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作為人工智慧的關鍵基石，能夠從過往數據中發現規律、總結知識，並預測趨勢洞察的機器學習，正受到越來越多的重視和越來越廣泛的應用。從預測疫情發展走向、協調倉儲和物流資源、躲避道路交通擁堵、前瞻流行趨勢，到「猜你喜歡」的個性化推薦，機器學習正在不同行業的各種場景中，展現出不可忽視的巨大潛力。 然而構建和部署機器學習模型，並讓它靈活高效地運行起來，並不是一件容易的事，特別是在面對複雜數據來源與不斷發展變化的大規模運營需求時，就對企業的技術水平和運維能力提出了更高的要求。機器學習運維（MLOps）讓數據科學與 IT 運維緊密協作，能通過改進模型監控、調試、管理等各個環節，全面提升機器學習模型運行、部署的效率，真正發揮出機器學習的規模效應。 準確預測，打造更穩定、高效的全球雲服務 雲計算是個規模巨大、技術複雜的系統平臺，如何對分布於全球各地數據中心的各類軟硬體資源進行安全、高效的運維和管理，不僅涉及到巨大的資源投入，更牽扯到億萬客戶的業務系統和服務是否能夠平穩運行、靈活擴展，隨時滿足業務需求。Microsoft Azure 目前服務於世界各地58個區域，是全球覆蓋最廣泛的公有雲，為了最大限度地提高雲計算資源的利用率、優化雲平臺的整體運營水平，Azure 團隊和微軟研究院的研究人員開始思考如何利用機器學習預測和優化 Azure 的資源分配。 通常情況下，計算機，包括雲計算資源的管理都是由既定策略控制的，但這種方式有兩個主要缺點：首先是相關的閾值通常是為滿足不同類型的工作負載大致設定的；其次是由既定策略所觸發的被動措施，常常會造成額外的成本投入，並給客戶造成負面影響。而基於機器學習的預測式資源管理，能有效解決這些問題。 Azure 團隊與微軟研究院共同開發出了 Resource Central 服務，這是一個作為獨立組件的通用機器學習預測系統，能夠為 Azure 的各個雲計算資源管理器提供關於工作負載和硬體基礎設施分配的預測洞察。Resource Central 會收集來自於容器和伺服器的運行數據，分析它們之前的運行和故障情況，從中尋找規律，然後在需要的時候，對未來可能出現的情況做出預測。基於分析和預測的主動管理策略，能動態調整閾值，對虛擬機、容器、CPU 等資源進行合理、動態、及時的調整，從而提升雲計算的整體運行效率。 目前，Resource Central 已經部署在全球各地的 Azure 區域，對數據中心效率、雲平臺效率和可用性、伺服器效率和可用性、虛擬機效率等關鍵資源分配情況進行監控、預測和優化，其在各個方面的預測準確度平均都達到了80%以上。在虛機管理方面，由於實現了對實際工作負載的準確預測，原本被認為已經滿載系統，現在可以運行更多的虛擬機，與對照組相比，物理資源耗盡的情況減少了六倍。 更準確的預測意味著更低的宕機風險、更高的可用性、更靈活高效的資源管理和更低的運行成本，也讓 Azure 能夠為全球客戶提供更加安全、可靠、經濟的雲計算服務。 機器學習讓 PowerPoint 更懂什麼設計才「大氣」 與此同時，機器學習也在不斷推進微軟生產力雲平臺的智能進化。多年來，微軟一直在不遺餘力地為 Office 加入更多人工智慧應用，幫助人們事半功倍地完成工作、發揮創意。讓很多人耳目一新的 PowerPoint 的「設計靈感」以及 Outlook 的「建議回復」功能便是其中的典型代表。 PowerPoint 中的設計靈感功能，可以根據用戶輸入的文字和圖片，為幻燈片設計出多種不同風格的版面樣式，用戶完全無需動手調整字號、行距、圖形效果這些細枝末節，就能得到美觀大氣的 PPT 設計。Outlook 網頁版和 iOS、安卓客戶端提供的建議回復，能根據郵件內容自動建議快速回復的文字選項，幫助用戶簡化操作。現在這兩項智能創新，都是由 Azure 機器學習服務驅動的。 以設計靈感為例，其首先要對用戶輸入的圖像、文字、表格等內容進行分析、理解、分類，然後再把相應的內容放入到風格與之匹配的專業設計模板中呈現出來。在這個過程中，圖像分類、內容建議、文字分析、頁面結構分析、評價反饋等環節都要用到機器學習。自問世以來，設計靈感功能已經幫助用戶設計了超過17億個幻燈片，並且要經常對模型進行更新訓練，對內容建議進行持續優化，這些都意味著巨大的工作量。 為了應對快速增長的用戶需求，PowerPoint 開始採用 Azure 機器學習和機器學習運維（MLOps）服務，更快速地構建和部署機器學習模型，並加入了更多對背景圖片、視頻和複雜內容的處理建議。來自不同來源的原始數據會在 Azure 數據湖中被轉換成模型能夠讀懂的格式；Azure 機器學習將訓練模型分布下放到虛機中進行並行訓練，在不影響用戶體驗的情況下，完善和更新模型的效果；通過嘗試不同變量、參數配置，並對結果進行比較，模型就能得到不斷的優化；經過升級的模型最後回到 Azure 數據湖，重新部署到機器學習服務中。這樣，依靠機器學習運維平臺，PowerPoint、Outlook 以及更多微軟智能應用，得到了持續高效的智能疊代和升級。 Azure MLOps，讓機器學習運維觸手可及 為了幫助更多企業將機器學習模型部署到生產環境中，並實現高效的開發運維，微軟在Azure機器學習的基礎上推出了 Azure 機器學習運維（MLOps）服務。Azure MLOps 以軟體開發運維（DevOps）的經典模式，提供了機器學習模型從開發、封裝、測試、部署、監測、重新訓練、疊代的全生命周期流程，並且可以通過複製開發流程，實現規模化的擴展，從而幫助企業真正在業務中發掘出機器學習和人工智慧的最大潛力。 TransLink 是加拿大溫哥華市的公共運輸運營商，其運營的公交系統覆蓋了溫哥華1800平方公里的面積，每年承運超過4億人次。為了確保公交系統的準時運行，TransLink 部署了1.8萬個不同的機器學習模型來更好地預測每趟公交車的開車時間，其中融入了包括交通、天氣以及其它各種可能造成影響的因素，利用 Azure 機器學習和 MLOps 服務，他們現在可以並行不悖地同時運行所有這些預測模型。 擁有130年歷史的美國江森自控（Johnson Controls）是一家專業從事樓宇消防、中央空調、安防系統安裝運營的企業，機器學習是其智能樓宇解決方案的核心技術。江森自控提供數千種冷卻設備，每臺設備上可能有多達70種不同的傳感器，它們實時發送的數據可達TB級別。MLOps 能夠以快速、可複製的方式部署機器學習模型，為日常檢修提供實時的數據洞察。這樣，至少可以提前幾天預測冷卻機出現故障的風險，從而將其造成的損失降到最低，並確保不會對客戶造成影響。 覆蓋全球、安全可靠的微軟智能云為機器學習、機器學習運營服務提供了絕佳的運行平臺，為全球客戶提供了普及人工智慧的理想工具；與此同時，微軟智能雲自身，也在積極採用機器學習和機器學習運營服務，不斷實現快速的更新疊代，實現周而復始的自我更新。欲了解微軟智能雲及機器學習、機器學習運營服務的詳情，請瀏覽官方網站：https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/machine-learning/ 關於微軟智能雲 Azure 的更多最新進展、技術創新及落地應用，敬請關注4月17日-4月18日的首屆微軟在線技術峰會，掃描下方圖片二維碼即刻報名。 ...
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