한 실행 가능한 대안입니다. 실시간 분석 및 Microsoft Fabric에 중점을 둔 조직의 경우, Fabric Mirrored Databases는 통합 이점을 제공합니다. Azure Functions는 이벤트 기반 또는 경량 동기화 요구 사항에 사용될 수 있지만, 더 많은 개발 노력이 필요합니다. 복잡한 테스트 및 배포 주기가 포함되므로 조직은 마이그레이션 계획을 조기에 시작하는 것이 중요합니다. 최적의 대체 솔루션은 지연 시간, 워크로드 유형 및 재해 복구 요구 사항과 같은 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 궁극적으로 SQL Data Sync의 은퇴는 현대적인 클라우드 네이티브 서비스를 채택하고 전반적인 데이터 아키텍처를 개선할 수 있는 기회입니다.
Microsoft 365 Copilot가 Anthropic의 Claude Opus 5 모델을 통합하여 AI 기능을 강화하고 있습니다. 이 새로운 모델은 복잡하고 다단계적인 작업에서 특히 상당한 업그레이드를 나타냅니다. Claude Opus 5는 이전 모델에 비해 코딩, 전문 지식 업무, 장기적인 추론과 같은 영역에서 향상된 성능을 제공합니다. 이 통합을 통해 Copilot은 다양한 Microsoft 애플리케이션에서 사용자에게 더욱 효과적으로 지원하여 초기 아이디어부터 최종 결과물까지의 프로세스를 간소화할 것입니다. Word에서는 긴 문서의 전체 초안 작성을 용이하게 할 것입니다. Excel 사용자는 더 높은 품질의 분석과 더 정교한 워크북의 이점을 얻을 것입니다. PowerPoint는 시각적 완성도와 레이아웃 개선을 포함한 프레젠테이션 개발이 향상될 것입니다. Copilot Chat은 더 강력한 추론 및 계획 기능을 제공하며 더 복잡하고 개방형 문제를 처리할 것입니다. Copilot Cowork는 다양한 도구와 파일에 걸쳐 작업을 조정하여 장기 프로젝트를 지원할 것입니다. Copilot Studio는 고급 자동화 및 추론을 위해 Claude Opus 5를 활용하는 에이전트 생성을 허용합니다. Microsoft는 강력한 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수를 통해 선도적인 AI 혁신을 제공하겠다는 의지를 강조합니다. Claude Opus 5는 현재 다양한 Copilot 기능에 대한 모델 선택기에서 사용할 수 있지만, 지역별 가용성은 다를 수 있습니다.
TLS는 Azure Database for PostgreSQL에서 클라이언트와 서버 간의 데이터를 암호화하며, 서버 인증서는 신뢰할 수 있는 CA에서 발급됩니다. 인증서 고정(Certificate pinning)은 특정 인증서로만 신뢰를 제한하는 클라이언트 측 보안 방법으로, 기본 신뢰 저장소와는 다릅니다. 서버는 클라이언트에서 고정이 구성되었는지 감지할 수 없으며, TLS 핸드셰이크의 성공 또는 실패만 관찰할 수 있습니다. 인증서 고정은 과거 중간자 공격 방지에 사용되었지만, 특히 인증서 로테이션 시 운영상의 취약점을 야기합니다. 서버 인증서 또는 CA가 변경되면 고정된 클라이언트는 연결 실패를 경험합니다. 대신, 개별 인증서보다는 루트 CA를 신뢰하는 CA 기반 신뢰 모델이 권장됩니다. 클라이언트는 Azure에 문서화된 루트 CA에 대해 표준 TLS 유효성 검사를 사용하고 유연하고 최신 상태의 신뢰 저장소를 유지해야 합니다. sslmode=verify-ca 또는 sslmode=verify-full과 같은 PostgreSQL 구성은 고정을 암시하지 않고 신뢰할 수 있는 CA에 대해 유효성을 검사하므로 선호됩니다. CA 로테이션 중에는 전환이 완료될 때까지 기존 CA를 유지하면서 새로운 루트 CA를 추가해야 합니다. 이 결합된 CA 접근 방식은 중단 없는 유효성 검사를 보장하여 애플리케이션이 인증서 변경에 탄력적으로 대처할 수 있도록 합니다.
Microsoft Intune으로 대규모 장치 플릿을 관리하려면 광범위한 보고 데이터를 검색해야 하는 경우가 많으며, 이는 내보내기 API에 이상적인 작업입니다. 이 API는 보고서에 대한 비동기 내보내기 작업을 용이하게 하여 개별 Graph 호출에 비해 API 호출 수를 대폭 줄입니다. 예를 들어, 50,000개 장치에 대한 야간 작업은 이전에 100,000번의 운영 Graph API 호출을 포함하고 2.5시간이 걸렸지만, 이제 내보내기 API를 사용하여 15번의 호출만으로 15분 안에 완료할 수 있습니다. 이러한 상당한 개선은 내보내기 API가 전체 보고서를 서버 측에서 생성하여 단일 다운로드 가능한 파일을 제공하는 능력에서 비롯됩니다.운영 Graph API를 사용하는 이전 방법은 장치를 열거하고 각 장치의 규정 준수 상태에 대해 개별 호출을 수행하여 빈번한 스로틀링, 복잡한 스레딩 및 수많은 실패 지점으로 인한 취약성을 초래합니다. 반대로 내보내기 API는 간단한 요청-폴링-다운로드 패턴을 따르므로 장치별 오버헤드가 제거됩니다. 각 API 호출에는 인증, TLS 설정 및 네트워크 지연 비용이 발생하므로 핵심 이점은 데이터 볼륨이 아닌 왕복 횟수를 줄이는 데 있습니다. 내보내기 API는 데이터 검색을 단일 대량 전송으로 통합하여 이러한 오버헤드를 최소화합니다.이러한 전환은 IT 관리자에게 더 짧은 유지 관리 시간, 코드 복잡성 감소, 향상된 안정성 및 낮은 서비스 영향과 같은 상당한 이점을 제공합니다. 또한 확장성을 제공하며, 장치 플릿을 두 배로 늘리는 것은 API 호출의 기하급수적인 증가가 아니라 주로 더 큰 파일 다운로드를 의미합니다. 출력 스키마는 일관되게 유지되어 대시보드 또는 데이터 웨어하우스와 같은 다운스트림 시스템에 대한 중단을 방지합니다. 내보내기 API는 대량의 예약된 스냅샷에 이상적이지만, 운영 엔드포인트는 실시간 단일 장치 조회에 여전히 적합합니다. 핵심은 포괄적인 플릿 데이터를 위해 내보내기 API를 활용하여 시간이 많이 소요되는 프로세스를 효율적이고 강력한 작업으로 전환하는 것입니다.
많은 조직이 Microsoft 365 Copilot 도입에 어려움을 겪는 이유는 사용자들이 프롬프트 엔지니어가 아니며 빈 화면에 위축되기 때문입니다. 그들은 종종 간단한 질문을 입력하고 결과에 불만족하여 도구 사용을 중단합니다. 해결책은 조직 전체를 위해 즉시 사용할 수 있는 프롬프트 라이브러리를 미리 로드할 수 있는 관리자 설정인 조직 프롬프트를 활용하는 데 있습니다.이러한 프롬프트는 Copilot Chat, Microsoft Edge 및 Teams에 표시되어 사용자에게 빈 상자 대신 시작점을 제공합니다. 이를 설정하려면 Microsoft 365 관리 센터로 이동한 다음 Copilot, 마지막으로 Prompts로 이동합니다. 프롬프트를 개별적으로 추가하거나 CSV 템플릿을 통해 대량으로 가져올 수 있으며, 게시할 수 있는 프롬프트는 최대 1,000개로 제한됩니다.프롬프트를 만들 때 제목, 표시 프롬프트, 실제 프롬프트 텍스트, 지원되는 앱, 부서, 작업 유형 및 언어와 같은 필드를 정의합니다. 부서는 사용자를 위한 자유 텍스트 필터이며, 작업 유형은 필터링을 돕기 위해 Microsoft에서 미리 정의합니다. 게시 후 프롬프트가 프롬프트 실험실에 표시되는 데 약 3시간이 걸리며, 최대 4개의 중요한 프롬프트를 고정하여 빠르게 액세스할 수 있습니다.분석 탭은 프롬프트 사용에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 효과적인 프롬프트와 개선 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 사용자는 제안 버튼, 프롬프트 실험실 및 Copilot 입력 상자의 자동 제안을 통해 이러한 프롬프트에 액세스합니다. 조직 프롬프트를 활성화한 후 사용자에게 해당 존재를 알리고 라이브러리에 포함할 성공적인 프롬프트를 제출할 채널을 제공하는 것이 중요합니다. 이 기능은 사용자에게 효과적으로 시작하는 데 필요한 기반을 제공함으로써 Copilot 채택을 늘리는 데 상당한 "빠른 승리"를 제공합니다.
Microsoft는 SQL Server용 Python 드라이버의 버전 1.12.0을 출시했습니다. 이 업데이트는 ODBC 드라이버 바이너리를 위한 새로운 독립형 패키지인 mssql-python-odbc를 도입합니다. 이 변경 사항은 이전 PyPi 공간 제한을 해결하고 드라이버 바이너리의 독립적인 고정 또는 업데이트를 가능하게 합니다. mssql-python 패키지는 이제 mssql-python-odbc를 종속성으로 투명하게 가져옵니다.기존 설치는 코드 변경 없이 계속 작동하며, 네이티브 로더는 새로운 외부 패키지를 우선적으로 사용합니다. 이번 업데이트에는 필수적인 버그 수정도 포함되어 있습니다. 벌크 복사 작업은 이제 connect 함수에 설정된 연결 시간 제한을 올바르게 존중합니다. 이는 느리거나 높은 지연 시간을 가진 SQL Server 엔드포인트를 처리하는 애플리케이션의 문제를 해결하여 더 빠르게 실패하거나 더 긴 연결 시간을 허용합니다.또한, 벌크 복사 작업은 이제 사용자 지정 CLR 사용자 정의 형식(UDT) 열에 데이터를 성공적으로 삽입할 수 있습니다. 이전에는 지원되지 않는 TDS 유형으로 인해 "프로토콜 오류"가 발생했습니다. 네이티브 코어는 이제 UDT 열을 varbinary(max)로 매핑하여 스트리밍하며, 이는 다른 드라이버가 UDT를 처리하는 방식과 일치합니다. 이러한 개선 사항은 다양한 사용 사례에 대한 드라이버의 견고성과 기능을 향상시킵니다. 사용자는 GitHub에서 프로젝트를 업그레이드하고 기여하도록 권장됩니다.
7월 Microsoft Entra 뉴스레터는 최근 일반 공급 릴리스 및 공개 미리 보기 요약을 담고 있습니다. 일반 공급 기능에는 테넌트 개체를 복원하는 Microsoft Entra Backup and Recovery와 이메일을 통한 외부 사용자에게 직접 관리자 할당이 포함됩니다. Global Secure Access Windows 클라이언트에 대한 BYOD 지원은 이제 Microsoft Entra 등록 장치에서 액세스를 허용하며, Kerberos 키 로테이션은 인증 안정성을 향상시킵니다. 도메인 없는 SAML 연동은 이메일 도메인 일치 요구 사항을 제거하여 외부 사용자 액세스를 단순화합니다. 새로운 공개 미리 보기는 조건부 액세스를 통해 AI 에이전트 보안을 강화하고 Active Directory 그룹 변경을 Microsoft Entra 프로비저닝으로 제한합니다. 속성 변환을 위한 사용자 지정 호출을 사용하여 고유한 별칭을 생성하는 것도 미리 보기 상태입니다. 발표에는 보안 강화를 위한 Microsoft Authenticator의 탈옥/루트 감지 및 iCloud를 통한 iOS 사용자를 위한 향상된 백업/복원 환경이 포함됩니다. SCIM API는 이제 미국 정부 클라우드에서 사용할 수 있으며, 표준 기반 사용자 및 그룹 관리를 가능하게 합니다. Microsoft Form을 통한 피드백이 권장되며, 독자는 더 많은 정보를 위해 블로그 및 릴리스 노트를 참조하도록 안내됩니다. 뉴스레터는 또한 Microsoft Identity and Access Administrator 인증을 홍보합니다.
mssql-django 1.7.4 릴리스가 PyPI에 공개되었습니다. 이번 업데이트는 주로 raw 및 annotated GROUP BY 쿼리 처리 내 두 가지 특정 문제를 해결합니다. 첫째, GROUP BY 쿼리가 리터럴 퍼센트를 나타내는 이스케이프된 이중 퍼센트 기호와 실제 매개변수를 결합할 때 발생할 수 있는 IndexError를 해결합니다. 플레이스홀더 재작성 로직이 개선되어 리터럴 '%%'와 '%s' 플레이스홀더를 올바르게 구분하여 이러한 쿼리가 이제 오류 없이 실행되도록 합니다. 둘째, raw GROUP BY 쿼리에 IntegerChoices 값을 전달할 때 발생하는 NotImplementedError를 수정합니다. 업데이트된 타입 검사 메커니즘은 isinstance를 사용하여 IntegerChoices 매개변수를 올바르게 처리하고, 불리언 및 표준 정수 타입과의 일관된 동작을 유지합니다. 이 패치 릴리스에는 이스케이프된 퍼센트 처리 및 raw GROUP BY 쿼리의 IntegerChoices에 대한 새로운 회귀 테스트도 포함됩니다. 중요한 점은 mssql-django 1.7.4는 기존 사용자에게 중단되는 변경 사항을 도입하지 않는 하위 호환 릴리스라는 것입니다. 개발자들은 이러한 문제를 보고해 준 사용자들에게 감사를 표하며, 그들의 피드백은 라이브러리의 신뢰성을 향상시킵니다. 문제가 발생하는 사용자는 프로젝트의 GitHub 저장소에 이슈를 열도록 권장됩니다. 릴리스 노트 및 PyPI 링크에서 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
Microsoft는 2027 회계연도에 파트너들이 보안 및 AI 역량을 확장할 수 있는 새로운 기회를 제시하고 있습니다. 이번 달 보안 파트너 요약에서는 필수 업데이트, 인센티브 및 스킬링 리소스를 강조합니다. 주요 초점은 Microsoft Purview를 통한 데이터 보안 진화와 Microsoft Copilot 및 Agent 365와의 AI 인사이트 통합입니다. 파트너들은 27 회계연도 우선순위 및 시장 출시 전략을 위해 MCAPS Start for Partners 및 Partner GTM Kickoff 이벤트에 참석하도록 권장됩니다. 중요한 소식으로는 2026년 12월까지 Microsoft Defender for Cloud Apps DLP가 Microsoft Purview로 통합되고, 2026년 8월 1일에 Microsoft Defender Threat Intelligence가 독립 제품으로 은퇴한다는 점이 있습니다. Agentic Security 및 Frontier Partner와 같은 새로운 전문화가 AI 전문성을 인정하기 위해 등장하고 있습니다. Microsoft Sentinel 50-GB 프로모션 및 Microsoft Purview Suite for Business Premium 50% 할인 등 여러 프로모션 제안이 2026년 12월까지 연장됩니다. Entra ID P2 및 Defender for Office 365 P2에 대한 업데이트된 CSP 보안 추가 기능이 단순화된 가격으로 제공됩니다. 보안 파트너 투자는 Frontier Accelerate for Security로 통합되어 인센티브를 간소화하고 모듈식 비전 워크숍을 가능하게 합니다. 파트너들은 Microsoft Agent 365 교육 및 새로운 인증 경로를 포함한 스킬링 기회에 접근할 수 있으며, AZ-500 인증은 2026년 8월에 은퇴합니다. 11월의 Microsoft Ignite는 AI 혁신 및 향후 개발에 대한 추가적인 통찰력을 제공할 것입니다.
Azure AI Speech의 Post-Stream Refinement(PSR)이 일반 공급(GA)에 도달하여 즉각적인 스트리밍 결과에 영향을 주지 않으면서 매우 정확한 최종 전사본을 제공합니다. 이 기술은 스트리밍과 병렬로 두 번째 인식 패스를 실행하여 발화 완료 시 초기 세그먼트를 더 정확한 버전으로 대체하는 방식으로 작동합니다. GA 릴리스는 화자 속성을 위한 발화자 분리, 도메인별 어휘를 위한 구문 목록, 22개 Azure 지역에 걸쳐 19개 로케일로 확장된 지원을 포함한 중요한 프로덕션 기능을 도입합니다. 기존 실시간 계약 및 부분 결과 스트리밍은 변경되지 않습니다. 사용자는 SpeechConfig에서 속성을 설정하여 간단히 개선 기능을 활성화할 수 있습니다.PSR의 발화자 분리 지원은 개선된 전사본에서 화자 레이블이 유지되도록 하여 회의, 컨택 센터 및 인터뷰에 이상적입니다. 구문 목록을 사용하면 인식기가 특정 용어를 우선시하여 제품 이름 및 전문 어휘의 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 내부 테스트에서 단어 오류율이 두 자릿수 상대 감소를 보였으며, 특히 긴 발화 및 고유 명사에 대해 그렇습니다. 부분 결과 지연 시간은 영향을 받지 않지만, 개선으로 인해 최종 세그먼트의 지연 시간이 약간 증가할 수 있습니다.PSR은 현재 여러 인도 언어를 포함한 19개 로케일과 미주, 유럽, 아시아 태평양의 22개 Azure 지역에서 사용할 수 있습니다. 이미 Microsoft Teams 및 Microsoft 365 Copilot에 적용되고 있는 이 기술은 Azure AI Speech 고객에게 프로덕션 등급의 전사 경험을 제공합니다. 시작하려면 사용자는 Speech SDK 1.50 이상, 지원되는 지역의 Speech 리소스, 인식기에서 설정된 세션 로케일이 필요합니다.SpeechConfig에서 'PostRefinement' 옵션을 설정해야 하며, 선택적으로 구문 목록을 추가할 수 있습니다. 여러 언어 또는 코드 전환이 포함된 시나리오의 경우 다국어 PSR 공개 미리 보기를 사용할 수 있습니다. 그러나 구문 목록 및 발화자 분리가 있는 알려진 세션 로케일의 경우 단일 언어 GA 경로를 권장합니다. 이 릴리스는 최소한의 구성 변경으로 Azure AI Speech 애플리케이션의 전사 품질에서 상당한 발전을 제공합니다.
Azure AI Speech에서 다국어 후 스트림 개선 기능이 공개 미리 보기로 출시되었습니다. 이 새로운 기능은 실시간 전사를 위해 단일 언어를 미리 선택해야 했던 이전 요구 사항을 제거합니다. 이를 통해 단일 스트림에서 동일한 세션 내의 여러 언어를 자동으로 감지하고 전사할 수 있습니다. 실제 음성에서 언어 간 코드 전환이 자주 발생하기 때문에 이는 중요한 발전입니다.개선된 전사는 초기 스트리밍 지연 시간을 늘리지 않고 정확도를 향상시킵니다. 내부 테스트 결과, Tier-1 로케일에 대한 평균 단어 오류율이 약 10% 상대적으로 감소했습니다. 긴 발화 및 고유 명사와 같은 어려운 콘텐츠의 경우 더 큰 감소를 제공합니다. 이 시스템은 29개 시장 로케일에 걸쳐 25개 언어에 대한 자동 언어 감지를 지원합니다.이 공개 미리 보기는 6개의 Azure 지역에서 사용할 수 있습니다. 사용자는 Speech SDK 1.50 이상 및 지원되는 지역의 음성 리소스를 사용하여 이 기능을 활용할 수 있습니다. 이를 활성화하려면 SpeechConfig에 간단한 구성 변경만 하면 됩니다. 이 향상된 기능은 최종 전사를 저장하거나 처리하는 애플리케이션에 특히 유용합니다. 다양한 산업 분야의 고객들이 이미 긍정적인 전사 품질 향상을 보고했습니다. 이 기능이 일반 공급으로 전환됨에 따라 피드백이 권장됩니다.
Microsoft는 특정 워크로드 요구 사항에 따라 고객에게 더 많은 선택권을 제공하기 위해 AI 모델 제품군을 확장하고 있습니다. 개발자와 기업은 높은 품질 또는 응답성과 비용 효율성 중 하나에 최적화된 모델을 찾고 있습니다. 오늘 Microsoft는 두 가지 새로운 모델을 선보입니다: MAI-Image-2.5 Pro와 MAI-Voice-2 Flash.MAI-Image-2.5 Pro는 시각적 정확성과 제어가 필요한 전문적인 크리에이티브 워크플로우를 위해 설계된 고품질 이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 캠페인 에셋 제작, 제품 사진 촬영, 스토리보드 제작과 같이 객체 일관성과 크리에이티브 의도 준수가 중요한 시나리오에서 뛰어납니다. 이 모델은 처리량보다 충실도를 우선시하여 최소한의 편집으로 세련되고 전문적인 에셋을 제작하는 데 이상적입니다.MAI-Voice-2 Flash는 속도가 가장 중요한 실시간 음성 애플리케이션을 위해 구축된 새로운 저지연 텍스트 음성 변환 모델입니다. 이 모델은 15개 이상의 언어에서 더 빠른 응답 시간과 더 높은 비용 효율성을 제공합니다. 이 모델은 콜센터 상담원, 대화형 음성 비서, 자동 응답 시스템에 적합하여 더 자연스럽고 즉각적인 사용자 경험을 만들 수 있습니다.MAI-Image-2.5 Pro와 이전 모델인 MAI-Image-2.5 중 선택은 처리량 대비 최대 충실도 및 크리에이티브 품질의 필요성에 따라 달라집니다. 마찬가지로 MAI-Voice-2 Flash는 낮은 지연 시간과 응답성을 우선시하는 시나리오를 위한 것이며, MAI-Voice-2는 음성 신원에 더 중점을 둡니다. MAI-Image-2.5 Pro는 Microsoft Foundry를 통해 액세스할 수 있으며, MAI-Voice-2 Flash는 Azure Speech를 통해 사용할 수 있습니다.
Azure Logic Apps Consumption Integration Accounts는 이전 런타임에서 실행되는 약 60,000개의 Azure Functions 앱으로 구동되었습니다. 팀은 고객의 별도 조치 없이 이 모든 애플리케이션을 최신 Functions v4 런타임으로 성공적으로 마이그레이션했습니다. 이는 호환성을 보장하고 중단을 최소화하도록 설계된 세심한 다단계 접근 방식을 통해 달성되었습니다.핵심 전략은 실제 프로덕션 트래픽을 이전 런타임과 새 런타임 모두에 동시에 라우팅하는 섀도잉을 포함했습니다. 이를 통해 검증되지 않은 경로가 고객에게 영향을 미치지 않으면서 모든 결과를 직접 비교할 수 있었습니다. 핵심적인 측면은 강력한 패리티 바를 설정하여 적격 트래픽의 100%를 분석하여 실제 버그와 본질적으로 비결정적인 워크로드를 구별하도록 하는 것이었습니다.감지된 실제 차이점은 트래픽이 이동되기 전에 세심하게 수정되었습니다. 롤아웃은 점진적이고 되돌릴 수 있었으며, 이는 트래픽 해싱을 기반으로 지역별로 점진적으로 트래픽이 이동되었음을 의미합니다. 중요한 기능은 간단한 구성 변경을 통해 전체 마이그레이션을 몇 분 안에 적용할 수 있도록 되돌릴 수 있다는 것이었습니다.이전 애플리케이션의 사용 중단은 극도로 신중하게 처리되었습니다. 이전 앱이 먼저 중지되었고, 영구 삭제 전에 상당한 관찰 기간이 있었습니다. 이 단계적 접근 방식은 예상치 못한 문제가 고객에게 영향을 미치지 않도록 보장했습니다.이 복잡한 마이그레이션은 Microsoft가 기본 컴퓨팅 인프라를 소유하고 운영했기 때문에 가능했습니다. 계약 및 스키마와 같은 영구적인 고객 데이터는 그대로 유지되었으며 수행된 작업은 순수한 변환이었습니다. 이 제어 평면은 두 런타임의 병렬 실행 및 비교를 가능하게 했습니다.주요 과제는 새 런타임 자체가 아니라 기존 고객 워크로드와의 호환성을 입증하는 것이었습니다. 레거시 런타임은 지원 종료 시점이 다가오고 있어 위험이 증가하고 있었습니다. 격리된 워커 모델을 갖춘 Azure Functions v4로의 전환은 중요한 아키텍처 변경을 나타냈습니다.호스트 모델 변경과 60,000개 애플리케이션에 걸친 운영 규모로 인해 인플레이스 업그레이드 또는 간단한 배포 슬롯과 같은 표준 경량 마이그레이션 옵션은 불충분한 것으로 간주되었습니다. 마이그레이션은 고객에게 보이는 중단이 없도록 했지만, 소수의 고객이 롤백이 시작되기 전에 과도한 부하 상태에서 짧은 엣지 케이스를 경험했습니다. 팀은 고객에게 원활한 경험을 제공하기 위해 복잡성을 흡수했습니다.
조직들은 온프레미스 시스템에서 클라우드 전략으로 전환하며 SAP ID 관리를 현대화하고 있습니다. Microsoft Entra와 SAP는 SAP ID를 더 넓은 애플리케이션 환경과 연결하는 것을 단순화하기 위해 통합을 강화했습니다. 이러한 업데이트는 사용자 라이프사이클 변경을 자동화하고, 일관된 액세스 정책을 시행하며, SAP 및 비 SAP 애플리케이션 전반에 걸쳐 거버넌스를 개선합니다. 주요 새로운 기능에는 SAP Cloud Identity Services를 통한 더 유연한 프로비저닝, 사용자 지정 사용자 속성 지원, 계정 검색이 포함됩니다. OAuth 2.0 클라이언트 자격 증명은 두 플랫폼 간의 서비스 간 통신을 안전하게 합니다. 중요한 통합은 Microsoft Entra ID Governance와 SAP Identity Access Governance를 연결하여 통합된 비즈니스 역할 관리를 제공합니다. 이는 자동화된 조이너, 무버, 리버 프로세스를 가능하게 하는 중앙 집중식 ID 제어 평면을 생성합니다. Microsoft Entra와 더욱 유연해진 SAP Cloud Identity Services는 인증 및 프로비저닝을 중앙 집중화합니다. 이 통합은 Microsoft Entra 액세스 패키지 내에서 SAP 비즈니스 역할에 대한 요청을 허용함으로써 거버넌스를 향상시킵니다. ID를 넘어 Microsoft는 데이터 검색, 엔드포인트 보호, 사고 탐지 및 대응 가속화를 포함한 SAP를 위한 다른 보안 기능을 제공합니다. 이러한 발전은 SAP 환경을 위한 ID 우선 제로 트러스트 전략을 지원합니다.
The Linebreakers는 익숙한 곡에 영감을 받아 프로그래밍 테마의 패러디 곡을 만드는 기술자 및 음악가들의 글로벌 그룹입니다. 그들은 2016년 빌리 조엘의 "We Didn't Start the Fire"에 맞춰 자바스크립트 프레임워크의 수를 의문시하는 곡으로 시작했습니다. 이 밴드의 공연은 유머와 음악성으로 개발자 문화를 기념하며 전 세계 컨퍼런스와 밋업에서 공연합니다. 동료 기술자들이 자발적으로 그룹에 합류하여 유연한 국제 라인업을 만들었습니다. 그들의 노래는 API와 애자일 추정부터 AI 및 기능 크립까지 다양한 기술 주제를 다룹니다. 공연은 컨퍼런스 경험에 깊이 뿌리내리고 있으며, 청중의 공유된 맥락과 독특한 연결을 제공합니다. 멤버들이 전 세계에 흩어져 있음에도 불구하고, 그들은 개별적으로 연습하고 공연을 동기화합니다. 이 그룹은 코미디가 품질을 희생하지 않도록 보장하며, 제작에 대한 강한 의지를 보여줍니다. 그들의 작업은 또한 미디어 제작 기술을 향상시키고 기술 분야에서 공유된 인간성에 대한 감각을 조성함으로써 멤버들에게 직업적으로 혜택을 주었습니다. The Linebreakers는 기술 커뮤니티가 웃음, 공유된 참조 및 예상치 못한 협업을 통해 번성한다는 것을 상기시켜 줍니다. 그들의 이야기는 다른 사람들이 기술 산업의 창의적이고 종종 이상한 측면을 받아들이도록 초대합니다.
Azure Policy for Kubernetes가 이제 Gatekeeper 및 네이티브 Kubernetes Validating Admission Policy(VAP)와 Common Expression Language(CEL)를 사용하여 통합됩니다. Kubernetes 1.30의 VAP를 활용하는 이 통합은 보다 효율적이고 안정적인 인프로세스 정책 시행을 제공합니다. 이는 Admission 결정의 지연 시간을 줄이고, 제약 조건 템플릿 생성을 단순화하며, 더 강력한 fail-close 동작을 가능하게 합니다. 사용자는 중앙 집중식 할당, 범위 관리 및 안전한 롤아웃 제어와 같은 Azure Policy의 이점을 유지합니다. 이전에는 Azure Policy가 Admission 웹훅을 통해 OPA Rego 기반 평가에 의존했습니다. 새로운 접근 방식은 Kubernetes 유효성 검사를 위해 설계된 경량 언어인 CEL을 사용하며, 정책이 Kubernetes API 서버 내에서 실행될 수 있도록 합니다. 이 인트리 평가는 외부 서비스에 대한 의존성을 제거하여 안정성을 향상시킵니다. Azure Policy는 거버넌스 계층 역할을 하며, CEL은 유효성 검사 로직을 제공합니다. CEL 정책을 구현하려면 CEL 제약 조건 템플릿을 생성하고, 이를 Azure Policy 정의 내에 패키징합니다. 예시는 이 두 계층 접근 방식을 사용하여 배포 복제본을 5개로 제한하는 것을 보여줍니다. 제약 조건 템플릿은 유효성 검사 로직을 정의하고, Azure Policy 정의는 거버넌스 기능으로 이를 감쌉니다. 정책은 AKS 클러스터에 할당되며, Azure Policy 콘솔을 통해 규정 준수가 모니터링됩니다. 이 기능은 Kubernetes v1.30 이상 및 Kubernetes용 Azure Policy 애드온이 필요합니다.
Microsoft는 내부 문서를 Copilot 경험 내에서 기반 컨텍스트로 사용할 수 있도록 대규모 Microsoft 365 Copilot 커넥터를 구축했습니다. 이 커넥터는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 지식이 종종 활용도가 낮은 포털에 존재하는 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 커넥터의 진정한 힘은 수집에 있는 것이 아니라 Copilot Chat 및 Microsoft 365 앱의 Copilot과 같은 다양한 Copilot 기능에서 콘텐츠를 사용할 수 있도록 하는 데 있습니다. 또한 사용자가 추가 개발 노력 없이 커넥터 콘텐츠에 범위가 지정된 사용자 지정 Copilot Studio 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 프로토타입에서 프로덕션 준비 커넥터로 전환하면서 테넌트 구성, 보안 및 규정 준수 준비, 검색 용이성, 공유 스로틀링 제한에서 중요한 격차가 드러났습니다. 테넌트 구성의 조기 검증은 테넌트 간 데이터 흐름 및 소유권 격차와 같은 문제를 해결하는 데 필수적입니다. 위협 모델링 및 개인 정보 보호 검토를 포함한 보안 및 규정 준수 준비에는 상당한 사전 노력이 필요했습니다. 커넥터 콘텐츠가 기본적으로 이메일 및 사용자 파일보다 우선 순위가 지정되지 않을 수 있으므로 콘텐츠 검색 용이성은 어려운 과제입니다. 스로틀링 및 공유 제한을 위한 설계는 수집 속도 저하에 대한 강력한 재시도 논리 및 모니터링을 요구하며 중요합니다. 아키텍처는 재시도, 모니터링 및 진화를 용이하게 하기 위해 소스 콘텐츠와 수집 컴퓨팅을 분리하는 것을 강조합니다. 반복적인 스키마 설계는 검색 품질을 크게 향상시켰으며, 일관성을 위해 안전한 인증 및 배포 패턴이 구현되었습니다.
Azure DDoS Protection이 새로운 사용자 지정 정책 기능의 공개 미리 보기 버전을 출시하여 공격 탐지 및 완화에 대한 사용자 제어 기능을 강화했습니다. 이 새로운 기능은 고객이 완화 동작을 세밀하게 조정하고 보호되는 워크로드에 대한 프로토콜별 탐지 임계값을 구성할 수 있도록 합니다. 이는 지연 시간에 민감한 애플리케이션 또는 예측 가능한 트래픽 급증과 같이 고유한 트래픽 특성을 가진 조직이 보호 기능을 사용자 지정해야 하는 요구를 해결합니다. TCP, UDP 및 TCP SYN 트래픽 임계값에 대한 세분화된 제어를 통해 이벤트 중 예상되는 트래픽 변화에 맞춰 조정할 수 있습니다. 이 기능은 Azure의 글로벌 규모 완화 인프라의 이점을 누리면서 유연성을 유지하며, 다양한 환경에 대한 리소스별 정책 관리를 허용합니다. 고객은 기존 Azure Monitor 및 DDoS Protection 원격 분석을 통해 완전한 운영 가시성을 유지합니다. 사용자 지정 정책의 배포 및 관리는 Azure 포털을 통해 가능하며, Standard Load Balancer 프런트 엔드 IP 구성을 지원합니다. 현재 제한 사항으로는 Standard Load Balancer 프런트 엔드 IP만 지원하며 PowerShell 지원은 제공되지 않습니다. 사용자는 예상되는 트래픽 기준선을 기반으로 임계값을 신중하게 선택하고, 보수적인 변경부터 시작하여 낮은 환경에서 동작을 검증해야 합니다. 사용자 지정 정책은 구성된 프로토콜에 대한 자동 조정 기능을 비활성화하지만, 사용자 지정 임계값이 설정되지 않은 경우에는 자동 조정 기능이 계속 활성화됩니다. 이 향상된 기능은 Azure DDoS Protection의 기존 자동 및 적응형 엔진에 대한 선택적 재정의 기능을 제공합니다.
호스팅 및 하이브리드 클라우드 파트너들은 현재 상당한 인프라 전환을 겪고 있습니다. 5월 블로그에서 저희는 가상화 라이선싱의 변화, 인프라 비용 상승, 그리고 변화하는 고객 기대치가 호스팅 비즈니스에 압박과 기회를 동시에 어떻게 창출하는지에 대해 탐구했습니다.이제 대화는 기회를 이해하는 것에서 행동으로 옮겨갑니다. 이는 파괴 없이 진화하는 것에 관한 것입니다. 즉, 잘 작동하는 것을 보존하고, 중요한 부분을 현대화하며, Microsoft Adaptive Cloud를 통해 더 높은 가치의 서비스로 성장하는 것입니다.이것이 바로 저희가 새로운 전자책, "호스팅의 다음 시대를 탐색하다(Navigating the Next Era of Hosting)"를 만든 이유입니다. 이 책은 마진을 보호하고, 고객 신뢰를 유지하며, Azure, 하이브리드 및 AI 준비 시나리오 전반에 걸쳐 명확한 현대화 경로를 정의하고자 하는 호스팅 파트너를 위한 실용적인 가이드입니다.인식에서 행동으로호스팅 파트너들은 이미 더 복잡한 고객과의 대화를 진행하고 있습니다. 고객들은 온프레미스, 엣지, 파트너 데이터센터 및 퍼블릭 클라우드 환경 전반에 걸쳐 유연성을 원합니다. 그들은 단일 목적지나 타임라인으로 강제되지 않으면서 일관된 관리, 내장된 보안, 강화된 거버넌스 및 명확한 현대화 옵션을 원합니다.동시에 많은 파트너들이 오랜 기간 유지해 온 플랫폼 전략을 재평가하고 있습니다. 라이선싱 변경, 변화하는 상업 모델, 그리고 인프라 비용 상승은 마진 예측 가능성, 플랫폼 제어 및 장기적인 차별화에 대한 새로운 질문을 제기하고 있습니다.이것이 바로 행동이 중요한 지점입니다. 일찍 움직이는 파트너는 고객과의 대화에 반응하는 대신 대화를 주도할 수 있습니다. 무엇이 일관되게 유지될 것인지, 어디서 현대화가 시작될 수 있는지, 그리고 고객이 다음에 올 것에 대비하면서 어떻게 선택권을 유지할 수 있는지 설명할 수 있습니다.여기서 계속 읽기