구분 예약형 스토리지 스케일  기타
STD X 50GB 제한 최대 10 4 vCPU/7GB 이상 스펙이 없음. S1/S2/S3
Premium 가능 250GB 제한 최대 30 스펙이 다양함, 비쌈 , V3출시(23년 4월 GA)

STD 플랜을 쪼개서 몇개로 하느냐
프리미엄 플랜 예약형으로 1개를 쓰느냐
선택하기 애매하게 만들어놓음...

암튼 프리미엄 예약형이 가성비가 더 좋으나 ,스펙변경 못하는 단점

 

일반 공급: Azure App Service - 새로운 Premium v3 제품

출처: <https://azure.microsoft.com/ko-kr/updates/generally-available-azure-app-service-new-premium-v3-offerings/>

 

 

 

 

 




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서비스 단위로 과금정책 가지네.

서비스비용 외에 로그/메트릭의 사이즈에 따라서, 동적으로 부과되는 비용도 있을 것 같은데,

정확한 금액 예측이 어렵다는 단점?

 

이미 클라우드 벤더에서도 유사한 기능을 제공하고 있기 때문에 생각했던 것 보다 더 비싼 느낌임.

그리고, 데이터독으로 로그/메트릭 정보를 보내줘야 되기 때문에, 아웃바운드 트래픽 비용이 부과될듯,

 

 

1대 기준 엔터기준 대략 합계해보면 : 126만원

38+52+8+20+8=126

 

 

구분 설명 1년 비용 (1대)
인프라스트럭처 모니터링 무료 플랜 다섯 개의 호스트까지 무료로 모니터링
프로 플랜 대당 월 $15(연계약 기준)
엔터프라이즈 플랜은 월 $23(연계약 기준)		 프로 15*12=180
180*1400=252,000
엔터 23*12=276
276*1400=386,400
인테그레이션

APM(Application Performance Management) 대당 월 $31
자바Java, 파이썬Python, 루비Ruby, 닷넷.NET, PHP, 고Go, 노드Node		 31*12=372
372*1400=520,800
로그 수집 및 관리

신테틱스(Synthetics) API 테스트는 일만 건 테스트당 월 $5(연 계약 기준)
브라우저 테스트는 일만 건 테스트당 월 $12(연 계약 기준)





 5*12=60
60*1400=84,000


12*12=144
144*1400=201,600
네트워크 호스트 당 월 5달러(연 계약 기준)

인프라모니터링과 별개??		 5*12=60
60*1400=84,000
메트릭(Metrics) / 대시보드(Dashiboard) / 모니터(Monitor) 기본기능?

 

 

데이터독 컨퍼런스 정보/ 새로운 기능 등 발표

 

2018년부터 대시Dash라는 컨퍼런스를 개최

 

 

데이터독 서밋




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표준HDD스토리지 프리미엄 SSD Managed Disk 스토리지
LRS, ZRS 모두
월 $0.05 /GB의 요금이 청구		 월 $0.12 /GB
스냅샷 유형 "전체"

프로비저닝된 용량이 64GB이고 실제 사용된 데이터 크기가 10GB인 관리 디스크의 스냅샷을 생성하는 경우 스냅샷에는 사용된 데이터 크기인 10GB에 대해서만 요금이 청구

출처: <https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/managed-disks/>

1차시기 스냅샷부터도 증분 inc 타입 생성가능함.

스냅샷 정보에 들어가면 별도 SKU는 없음(아래)

 

 




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Cognitive Search

전체텍스트검색 Lucene 사용
제품코드, 전문용어, 사람이름, 날짜 등은 더 잘됨.

 
Lucene 쿼리 실행의 4단계
-쿼리 구문 분석
-어휘 분석
-문서 일치
-점수 매기기


“searchMode=all”  검색쿼리 각각 AND 연산
“searchMode=any” 쌍따옴표만 AND연산
벡터검색 Preview,
텍스트 뿐 아니라 다양한 데이터포맷 지원
즉, 다중모달검색 기능
하이브리드검색 텍스트검색 + 벡터검색
텍스트검색 장점은 정확도
벡터검색 장점은, 일치하는 키워드가 없음에도, 유사한정보를 찾아준다.
RAG 검색증강 세대 요즘 챗봇 일반적인 패턴
1차로 Cogsearch 등에서 관련정보를 찾는다,
검색결과 중에 순위가 높은 것들을 LLM에게 보내준다. (프롬프트 엔지니어링)
해당 데이터에 기반하여, 응답을 생성한다
LLM이 될수도 있고, 다른 ML모델이 그 역할을 할수있다.

 

 




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지식마이닝 서비스

장점

다른 AI서비스 Cognitive svc를 활용이 용이하다.

이미지처리, 자연어처리, 콘텐츠 추출등에 다른 서비스 활용

 

목적

대량의 데이터에서 신속하게 인사이트를 추출가능함.

  • Azure Cognitive Search에서 인식 기술을 사용하는 방법 이해
  • 인덱서가 JSON serialization을 포함하여 데이터 수집 단계를 자동화하는 방법 알아보기
  • 지식 저장소의 용도 설명
  • 검색 인덱스 빌드 및 쿼리

 

구조적, 반구조적, 비구조적 문서들에서 데이터를

효과적이고 빠르게 추출하는 검색솔루션을 만들기 위한

인프라와 도구 제공

 

오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 Apache Lucene을 기반

쿼리 및 Full text search 기능제공

 

 

JSON형식 모든 원본데이터 지원

Azure 스토리지 연계가능

자동완성, 자동제안 기능,

적중항목 강조기능 제공

 

 

인덱서

원본데이터의 JSON직렬화 후 검색엔진에 전달

변경검색을 지원? 바뀐것만???

 

검색인덱스로 JSON데이터를 Push

 

<데이터로드>

데이터원본에서 데이터를 가져올때 Pull

 

기본제공기술

자연어 처리 기술: 이러한 기술로 비구조적 텍스트는 인덱스에서 검색 및 필터링 가능한 필드로 매핑됩니다.

일부 사례:

  • 핵심 구 추출: 미리 학습된 모델을 사용하여 용어 배치, 언어 규칙, 다른 용어에 대한 근접성 및 원본 데이터 내에서 용어가 비정상적인 정도에 따라 중요한 구를 검색합니다.
  • 텍스트 번역 기술: 미리 학습된 모델을 사용하여 정규화 또는 지역화 사용 사례를 위해 입력 텍스트를 다양한 언어로 번역합니다.

이미지 처리 기술: 이미지 콘텐츠의 텍스트 표현을 만들어 Azure Cognitive Search의 쿼리 기능을 사용하여 검색할 수 있도록 합니다.

일부 사례:

  • 이미지 분석 기술: 이미지 검색 알고리즘을 사용하여 이미지의 콘텐츠를 식별하고 텍스트 설명을 생성합니다.
  • OCR(광학 문자 인식) 기술: 문서송장, 청구서, 재무 보고서, 문서 등과 함께 도로 표지판 및 제품 사진과 같은 이미지에서 인쇄되거나 필기된 텍스트를 추출할 수 있습니다.

 


인덱스 = 테이블

행 = 문서

 

 

문서의 각 필드에 대해

검색, 필터링, 정렬 등을 선택할 수 있음.

 

  • 테이블 프로젝션은 쿼리 및 시각화를 위해 관계형 스키마에서 추출된 데이터를 구조화하는 데 사용됩니다.
  • 개체 프로젝션은 각 데이터 엔터티를 나타내는 JSON 문서입니다.
  • 파일 프로젝션은 추출된 이미지를 JPG 형식으로 저장하는 데 사용됩니다.



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마이크로 빌링, 잘만들어서 쓰면 진짜 저렴함.

AWS 람다와 거의 비슷함, 과금도 비슷

100만건 요청까지 무료 (128M 메모리, 100밀리초 이내일 경우)

 

그 다음 동일한 100만건, 261원 (즉, 200만건까지 261원)

 

 

 




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기준일자 4/4, 기준환율 1,302원/1$ 

 

단일서버 
유연한서버 
 미리 구성된 데이터베이스 서버로 자동 데이터베이스 패치 및 유지관리  유지관리시간 지정불가 생각보다 빈번함.... 
 
상세스펙 
  1. 단일 
  2. 일반적인용도 
  3. 메모리에 최적화(고성능워크로드) 
VM 스펙을 지정(중지/시작 기능) 
사용자지정 유지관리 기간, 추가 구성매개변수 지정 영역, 영역중복 고가용성 
 
상세스펙 
  1. 버스트가능 
  2. 일반적인 용도 
  3. 메모리최적화(고성능 워크로드)  

 

 

단일서버) 개발환경 

Azure Postgresql  
단일서버 
기본 
Gen5, 2vCore 
98,900원 
 
스토리지 
LRS 
50GB 
7,816원 
 
백업 
 
50GB 
7,425원 
합계 
 
 
 
114,140원 

 

 

단일서버) 일반적인용도(STD) 스펙 

Azure Postgresql  
단일서버 
일반적인용도 
Gen5, 2vCore 
135,700원 
1년 예약 할인적용됨( 적용전 22만) 
 
스토리지 
LRS 
50GB 
8,539원 
가격 약간 상승(GB당 148원->170원) 
 
백업 
 
50GB 
7,425원 
기본과 가격같음 
합계 
 
 
 
114,140원 
 

 

 

 

유연한서버) 개발환경 B1MS , B2S 

 

Azure Postgresql  
유연한서버 
버스트가능 
B1MS 1vCore부터 
24,700원 
 
스토리지 
LRS 
50GB 
8,533원 
 
백업 
 
50GB 
6,187원 
합계 
 
 
 
39,445원 

 

 

유연한서버) 일반적인용도(STD) 스펙  2vCore 부터 64vCore 까지 

Azure Postgresql  
유연한서버 
일반적인용도 
D2ds v4, 2vCore 
135,470원 
1년 예약 할인적용됨( 적용전 23만원) 
 
스토리지 
LRS 
50GB 
8,539원 
가격 약간 상승(GB당 148원->170원) 
 
백업 
 
50GB 
6,187원 
기본과 가격같음 
합계 
 
 
 
150,190원 
 

 

 

싱글 -> 유연 마이그레이션 가능 

사전확인 및 백업체크 

TIMESCALEDB, PG_PARTMAN, POSTGRES_FDW 또는 POSTGIS_TIGER_DECODER 확장이  단일 서버 데이터베이스에서 사용되는 경우 Single에서 Flex로의 마이그레이션 도구가 이러한 확장을 처리하지 않으므로 지원 요청 등록문의. 

 

 

사전에 json파일 준비 

az postgres flexible-server migration create --subscription 11111111-1111-1111-1111-111111111111 --resource-group my-learning-rg --name myflexibleserver --migration-name migration1 --properties "C:\Users\Administrator\Documents\migrationBody.JSON" 

 

 

--모니터링 

az postgres flexible-server migration show [--subscription] 

                                            [--resource-group] 

                                            [--name]   

                                            [--migration-name] 

--취소 

az postgres flexible-server migration update cancel --subscription 11111111-1111-1111-1111-111111111111 --resource-group my-learning-rg --name myflexibleserver --migration-name migration1" 

 

 




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Azure Portal 에서  “Azure DevOps Organization”을 선택하여 
조직을 먼저 생성한다.​
직접 https://dev.azure.com 에 로그인하여 조직을 생성할 수도 있다.
 
반드시 소속된 Directory(tenant)를 변경/확인하고
 조직을 생성

 

 

 

 

사용자 추가 해당 Directory의 사용자만 가능 (게스트 불가 – email 로 등록됨)​

조직은 기본 액세스 권한이있는 처음 5 명의 사용자에게 무료.

  => 6명이상이면 Basic+Test plans로 30일간 무료로 사용가능​

 

관리자는 게스트가 아닌 Azure AD 구성원으로 만들어야합니다. ​

 

프로젝트를 생성할 수 있는 권한이 필요한 경우,​

    조직셋팅 > Security – Permissions 메뉴  “Project Collection Administration”에서 사용자를 등록한다. ​

 

조직에 로그인  dev.azure.com/조직ID

 




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현재는, 미국 일부 리전들과, 서유럽 리전에서만 생성이 가능합니다.

 

 

전반적인 가격에 대한 설명은 아래 링크를 참고하시구요.

Azure OpenAI 서비스 - 가격 책정 | Microsoft Azure

 

 

Azure 예상비용을 추정해볼 수 있는 Azure계산기에서도 아래와 같이 종류별로 예상과금 조회가 됩니다.

가격 계산기 | Microsoft Azure

 

 

 

 

미세 조정된 기본계열 제품의 경우에는 사용시간에 따라 다르겠지만, 학습관련한 비용이 많이 발생하는 것으로 보여집니다. 참고 부탁드립니다.

 

 

 

Request Access to Azure OpenAI Service (microsoft.com)

.

 

 

 

 

 

 

 




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1번 목적

미래의 값을 예측해내기 위함

이번에 재료가 바로 시계열데이터임

 

시계열 데이터  시간을 통해 순차적으로 발생하는 관측 데이터의 집합

반드시 고정된 시간 구간의 관측치이어야함

정상시계열(Stationary) : 평균과 표준편차가 일정하다는 조건
비정상이라면, 차분이나 로그함수를 씌워서 정상시계열로 변환먼저 해야됨

'Monthly'  -> 'Quarterly -> 'Yearly'  ( 변환 가능! )
'Yearly' -> 'Quarterly' -> 'Monthly'  ( 변환 불가능! )

 

 

변동의 종류

추세(Trend) 변동 상승 아니면 하락
계절(Season) 변동 1년안에 월단위 반복?  분기별 반복 패턴?
순환(Circulation) 변동 경기변동
 5년, 10년처럼 장기간 동안 간격을 두고
상승, 하락이 주기적으로 반복되는 패턴
추세변동과 결합해 주로 분석을 진행
불규칙(irregular) 변동 나머지 패턴들

 

 

양적예측방법  데이터가 많을때
과거에 대한 정보(양적 자료)를 기반으로
법칙을 추정해 예측하는 방법
평활법, 분해법, ARIMA(시간영역), Fourier(주파수영역)
질적예측방법  과거의 정보가 없거나 불충분한 경우
미래 예측을 위해 전문가들의 주관적 견해를 사용
델파이 기법과, 시나리오 기법

 

Azure의 시계열데이터 저장/분석 서비스

아직 한국리전 미지원 이지만,

미국 서부, 미국 동부, EU 서부 및 EU 북부 지역

 

Azure Time Series Insights를 사용하면 하루에 수억 개의 센서 이벤트를 수집할 수 있으며 1분 이내에 인사이트를 쿼리하는 데 새 데이터를 사용할 수 있습니다. 또한 이 데이터를 몇 달 동안 유지할 수 있습니다. Time Series Insights는 근실시간 및 기록 TB의 데이터 조합을 몇 초 만에 쿼리할 수 있도록 최적화되었습니다.

 

출처: <https://azure.microsoft.com/en-us/blog/announcing-azure-time-series-insights/>

IoT Hub 또는 Event Hub 구성 정보를 입력하기만 하면 Time Series Insights가 연결되어 1분 이내에 여기에서 실시간 데이터를 가져와 저장하기 시작합니다. 

 

엔터프라이즈 규모, 안정성, Azure Active Directory 통합 및 운영 보안을 제공합니다.

 

 

Python으로 시계열 예측 모델을 학습시키도록 AutoML 설정

 

출처: <https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/machine-learning/how-to-auto-train-forecast>




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