Microsoft Teams Blog articles ... Заметка

Microsoft Teams Blog articles на русском

Блог Microsoft Teams на TechNet - это специализированная платформа для Microsoft Teams, освещающая различные темы, включая предстоящие функции, улучшения продукта и лучшие практики для улучшения работы пользователей. Он содержит статьи членов команды разработчиков продуктов Microsoft, MVP и других экспертов в этой области. В статьях блога рассматриваются различные аспекты Microsoft Teams, такие как настройка, развертывание, устранение неполадок, отзывы пользователей и обмен знаниями.

Трэд заметок

В статье обсуждаются разработки HelpDesk Copilot, службы поддержки Contoso IT, которая использует агент Microsoft Foundry для сортировки запросов сотрудников и предоставления ответов, основанных на базе знаний IT. Система предназначена для передачи запросов людям через реальный канал, когда этого требует политика. Архитектура состоит из трех Azure Container Apps, одного Foundry Prompt Agent и конвейера обработки заявок на основе событий. Агент имеет три возможности: поиск файлов, создание заявки и получение статуса заявки, которые используются для ответов на вопросы сотрудников и эскалации проблем при необходимости.Система построена на Azure Container Apps, полностью развернута с помощью Terraform и не содержит ключей API, при этом каждый вызов службы к службе использует Microsoft Entra ID и управляемые удостоверения. Аутентификация по локальному ключу для учетной записи Foundry полностью отключена. Архитектура спроектирована как событийно-ориентированная: API публикует события заявок в тему Service Bus, которые затем доставляются рабочему процессу через подписку Dapr. Рабочий процесс обновляет заявку в Table Storage и отправляет полезную нагрузку в поток Power Automate HTTP, который отправляет Adaptive Card в канал Teams IT-отдела.Система спроектирована как идемпотентная, с идентификатором заявки, определяемым детерминированно из идентификатора беседы и темы, что гарантирует, что повторные вызовы инструмента создания заявки для одной и той же проблемы в одной и той же беседе сводятся к одному и тому же идентификатору вместо создания дубликата. Система также использует конечную согласованность, при этом строка заявки может отсутствовать в течение нескольких секунд, пока рабочий процесс пробуждается с помощью KEDA. Архитектура спроектирована как масштабируемая, с возможностью добавления новых подписок на тему Service Bus без изменения API.Модель удостоверений спроектирована для использования Entra ID через DefaultAzureCredential, при этом каждое приложение использует управляемое удостоверение, назначенное пользователем. API, рабочий процесс и интерфейс имеют свои собственные удостоверения: API имеет доступ к AcrPull, агенту Foundry, читателю данных таблицы хранилища, пользователю секретов Key Vault и отправителю Service Bus. Рабочий процесс имеет доступ к AcrPull, участнику данных таблицы хранилища, пользователю секретов Key Vault и получателю Service Bus, в то время как интерфейс имеет доступ только к AcrPull.В статье также обсуждается использование Terraform для развертывания ресурсов Azure, при этом автор отмечает, что очевидные на вид ресурсы не всегда являются правильными. Автору пришлось использовать azurerm_cognitive_account для развертывания службы Foundry Agent, а не azapi. В заключение статьи отмечается, что система спроектирована как безопасная, масштабируемая и событийно-ориентированная, с акцентом на использование управляемых удостоверений и Entra ID для аутентификации вызовов служб к службам.
Пользователь не может получить доступ к своему OneDrive, постоянно получая одно и то же сообщение об ошибке. Несколько шагов по устранению неполадок уже были исчерпаны. К ним относятся удаление и повторное назначение лицензии Microsoft 365. Были выполнены команды PowerShell, подтверждающие, что у пользователя есть действительный URL-адрес OneDrive и необходимые разрешения. Настройки OneDrive и SharePoint были проверены через Центр администрирования SharePoint. Была использована программа Microsoft Support and Recovery Assistant (SaRA), и ее рекомендации были рассмотрены. Также были предприняты попытки повторно подготовить сайт OneDrive пользователя. Несмотря на эти усилия, проблема сохраняется, и сообщение об ошибке продолжает появляться. У пользователя есть действующая лицензия Microsoft 365, и служба OneDrive включена. SharePoint Online работает корректно для всех остальных пользователей. Повторное предоставление сайта OneDrive не устранило постоянную ошибку. Сообщество просят о дальнейшей помощи или предложениях для выявления первопричины.
Джеремайя Фадесайо Адеторо, студент-юрист, выиграл приз за лучшее креативное приложение на хакатоне Microsoft Agents League со своим проектом StudyMate AI. Адеторо разработал StudyMate AI для решения задачи объединения учебных материалов в удобные для повторения заметки. Приложение призвано помогать студентам работать с собственными материалами, объяснять концепции, создавать истории, облегчать практику и генерировать документы для повторения. Он задумал StudyMate как нечто большее, чем просто учебный инструмент, включив геймификацию с системой XP и дружелюбного ИИ-наставника по учебе по имени Мэйт. Ключевая функция, "Режим истории", обучает концепциям через сценарии, актуальные для области обучения студента. Создание приложения включало переход от сложного первоначального наброска к более сфокусированному и эффективному дизайну. Чтобы уменьшить задержку, Адеторо внедрил систему хранения на основе вики вместо традиционной настройки RAG, что позволило агентам более напрямую связывать идеи. Обоснованность была критически важной целью, гарантирующей, что приложение использует загруженные материалы и избегает фабрикации информации. Адеторо научился создавать приложения с использованием незнакомых инструментов Microsoft и преобразовывать личные проблемы в сфокусированные продукты. Он считает, что лучшие идеи часто возникают из текущих проблем, подчеркивая необходимость внимания, целеустремленности и итеративного улучшения. Эта победа повысила его уверенность, и он планирует масштабировать StudyMate до глобального инструмента для успешной сдачи экзаменов студентами.
Azure SQL Data Sync будет выведен из эксплуатации 30 сентября 2027 года, что побудит организации пересмотреть свои стратегии синхронизации данных. Это прекращение работы предоставляет возможность модернизировать архитектуры данных и сократить технический долг. Azure Data Factory рекомендуется для синхронизации между Azure SQL Database и Azure SQL Database, предлагая управляемое, масштабируемое и перспективное решение. Рекомендуемая миграция ADF включает первоначальную полную загрузку с последующей инкрементной синхронизацией с использованием отслеживания изменений (Change Tracking) или захвата изменений данных (Change Data Capture). Этот подход обеспечивает улучшенную видимость и операционный контроль по сравнению с SQL Data Sync. Если истинная двусторонняя синхронизация не требуется, Active Geo-Replication, копии баз данных (Database Copies) или реплики для чтения (Read Replicas) являются жизнеспособными альтернативами для различных сценариев использования. Для организаций, ориентированных на аналитику в реальном времени и Microsoft Fabric, зеркальные базы данных Fabric (Fabric Mirrored Databases) предлагают преимущества интеграции. Azure Functions могут использоваться для событийной или легкой синхронизации, хотя это требует больших усилий по разработке. Крайне важно, чтобы организации начали планировать свою миграцию заблаговременно из-за сложных циклов тестирования и развертывания. Лучшее решение для замены зависит от конкретных требований, таких как задержка, тип рабочей нагрузки и потребности в аварийном восстановлении. В конечном итоге, вывод из эксплуатации SQL Data Sync — это возможность использовать современные облачные сервисы и улучшить общую архитектуру данных.
MLVC — это новый видеокодек на основе машинного обучения, разработанный Microsoft Research. Он значительно снижает потребность в пропускной способности и объеме памяти по сравнению с традиционными кодеками, такими как H.264 и H.265. Эта повышенная эффективность улучшает качество потокового вещания и видеозвонков, особенно в менее надежных сетях. MLVC достигает этого, заменяя традиционные методы сжатия видео сквозным обучением нейронного сжатия. Кодек разработан для эффективной работы на блоках нейронной обработки (NPU) современных устройств, оставляя запас производительности для других системных задач. Он продемонстрировал производительность в реальном времени при разрешении до 540p на различных аппаратных платформах. MLVC уже интегрируется в Microsoft Teams для улучшения качества видеозвонков для пользователей. Microsoft сделала MLVC открытым исходным кодом, чтобы стимулировать сотрудничество сообщества в его разработке. Релиз включает код модели, обученные веса и скрипты обучения под лицензией MIT. Долгосрочная цель — создать открытую экосистему видеокодеков на основе обучения, которая превосходит устаревшие решения.
Microsoft 365 Copilot расширяет свои возможности ИИ, интегрируя модель Claude Opus 5 от Anthropic. Эта новая модель представляет собой значительное обновление, особенно в сложных многоэтапных задачах. Claude Opus 5 демонстрирует улучшенную производительность в таких областях, как программирование, профессиональная интеллектуальная работа и долгосрочное рассуждение, по сравнению с предыдущей версией. Благодаря этой интеграции Copilot будет более эффективно помогать пользователям в различных приложениях Microsoft, оптимизируя процесс от первоначальной идеи до конечного результата. В Word он будет способствовать созданию полных черновиков для более длинных документов. Пользователи Excel получат преимущества от более качественного анализа и доработанных рабочих книг. PowerPoint увидит улучшенную разработку презентаций, включая визуальную доработку и улучшения макета. Copilot Chat будет решать более сложные, открытые проблемы, предлагая более сильные возможности рассуждения и планирования. Copilot Cowork будет поддерживать долгосрочные проекты, координируя работу между различными инструментами и файлами. Copilot Studio позволяет создавать агентов, использующих Claude Opus 5 для продвинутой автоматизации и рассуждения. Microsoft подчеркивает свою приверженность предоставлению передовых инноваций в области ИИ с надежной безопасностью, конфиденциальностью и соответствием требованиям. Claude Opus 5 теперь доступен в селекторе моделей для различных функций Copilot, хотя региональная доступность может варьироваться.
Серия Microsoft "Behind the Build" демонстрирует значимые партнерские интеграции, уделяя особое внимание техническим и стратегическим решениям. В этом выпуске освещается сотрудничество с Gigamon для улучшения Microsoft Sentinel. Команды по безопасности сталкиваются с проблемами фрагментированной видимости в различных средах, таких как идентификация, конечные точки и облако. Gigamon, обладая более чем двадцатилетним опытом, предоставляет Deep Observability Pipeline. Этот конвейер извлекает действенные телеметрические данные, полученные из сети, из сложных и современных инфраструктур. Решение Gigamon дополняет Microsoft Sentinel, обогащая его существующий широкий сбор данных. Gigamon предоставляет критически важный контекст времени выполнения о сетевых взаимодействиях систем и приложений. Эти объединенные данные позволяют более полно обнаруживать угрозы и проводить расследования. Сетевая телеметрия, как объясняет Gigamon, необходима для завершения картины безопасности наряду с журналами, метриками и трассировками. Вместе эти обогащенные сигналы позволяют проводить анализ безопасности на основе искусственного интеллекта для получения более глубоких сведений.
По мере роста операций по обеспечению безопасности организациям необходимы надежные возможности для приема и анализа данных. Бескодовая структура коннекторов (CCF) Microsoft Sentinel помогает независимым поставщикам программного обеспечения (ISV) быстрее создавать интеграции и упрощает развертывание для клиентов. CCF теперь поддерживает Azure Blob Storage, предлагая новый метод доставки данных для Sentinel. Ранее коннекторы CCF интегрировались напрямую с API партнеров. Теперь ISV могут создавать коннекторы, которые считывают данные из Azure Blob Storage. Это обеспечивает новую гибкость в сборе данных безопасности. В этой модели ISV записывают данные в Azure Blob Storage. Коннектор Sentinel считывает данные из этого слоя хранения, используя нативные компоненты Azure. Event Grid и очереди хранения обрабатывают события и пересылают их через правила сбора данных в Log Analytics. Это создает надежный слой данных между источником и Sentinel. Такой подход обеспечивает более устойчивые и масштабируемые сценарии приема данных.
TLS шифрует данные между клиентами и серверами в Azure Database for PostgreSQL, при этом серверные сертификаты выдаются доверенными центрами сертификации (ЦС). Привязка сертификатов (certificate pinning) — это метод безопасности на стороне клиента, который ограничивает доверие к конкретному сертификату, а не к хранилищу доверенных сертификатов по умолчанию. Сервер не может определить, настроена ли привязка на клиенте, он лишь наблюдает за успешностью или неуспешностью TLS-соединения. Привязка, хотя исторически использовалась для защиты от атак "человек посередине", создает операционную хрупкость, особенно при ротации сертификатов. Когда серверные сертификаты или ЦС меняются, клиенты с привязкой испытывают сбои подключения. Вместо этого рекомендуется модель доверия на основе ЦС, которая доверяет корневым ЦС, а не отдельным сертификатам. Клиенты должны использовать стандартную проверку TLS по отношению к корневым ЦС, задокументированным в Azure, и поддерживать гибкое, актуальное хранилище доверенных сертификатов. Предпочтительны конфигурации PostgreSQL, такие как sslmode=verify-ca или sslmode=verify-full, поскольку они проверяют подлинность по доверенным ЦС, не подразумевая привязки. Во время ротации ЦС клиенты должны добавлять новые корневые ЦС, сохраняя старые до завершения перехода. Этот комбинированный подход с использованием ЦС обеспечивает бесперебойную проверку, позволяя приложениям оставаться устойчивыми к изменениям сертификатов.
Управление большими парками устройств с помощью Microsoft Intune часто требует получения обширных данных отчетности, что идеально подходит для экспортного API. Этот API облегчает асинхронные экспортные задания для отчетов, значительно сокращая количество вызовов API по сравнению с отдельными вызовами Graph. Например, ночное задание для 50 000 устройств, которое ранее включало 100 000 операционных вызовов Graph API и занимало 2,5 часа, теперь может быть выполнено за 15 минут всего за 15 вызовов с использованием экспортного API. Это значительное улучшение обусловлено способностью экспортного API генерировать весь отчет на стороне сервера, предоставляя один загружаемый файл.Старый метод, использующий операционные API Graph, включает перечисление устройств и выполнение отдельных вызовов для статуса соответствия каждого устройства, что приводит к частым ограничениям скорости, сложному многопоточному выполнению и хрупкости из-за многочисленных точек отказа. Экспортный API, напротив, следует простой схеме "запрос-опрос-загрузка", устраняя накладные расходы на каждое устройство. Основное преимущество заключается в сокращении числа обратных вызовов, а не объема данных, поскольку каждый вызов API влечет за собой расходы на аутентификацию, настройку TLS и сетевую задержку. Консолидируя получение данных в одном пакетном переносе, экспортный API минимизирует эти накладные расходы.Этот переход дает существенные преимущества ИТ-администраторам, включая сокращение окон обслуживания, снижение сложности кода, повышение надежности и уменьшение влияния на службу. Он также обеспечивает масштабируемость, поскольку удвоение парка устройств в основном означает загрузку большего файла, а не экспоненциальное увеличение вызовов API. Схема вывода остается неизменной, что гарантирует отсутствие сбоев в нижестоящих системах, таких как панели мониторинга или хранилища данных. Хотя экспортный API идеально подходит для пакетных, запланированных снимков, операционные конечные точки по-прежнему подходят для поиска в реальном времени по отдельным устройствам. Ключевой вывод заключается в том, чтобы использовать экспортный API для получения полных данных парка устройств, превращая трудоемкий процесс в эффективную и надежную операцию.
Многие организации сталкиваются с трудностями при внедрении Microsoft 365 Copilot, поскольку пользователи не являются инженерами по работе с подсказками и считают пустой экран пугающим. Они часто вводят простые запросы, остаются недовольны результатами и перестают пользоваться инструментом. Решение заключается в использовании организационных подсказок — настройки администратора, которая позволяет предварительно загрузить библиотеку готовых к использованию подсказок для всей вашей организации.Эти подсказки отображаются в Copilot Chat, Microsoft Edge и Teams, предоставляя пользователям отправную точку вместо пустого поля. Для настройки перейдите в центр администрирования Microsoft 365, затем в Copilot, а затем в Prompts. Вы можете добавлять подсказки по отдельности или импортировать их массово через шаблон CSV, с ограничением в 1000 опубликованных подсказок.При создании подсказки вы определяете такие поля, как название, отображаемая подсказка, фактический текст подсказки, поддерживаемые приложения, отдел, тип задачи и язык. Отделы представляют собой текстовые фильтры для пользователей, а типы задач предопределены Microsoft для облегчения фильтрации. После публикации подсказки появляются в лаборатории подсказок примерно через три часа, и вы можете закрепить до четырех важных подсказок для быстрого доступа.Вкладка "Аналитика" предоставляет ценную информацию об использовании подсказок, помогая выявлять эффективные подсказки и области для улучшения. Пользователи получают доступ к этим подсказкам через кнопку "Предлагаемые", лабораторию подсказок и автопредложения в поле ввода Copilot. После включения организационных подсказок крайне важно информировать пользователей об их существовании и предоставить канал для отправки успешных подсказок для включения в библиотеку. Эта функция предлагает значительный "быстрый выигрыш" для повышения уровня принятия Copilot, предоставляя пользователям основу, необходимую для эффективного старта.
Microsoft выпустила версию 1.12.0 драйвера Python для SQL Server. Это обновление представляет новый отдельный пакет, mssql-python-odbc, для бинарных файлов ODBC-драйвера. Это изменение решает предыдущие ограничения пространства PyPi и позволяет независимо закреплять или обновлять бинарные файлы драйвера. Пакет mssql-python теперь прозрачно подтягивает mssql-python-odbc в качестве зависимости.Существующие установки продолжат работать без изменений в коде, поскольку нативный загрузчик будет предпочитать новый внешний пакет. Обновление также включает важные исправления ошибок. Операции массового копирования теперь корректно учитывают таймаут соединения, установленный в функции connect. Это решает проблемы для приложений, работающих с медленными или высокозагруженными конечными точками SQL Server, позволяя им быстрее завершать работу или выдерживать более длительное время соединения.Кроме того, операции массового копирования теперь могут успешно вставлять данные в пользовательские столбцы CLR User-Defined Type (UDT). Ранее это приводило к "Protocol Error" из-за неподдерживаемого типа TDS. Нативное ядро теперь сопоставляет столбцы UDT с varbinary(max) для потоковой передачи, в соответствии с тем, как другие драйверы обрабатывают UDT. Эти улучшения повышают надежность и функциональность драйвера для различных сценариев использования. Пользователям рекомендуется обновиться и внести свой вклад в проект на GitHub.
В июльском выпуске рассылки Microsoft Entra обобщаются последние релизы общего доступа и публичные предварительные версии. Функции общего доступа включают Microsoft Entra Backup and Recovery, которая восстанавливает объекты арендатора, и прямое назначение администратора внешним пользователям по электронной почте. Поддержка BYOD для клиента Microsoft Entra Global Secure Access для Windows теперь позволяет получать доступ с устройств, зарегистрированных в Microsoft Entra, а ротация ключей Kerberos повышает надежность аутентификации. Федерация SAML без домена упрощает доступ внешних пользователей, устраняя необходимость соответствия доменам электронной почты. Новые публичные предварительные версии улучшают безопасность агентов ИИ с помощью условного доступа и ограничивают изменения групп Active Directory предоставлением Microsoft Entra. Генерация уникальных псевдонимов с пользовательскими вызовами для преобразования атрибутов также находится в предварительной версии. Объявления включают обнаружение джейлбрейка/рута в Microsoft Authenticator для повышения безопасности и улучшенный опыт резервного копирования/восстановления для пользователей iOS через iCloud. API SCIM теперь доступны в облаке правительства США, обеспечивая стандартизированное управление пользователями и группами. Обратная связь приветствуется через форму Microsoft, а читателям предлагается ознакомиться с блогами и заметками о выпуске для получения дополнительной информации. Рассылка также продвигает сертификацию Microsoft Identity and Access Administrator.
Корпоративный ИИ должен справляться со сложными, длительными рабочими процессами, требующими планирования и адаптации. Claude Opus 5 от Anthropic, теперь доступный в Microsoft Foundry, разработан для этих задач. Эта передовая модель может работать часами, ориентироваться в сложных кодовых базах, как старший инженер, и преодолевать препятствия, а не останавливаться. Она обеспечивает работу долгосрочных агентов, которые могут восстанавливаться после ошибок и достигать целей посредством планирования и поддержания контекста. Opus 5 трансформирует корпоративную интеллектуальную работу благодаря более глубокому анализу сложных документов и повышению точности анализа. Она превосходно справляется с финансовыми рабочими процессами, понимая плотные отчеты и контекстуализируя данные по транзакциям. Модель также обладает расширенными возможностями обработки изображений, позволяя анализировать визуальный контент, такой как диаграммы и схемы. Кроме того, Opus 5 может взаимодействовать с программными интерфейсами, автоматизируя рабочие процессы с использованием нескольких приложений. Microsoft Foundry предоставляет корпоративную платформу для безопасного, масштабируемого развертывания, включая оценку, управление и совместимость с Zero Data Retention. Эта интеграция позволяет организациям уверенно создавать и эксплуатировать приложения ИИ следующего поколения.
Microsoft представляет новые возможности для партнеров по расширению их практики в области безопасности и искусственного интеллекта в 2027 финансовом году. Ежемесячный обзор новостей для партнеров по безопасности освещает важные обновления, стимулы и ресурсы для обучения. Основное внимание уделяется развитию безопасности данных с помощью Microsoft Purview и интеграции аналитики искусственного интеллекта с Microsoft Copilot и Agent 365. Партнерам рекомендуется посетить мероприятия MCAPS Start for Partners и Partner GTM Kickoff для ознакомления с приоритетами и стратегиями выхода на рынок на 2027 финансовый год. Важные новости включают объединение DLP Microsoft Defender for Cloud Apps в Microsoft Purview к декабрю 2026 года и прекращение выпуска Microsoft Defender Threat Intelligence как отдельного продукта с 1 августа 2026 года. Появляются новые специализации, такие как Agentic Security и Frontier Partner, для признания экспертизы в области искусственного интеллекта. Продлеваются несколько рекламных предложений, включая акцию Microsoft Sentinel 50 ГБ и скидку 50% на Microsoft Purview Suite for Business Premium, оба до декабря 2026 года. Обновленные надстройки безопасности CSP для Entra ID P2 и Defender for Office 365 P2 теперь доступны с упрощенным ценообразованием. Инвестиции партнеров в безопасность объединены под эгидой Frontier Accelerate for Security, что упрощает стимулирование и позволяет проводить модульные семинары по планированию. Партнеры могут воспользоваться возможностями обучения, включая обучение Microsoft Agent 365 и новые пути сертификации, при этом сертификация AZ-500 прекращает свое действие в августе 2026 года. Microsoft Ignite в ноябре предоставит дополнительную информацию об инновациях в области искусственного интеллекта и будущих разработках.
Релиз mssql-django 1.7.4 теперь доступен на PyPI. Это обновление в основном устраняет две конкретные проблемы при обработке необработанных и аннотированных запросов GROUP BY. Во-первых, оно решает проблему IndexError, которая могла возникнуть при объединении в запросах GROUP BY экранированных двойных знаков процента, представляющих литеральный процент, с фактическими параметрами. Логика переписывания заполнителей была улучшена для правильного различения между литеральными заполнителями '%%' и '%s', гарантируя, что эти запросы теперь выполняются без ошибок. Во-вторых, релиз исправляет NotImplementedError, возникавшую при передаче значений IntegerChoices в необработанные запросы GROUP BY. Обновленный механизм проверки типов использует isinstance, позволяя корректно обрабатывать параметры IntegerChoices, поддерживая согласованное поведение с булевыми и стандартными целочисленными типами. Этот патч-релиз также включает новые регрессионные тесты как для обработки экранированных процентов, так и для IntegerChoices в необработанных запросах GROUP BY. Важно отметить, что mssql-django 1.7.4 является обратно совместимым релизом, не вносящим никаких нарушающих изменений для существующих пользователей. Разработчики выражают благодарность пользователям, сообщившим об этих проблемах, поскольку их отзывы повышают надежность библиотеки. Пользователям, столкнувшимся с проблемами, рекомендуется открывать запросы в репозитории проекта на GitHub. Примечания к релизу и ссылки на PyPI содержат более подробную информацию.
Дифференцируйте свою экспертизу, постройте доверие клиентов и продемонстрируйте готовность к обеспечению безопасных результатов в области ИИ, поскольку клиенты переходят от экспериментов к повсеместному внедрению ИИ, благодаря специализации "Агентская безопасность", запуск которой запланирован на конец 2027 финансового года.Специализация "Агентская безопасность" обеспечивает четкий, заслуживающий доверия и долгосрочный рыночный сигнал, подтверждающий возможности партнера по укреплению безопасности клиентов с помощью защиты на основе ИИ, защиты от угроз и операционной устойчивости.Независимо от того, предоставляют ли партнеры услуги, программное обеспечение или интегрированные решения по безопасности, они могут получить специализацию для доступа к значкам и другим ключевым преимуществам, демонстрируя при этом свою способность поддерживать клиентов в укреплении безопасности, повышении операционной устойчивости и ответственном масштабировании внедрения ИИ.
Microsoft расширяет возможности своих партнеров для обеспечения трансформации бизнеса с помощью ИИ для клиентов. Николь Дизен подчеркнула инвестиции Microsoft в возможности партнеров, стратегии выхода на рынок и возможности совместных продаж. Эти инициативы направлены на то, чтобы партнеры могли предоставлять клиентам повышенную ценность с помощью ИИ. Обновления на 2027 финансовый год включают новые программы обучения и специализации по ИИ. Расширенные стимулы и инвестиции в Marketplace также являются частью этой стратегии. Эти ресурсы помогут партнерам создавать уникальные предложения и масштабировать свой рост в области агентного ИИ. Цель состоит в том, чтобы помочь партнерам стимулировать внедрение ИИ в организациях клиентов. Дополнительные сведения доступны в блоге MCAPS Start for Partners FY27. Партнерам рекомендуется поделиться этим объявлением в своих профессиональных сетях. Соответствующие ссылки на социальные сети предоставлены для усиления охвата.
Уточнение после потоковой передачи (Post-Stream Refinement, PSR) для Azure AI Speech достигло общего доступа (GA), предлагая высокоточные окончательные транскрипты без ущерба для мгновенных потоковых результатов. Эта технология работает путем параллельного выполнения второго прохода распознавания с потоковой передачей, заменяя начальные сегменты более точными версиями после завершения произнесения. Релиз GA включает важные производственные возможности, такие как диаризация для атрибуции говорящего, списки фраз для предметно-ориентированной лексики и расширенную поддержку 19 локалей в 22 регионах Azure. Существующие контракты в реальном времени и потоковая передача частичных результатов остаются неизменными; пользователи просто включают уточнение, установив свойство в SpeechConfig.Поддержка диаризации в PSR гарантирует сохранение меток говорящих в уточненном транскрипте, что делает его идеальным для совещаний, контакт-центров и интервью. Списки фраз позволяют распознавателю отдавать приоритет определенным терминам, значительно повышая точность для названий продуктов и специализированной лексики. Внутреннее тестирование показало двузначное относительное снижение частоты ошибок по словам, особенно для длинных высказываний и имен собственных. Хотя задержка частичных результатов не затрагивается, окончательный сегмент может незначительно увеличиться из-за уточнения.PSR теперь доступен в 19 локалях, включая несколько индийских языков, и в 22 регионах Azure в Северной и Южной Америке, Европе и Азиатско-Тихоокеанском регионе. Эта технология, уже используемая в Microsoft Teams и Microsoft 365 Copilot, обеспечивает клиентам Azure AI Speech возможность транскрипции производственного уровня. Для начала работы пользователям потребуется Speech SDK версии 1.50 или новее, ресурс Speech в поддерживаемом регионе и локаль сеанса, установленная для распознавателя.В SpeechConfig необходимо установить параметр 'PostRefinement', и могут быть добавлены необязательные списки фраз. Для сценариев, включающих несколько языков или переключение кода, доступен общедоступный предварительный просмотр многоязычного PSR. Однако для известной локали сеанса со списками фраз и диаризацией рекомендуется использовать путь общего доступа для моноязычного режима. Этот релиз предлагает значительный скачок в качестве транскрипции для приложений Azure AI Speech при минимальном изменении конфигурации.
Azure AI Speech выпустила многоязычное пост-потоковое улучшение в публичном предварительном просмотре. Эта новая функция устраняет предыдущее требование предварительного выбора одного языка для транскрипции в реальном времени. Она позволяет одному потоку автоматически обнаруживать и транскрибировать несколько языков в рамках одной сессии. Это значительный прорыв, поскольку в реальной речи часто происходит переключение между языками.Улучшенная транскрипция обеспечивает повышенную точность без увеличения начальной задержки потоковой передачи. Внутреннее тестирование показывает в среднем приблизительное 10%-ное относительное снижение частоты ошибок по словам в основных регионах. Для сложного контента, такого как длинные высказывания и имена собственные, снижение еще более значительно. Система поддерживает автоматическое определение языка для 25 языков в 29 рыночных регионах.Этот публичный предварительный просмотр доступен в шести регионах Azure. Пользователи могут использовать эту функцию с Speech SDK 1.50 или более поздней версии и ресурсом речи в поддерживаемом регионе. Для ее включения требуется простое изменение конфигурации SpeechConfig. Это улучшение особенно полезно для приложений, которые хранят или обрабатывают окончательные транскрипты. Клиенты из различных отраслей уже сообщили о положительном улучшении качества транскрипции. Мы приветствуем отзывы по мере приближения функции к общедоступности.
Microsoft расширяет семейство своих ИИ-моделей, чтобы предложить клиентам больший выбор, основанный на конкретных потребностях рабочих нагрузок. Разработчики и предприятия ищут модели, оптимизированные либо для высокого качества, либо для отзывчивости и экономической эффективности. Сегодня Microsoft представляет два новых дополнения: MAI-Image-2.5 Pro и MAI-Voice-2 Flash.MAI-Image-2.5 Pro — это модель генерации изображений с высокой точностью, разработанная для профессиональных творческих рабочих процессов, требующих визуальной точности и контроля. Она отлично подходит для таких сценариев, как создание рекламных материалов, предметная фотография и раскадровка, где важны согласованность объектов и соответствие творческому замыслу. Эта модель отдает приоритет точности над пропускной способностью, что делает ее идеальной для создания отполированных, профессиональных материалов с минимальным редактированием.MAI-Voice-2 Flash — это новая модель преобразования текста в речь с низкой задержкой, созданная для приложений голосового взаимодействия в реальном времени, где скорость имеет первостепенное значение. Она предлагает более быстрое время отклика и большую экономическую эффективность более чем на 15 языках. Эта модель подходит для операторов колл-центров, голосовых помощников и систем интерактивного голосового ответа для создания более естественного и немедленного пользовательского опыта.Выбор между MAI-Image-2.5 Pro и ее предшественницей, MAI-Image-2.5, зависит от необходимости максимальной точности и творческого качества по сравнению с пропускной способностью. Аналогично, MAI-Voice-2 Flash предназначена для сценариев, где приоритет отдается низкой задержке и отзывчивости, в то время как MAI-Voice-2 больше фокусируется на голосовой идентичности. MAI-Image-2.5 Pro доступна через Microsoft Foundry, а MAI-Voice-2 Flash — через Azure Speech.
Интеграционные учетные записи Azure Logic Apps Consumption работали на базе примерно 60 000 приложений Azure Functions, работающих на старых средах выполнения. Команда успешно перенесла все эти приложения на новую среду выполнения Functions v4 без каких-либо действий со стороны клиентов. Это было достигнуто благодаря тщательному многоэтапному подходу, разработанному для обеспечения совместимости и минимизации сбоев.Основная стратегия включала "теневое" тестирование, при котором реальный производственный трафик направлялся одновременно на старую и новую среды выполнения. Это позволило напрямую сравнивать каждый результат без влияния непроверенного пути на клиентов. Ключевым аспектом было создание надежного порога эквивалентности, гарантирующего анализ 100% соответствующего трафика для различения реальных ошибок от изначально недетерминированных рабочих нагрузок.Любые выявленные реальные расхождения тщательно устранялись перед перенаправлением трафика. Развертывание было постепенным и обратимым, то есть трафик постепенно перемещался по регионам на основе хэширования трафика. Важной функцией была возможность полного отката миграции путем простого изменения конфигурации, которое вступало в силу в течение нескольких минут.Вывод из эксплуатации старых приложений был осуществлен с особой осторожностью. Сначала были остановлены старые приложения, затем последовал значительный период наблюдения перед их окончательным удалением. Этот поэтапный подход гарантировал, что любые непредвиденные проблемы могли быть устранены без ущерба для клиентов.Эта сложная миграция стала возможной благодаря тому, что Microsoft владела и управляла базовой вычислительной инфраструктурой. Постоянные данные клиентов, такие как соглашения и схемы, остались нетронутыми, а выполняемые действия представляли собой чистые преобразования. Эта плоскость управления позволила параллельно выполнять и сравнивать обе среды выполнения.Основная проблема заключалась не в самой новой среде выполнения, а в доказательстве ее совместимости с существующими рабочими нагрузками клиентов. Устаревшие среды выполнения приближались к концу срока службы, что создавало растущие риски. Переход на Azure Functions v4 с его изолированной моделью рабочего процесса представлял собой значительный архитектурный сдвиг.Стандартные, более простые варианты миграции, такие как обновления на месте или простые слоты развертывания, были признаны недостаточными из-за изменения модели хоста и масштаба операции, охватывающей 60 000 приложений. Миграция обеспечила отсутствие видимых клиентам сбоев, хотя небольшое количество клиентов столкнулось с кратким крайним случаем при высокой нагрузке перед инициированием отката. Команда взяла на себя сложность, чтобы обеспечить бесперебойную работу для своих клиентов.
Организации модернизируют управление идентификацией SAP, переходя от локальных систем к облачным стратегиям. Microsoft Entra и SAP улучшили свои интеграции, чтобы упростить подключение идентификаторов SAP к более широкому ландшафту приложений. Эти обновления автоматизируют изменения жизненного цикла пользователей, обеспечивают соблюдение единых политик доступа и улучшают управление в приложениях SAP и не-SAP. Ключевые новые функции включают более гибкое предоставление доступа с помощью SAP Cloud Identity Services, поддержку пользовательских атрибутов и обнаружение учетных записей. Учетные данные клиента OAuth 2.0 обеспечивают безопасное взаимодействие между платформами. Значительная интеграция связывает Microsoft Entra ID Governance с SAP Identity Access Governance для унифицированного управления бизнес-ролями. Это создает централизованную плоскость управления идентификацией, позволяя автоматизировать процессы присоединения, перемещения и ухода пользователей. SAP Cloud Identity Services, теперь более гибкие с Microsoft Entra, централизуют аутентификацию и предоставление доступа. Интеграция улучшает управление, позволяя запрашивать бизнес-роли SAP в рамках пакетов доступа Microsoft Entra. Помимо управления идентификацией, Microsoft предлагает другие возможности безопасности для SAP, включая обнаружение данных, защиту конечных точек, обнаружение инцидентов и ускорение реагирования. Эти достижения поддерживают стратегию нулевого доверия с приоритетом идентификации для сред SAP.
Специализация "Frontier Partner" в программе Microsoft AI Cloud Partner Program признает партнеров, обладающих навыками в области ИИ-агентов. Эта специализация является одним из двух предложений, ориентированных на "Frontier", и подчеркивает экспертизу в стеке технологий Microsoft AI. Партнеры, достигшие ее, продемонстрируют клиентам глубокие возможности в области ИИ-агентов. Они также получат такие преимущества, как повышенная видимость и возможности совместных продаж. Кроме того, соответствующие требованиям партнеры получат доступ к кредитам на предварительную покупку агентов и расширенным лицензиям. Ресурсы для вывода на рынок и выделенная поддержка также предоставляются в рамках программы. Регистрация для получения этой специализации откроется позднее в 2027 финансовом году. Для получения права на участие партнеры должны одновременно соответствовать трем основным требованиям. К ним относятся наличие четырех конкретных предварительных специализаций, демонстрация продвинутых навыков с определенными значками и сертификатами, а также прохождение аудита третьей стороной. Аудит подтверждает способность партнера к комплексной поставке ИИ-агентов.
The Linebreakers — это глобальная группа технологов и музыкантов, которые создают пародийные песни на тему программирования, вдохновленные знакомыми мелодиями. Они начали в 2016 году с песни, ставящей под сомнение количество фреймворков JavaScript, положенной на мелодию песни Билли Джоэла "We Didn't Start the Fire". Выступления группы с юмором и музыкальным мастерством прославляют культуру разработчиков, выступая на конференциях и митапах по всему миру. Коллеги-технологи присоединялись к группе естественным образом, создавая гибкий международный состав. Их песни охватывают широкий спектр технических тем, от API и гибкой оценки до ИИ и разрастания функционала. Выступления глубоко укоренены в опыте конференций, предлагая уникальную связь с общим контекстом аудитории. Несмотря на то, что участники разбросаны по всему миру, они практикуются индивидуально и синхронизируют свои выступления. Группа демонстрирует сильную приверженность своему делу, гарантируя, что их комедия никогда не будет за счет качества. Их работа также принесла пользу участникам в профессиональном плане, улучшив навыки медиапроизводства и способствуя ощущению общей человечности в сфере технологий. The Linebreakers напоминают нам, что техническое сообщество процветает благодаря смеху, общим отсылкам и неожиданным коллаборациям. Их история приглашает других принять творческие и часто странные аспекты индустрии технологий.
Azure Policy для Kubernetes теперь интегрируется с Gatekeeper и нативной политикой валидации Kubernetes (VAP), используя Common Expression Language (CEL). Эта интеграция, использующая VAP Kubernetes 1.30, предлагает более эффективное и надежное применение политик в процессе. Она снижает задержку при принятии решений о допуске, упрощает создание шаблонов ограничений и обеспечивает более надежное поведение при отказе. Пользователи сохраняют преимущества Azure Policy, такие как централизованное назначение, управление областями действия и безопасное управление развертыванием. Ранее Azure Policy полагался на оценку на основе OPA Rego через вебхук допуска. Новый подход использует CEL, легкий язык, разработанный для валидации Kubernetes, позволяющий политикам работать внутри сервера API Kubernetes. Эта внутренняя оценка повышает надежность, устраняя зависимость от внешних служб. Azure Policy выступает в качестве уровня управления, а CEL предоставляет логику валидации. Для реализации политики CEL вы создаете шаблон ограничения CEL, который затем упаковывается в определение политики Azure. Пример демонстрирует ограничение количества реплик развертывания пятью с использованием этого двухслойного подхода. Шаблон ограничения определяет логику валидации, а определение политики Azure оборачивает его функциями управления. Политика назначается кластерам AKS, а соответствие контролируется через консоль Azure Policy. Эта функция требует Kubernetes v1.30 или новее и надстройки Azure Policy для Kubernetes.
В Microsoft Marketplace появились новые расширенные возможности для пробных версий, которые помогут компаниям-разработчикам программного обеспечения ускорить привлечение клиентов, повысить коэффициент конверсии из пробных версий в платные и получить более глубокое представление об эффективности пробных версий. Благодаря расширенной поддержке предложений SaaS, включая модели ценообразования с оплатой по мере использования, за пользователя и фиксированную ставку, партнеры могут предоставить клиентам больше возможностей для оценки решений через доверенный и самостоятельный опыт работы с Marketplace.Последние улучшения включают настраиваемую продолжительность пробных версий SaaS от 1 до 180 дней, упрощенное управление пробными версиями, улучшенную возможность обнаружения решений с помощью специальных значков и фильтров для пробных версий, а также аналитику в реальном времени в разделе Partner Center Insights. Партнеры могут отслеживать бесплатные пробные версии, анализировать тенденции конверсии и оптимизировать свою стратегию роста в Marketplace, используя данные. Узнайте, как эти новые возможности помогут вам охватить больше клиентов, снизить операционные расходы и превратить интерес клиентов в доход.Узнайте больше о расширенных возможностях пробных версий.
Хакатон "Лига Агентов", часть AI Skills Fest 2026, отметил разработчиков, создающих агентный ИИ. Десятки тысяч участников продемонстрировали инновации в различных категориях. Afterlogin: The Hunt получил награду "Лучший общий проект" за креативную симуляцию обучения безопасности. StudyMate был отмечен за геймифицированный образовательный опыт с использованием личных заметок. DELPHAI преуспел в области рассуждений, используя совет из 11 агентов для проверки. Archon предоставлял финансовую информацию в Microsoft Teams, демонстрируя интеграцию с корпоративными системами. Специальные награды отметили инновации в инструментах IQ, доступности, социальной пользе и студенческих проектах. Ключевые инженерные уроки включают силу оркестровки нескольких агентов по сравнению с монолитными запросами и важность интеграции с существующими рабочими процессами пользователей. Тщательное тестирование и дизайн с приоритетом доступности также были определены как критически важные отличия. Мероприятие включало живые "Реакторные битвы" для обучения в реальном времени и предоставило обширные плейлисты по обучению на AI Skills Navigator. Важно отметить, что будущим участникам рекомендуется уделять первостепенное внимание демонстрационным видео и публичным репозиториям как основным компонентам подачи заявки.
Microsoft создала крупномасштабный коннектор Microsoft 365 Copilot, чтобы сделать внутреннюю документацию доступной в качестве обоснованного контекста в функциях Copilot. Этот коннектор призван устранить разрыв, когда доверенные корпоративные знания часто хранятся в недостаточно используемых порталах. Истинная сила коннектора заключается не в приеме данных, а в обеспечении доступности контента в различных функциях Copilot, таких как Copilot Chat и Copilot в приложениях Microsoft 365. Он также позволяет пользователям создавать пользовательские агенты Copilot Studio, ограниченные контентом коннектора, без дополнительных усилий по разработке. Переход от прототипа к готовому к эксплуатации коннектору выявил критические пробелы в настройке клиента, готовности к обеспечению безопасности и соответствия требованиям, обнаруживаемости и общих ограничениях скорости. Ранняя проверка настройки клиента имеет важное значение, решая такие проблемы, как потоки данных между клиентами и пробелы в правах собственности. Готовность к обеспечению безопасности и соответствия требованиям, включая моделирование угроз и обзоры конфиденциальности, потребовала значительных первоначальных усилий. Обнаруживаемость контента является проблемой, поскольку контент коннектора по умолчанию может не иметь приоритета над электронной почтой и файлами пользователей. Проектирование с учетом ограничений скорости и общих лимитов имеет решающее значение, требуя надежной логики повторных попыток и мониторинга замедлений приема данных. Архитектура подчеркивает разделение исходного контента и вычислительных ресурсов для приема данных, что облегчает повторные попытки, мониторинг и развитие. Итеративное проектирование схемы значительно улучшило качество извлечения, а для обеспечения согласованности были реализованы безопасные шаблоны аутентификации и развертывания.
Azure DDoS Protection запустил публичную предварительную версию новой функции пользовательских политик, предоставляя пользователям больший контроль над обнаружением и смягчением атак. Эта новая возможность позволяет клиентам точно настраивать поведение смягчения и настраивать пороговые значения обнаружения для конкретных протоколов для защищенных рабочих нагрузок. Она удовлетворяет потребность организаций с уникальными характеристиками трафика, такими как приложения с чувствительностью к задержкам или предсказуемые всплески трафика, в настройке защиты. Преимущества включают гранулярный контроль над пороговыми значениями трафика TCP, UDP и TCP SYN, что позволяет согласовывать их с ожидаемыми изменениями трафика во время событий. Функция сохраняет гибкость, одновременно пользуясь преимуществами глобальной инфраструктуры смягчения атак Azure и позволяя управлять политиками для каждого ресурса в различных средах. Клиенты также сохраняют полную операционную видимость благодаря существующей телеметрии Azure Monitor и DDoS Protection. Развертывание и управление пользовательскими политиками доступны через портал Azure, поддерживая конфигурации IP-адресов фронтенда Standard Load Balancer. Текущие ограничения включают поддержку только IP-адресов фронтенда Standard Load Balancer и отсутствие поддержки PowerShell. Пользователям следует тщательно выбирать пороговые значения на основе ожидаемых базовых уровней трафика, начиная с консервативных изменений и проверяя поведение в низших средах. Хотя пользовательские политики отключают автонастройку для настроенных протоколов, автонастройка остается активной там, где пользовательский порог не установлен. Это улучшение предоставляет необязательный переопределяющий механизм для существующего автоматического и адаптивного движка Azure DDoS Protection.
Пользователь в небольшом арендаторе Microsoft 365 Business испытывает периодические проблемы с синхронизацией электронной почты в Apple Mail на macOS, несмотря на то, что Connection Doctor отображает стабильное соединение. Новые письма появляются на iPhone/iPad пользователя через ActiveSync, но не на Mac. Эта проблема повторяется каждые 1-3 дня, даже после временных решений.Шаги по устранению неполадок включали проверку автообнаружения, включение EWS на уровне почтового ящика и организации, а также настройку EwsAllowedAppIDs для Apple. Учетная запись Mac Mail была полностью передобавлена, а сетевые факторы были исключены.Второй почтовый ящик на том же арендаторе, использующий Apple Mail на другом Mac, не имеет этой проблемы, что указывает на то, что это не проблема всего арендатора. Пользователь предполагает, связано ли это с текущим тестированием Microsoft сбоев EWS или различиями в обработке EWS между версиями macOS.Пользователь также ищет советы по дополнительным проверкам на стороне арендатора, таким как политики ограничения скорости, настройки почтового ящика CAS или правила условного доступа, которые могут применяться к отдельным почтовым ящикам. Он готов предоставить диагностические данные, чтобы помочь решить проблему до вывода EWS из эксплуатации.
Хостинг-провайдеры и партнеры по гибридному облаку в настоящее время переживают значительные инфраструктурные преобразования. В майском блоге мы рассмотрели, почему изменения в лицензировании виртуализации, рост затрат на инфраструктуру и меняющиеся ожидания клиентов создают как давление, так и возможности для хостингового бизнеса.Теперь разговор смещается с понимания возможностей к действию. Речь идет об эволюции без сбоев: сохранении того, что работает, модернизации там, где это важно, и развитии в сторону более ценных услуг с помощью Microsoft Adaptive Cloud.Именно поэтому мы создали новую электронную книгу "Навигация по следующей эре хостинга". Это практическое руководство для хостинг-партнеров, стремящихся сохранить маржу, удержать доверие клиентов и определить четкий путь модернизации в сценариях Azure, гибридных и готовых к ИИ.От осведомленности к действиюХостинг-партнеры уже ведут более сложные беседы с клиентами. Клиенты хотят гибкости в отношении локальных, периферийных, партнерских центров обработки данных и сред общедоступного облака. Они хотят единообразного управления, встроенной безопасности, более надежного управления и четких вариантов модернизации, не будучи вынужденными выбирать одно направление или сроки.В то же время многие партнеры пересматривают долгосрочные стратегии платформ. Изменения в лицензировании, развивающиеся коммерческие модели и растущие затраты на инфраструктуру вызывают новые вопросы о предсказуемости маржи, контроле над платформой и долгосрочной дифференциации.Вот где действия имеют значение. Партнеры, которые действуют первыми, могут формировать диалог с клиентами, а не реагировать на него. Вы можете объяснить, что останется неизменным, где может начаться модернизация и как клиенты могут сохранить выбор, готовясь к будущему.Продолжить чтение здесь