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AI 에이전트의 새로운 시대: Microsoft Agent Framework (MAF) 공개
전 세계 많은 개발자들이 다음과 같이 물었습니다. “AutoGen의 혁신성과 Semantic Kernel의 신뢰성과 안정성을 하나의 통합 프레임워크에서 모두 갖출 수 없는 이유는 무엇일까요?”
VNET 및 프라이빗 엔드포인트 환경에서 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 미러링
작성자 : scoriani 원본 : Mirroring Azure Database for PostgreSQL flexible server behind VNET and Private Endpoint
트랜드: 바이브 코딩(Vibe Coding)과 개발자의 미래
ChatGPT로 시작된 생성형 인공지능의 도입 확산은 현재 모든 산업 부문에 걸쳐 기존의 업무 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 특히, 소프트웨어 개발에 AI 활용은 GitHub Copilot의 등장...
Migration with VMware HCX: On-Premise Vmware to AVS
본 블로그는 On-Premise VMware 워크로드를 Azure VMware Solution으로 마이그레이션하는 과정에 대한 내용을 담고 있습니다. 그리고 VMware HCX 구성에 대해서도 함께 다루고 있습니다.
RAG 기본 파이프라인 구현: Smart Resume Matching with Azure SQL Database
본 블로그는 Azure의 서비스를 사용해 Smart Resume Matching을 구현하는 과정을 다룹니다.
Azure Landing Zone 랜딩존 기초
클라우드 인프라를 구축하고 관리하는 데 있어, Landing Zone이라는 용어를 들어본 적이 있으신가요? 이 개념은 단순한 클라우드 환경 설정을 넘어, 기업의 디지털 전환을 가속화하고 최적화하는 데...
Q&A로 알아보는 Azure OpenAI
Chat GPT 의 기반인 OpenAI GPT 모델이 Azure 클라우드에서 구동되고 있다는 사실을 알고 계셨나요? Azure는 클라우드 벤더사 중 유일하게 OpenAI GPT 모델을 B2B 사업화하여 안전한...
Azure API Management를 사용한 Azure OpenAI 서비스 부하 분산
이 글은 원문인 Azure OpenAI Service Load Balancing with Azure API Management — Code Samples - Microsoft Learn를 번역한 내용임을 밝힙니다.
생성형 AI 앱 성능 관리 방법: Azure Load Testing으로 부하 테스트 하기(1/2)
생성형 AI 앱들의 성능 지표들로 그라운딩(Groundedness), 관련성(Relevance), 일관성(Coherence), 유창성(Fluency), 유사성(Similarity)과 같은 답변의 품질 요소를 매우 중요하게 이야기합니다. 그러나 프로덕션 서비스를 위해서는 기존 앱과 동일하게 AI...
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Azure Monitor 작업 영역을 위한 리소스 범위 쿼리
작성자 : Tyler_Kight 원본 : Announcing resource-scope query for Azure Monitor Workspaces
Azure Migrate에서 B-시리즈와 Cobalt 100 VM 지원으로 마이그레이션 비용 절감하기
작성자 : ankitsurkar 원본 : Cut migration costs with B-Series and Cobalt 100 VM support in Azure Migrate
Azure 통합 HSM 도입: 가상 머신을 위한 키 캐시
작성자 : simranparkhe 원본 : Microsoft Azure Introduces Azure Integrated HSM: A Key Cache for Virtual Machines
미리보기(공개) 발표: ASEv3 아웃바운드 네트워크 트래픽 분리 기능
작성자 : jordanselig 원본 : Announcing Public Preview: ASEv3 Outbound Network Segmentation
Logic Apps에서 메타데이터와 함께 Parse & Chunk 기능 발표: 컨텍스트를 이해하는 RAG 에이전트 구축하기
작성자 : shahparth 원본 : Announcing Parse & Chunk with Metadata in Logic Apps: Build Context-Aware RAG Agents
