微软升级了Azure云计算平台，让企业更容易使用边缘设备采集数据和机器学习提取信息。

微软今天在Ignite大会上宣布，这些新功能旨在简化大量数据的收集、处理和分析，新服务包括：

Azure机器学习是一项现有的服务，可以帮助数据科学家和开发人员更快地构建和训练AI模型，并简化它们在边缘设备或云上的部署。

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新功能包括自动构建机器学习模型的工具，通过帮助识别最有效的算法来预测和优化训练模型的性能。还有一个新的硬件加速的FPGAs模型和Python SDK，这使得Azure机器学习服务可以从流行的ide和笔记本上访问。

Azure DB超大规模也是一项新功能，它是一个高度可扩展的服务层，可以满足工作负载的需求，从10月1日起自动扩展到每个数据库100 TB。

在公众预览中，该服务旨在加快从大量事件数据中获取见解，允许用户以“接近实时”的方式交互查询和分析数据，以发现模式和异常。

微软表示，这种快速索引和查询服务针对专门的数据探索和分析、网站、应用程序和物联网设备的日志和遥测数据进行了优化。

Azure Cosmos DB现在普遍支持多主机，提供高可用性和一位数毫秒级延迟，并内置了灵活的冲突解决支持，简化了分布式应用的开发。

该数据库还获得了新的卡珊德拉应用编程接口和保留容量功能，使客户能够降低65%的成本。

基于微软的Bot框架和Azure的认知服务语言理解服务，微软的客户只需邀请即可获得企业的Cortana技能包。

微软还发布了一项新服务，旨在为网络边缘的低功耗设备添加智能功能，让这些设备能够过滤和分析数据。

Azure Sphere的目标是确保连接微控制器的安全性。——无论是板级还是网络级，每年都有90亿个微控制器出货。

天蓝色球体有三个组件。第一个是为物联网设备定制的微控制器单元，它使用内置的芯片编码证书进行认证。

第二个组件是Azure Sphere操作系统，它运行在物联网设备上，有助于保护和验证硬件。它基于Linux内核的定制版本。

第三个是Azure Sphere安全服务，这是一个基于云的服务，可以在最新的安全更新发布后的10年内检测到这些连接的设备。

这是微软提供的物理网络设备，可以向Azure发送数据或从Azure接收数据，并使用FPGA加速其训练机器学习模型来分析数据。

该设备作为Azure数据框架的一部分提供，旨在允许组织在将数据上传到云中之前对其进行分析、删减和其他处理。

微软表示，新的Azure数字孪生平台将使用户能够“创建任何物理环境的全面数字模型”，并提供“连接人、场所和设备的关系和过程的完整图片”。