Cloud Application Model On-Premises Ein Azure Stack Szenario Verfasst von Christian Twilfer am 11. Juli 2019 Für viele Unternehmen bietet die Public Cloud ein einzigartiges Potenzial für die Erstellung moderner Anwendungen und die Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten. Viele Anwendungen müssen jedoch noch vor Ort funktionieren oder lokale Komponenten verwenden. Azure Stack ermöglicht es diesen Unternehmen, einen konsistenten DevOps-Prozess sowohl in Cloud- als auch in lokalen Umgebungen zu verwenden und gleichzeitig die Vorteile von Cloud-fähigen Technologien wie Azure App Service, Serverless Computing mit Azure Functions, Containers und Microservices-Architekturen voll auszuschöpfen. Beispiele für Anwendungen sind Initiativen zur Anwendungsmodernisierung, die Entwicklung neuer Anwendungen und die Erweiterung bestehender Anwendungen, einschließlich solcher, die lokale Ressourcen wie Legacy, Kerngeschäft oder Mainframe-Anwendungen nutzen.

Cloud Applications that meet varied regulatory requirements Ein Azure Stack Szenario Verfasst von Christian Twilfer am 28. Juni 2019 Staatliche Vorschriften und Unternehmensrichtlinien können verlangen, dass bestimmte Arten von Daten an dem Ort gespeichert werden, an dem sie erzeugt werden. Mit Azure Stack können Sie Ihre Anwendung in Azure erstellen und bereitstellen und sie dann vor Ort mit Azure Stack an ausgewählten Standorten bereitstellen, um die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen - ohne jeglichen Code zu ändern. Da lokale Instanzen vor Ort laufen, müssen Daten nicht über regionale Grenzen hinweg übertragen werden. Beispiele für Anwendungen sind alle Szenarien, in denen sensible Daten vor Ort gespeichert werden müssen, wie z. B. globales Audit, Finanzberichterstattung, Devisenhandel, Online-Spiele und Spesenabrechnung.

AzurConf 2019 in München im Microsoft Office war ein Erfolg! Am 24.05.2019 trafen sich 41 Experten aus den Microsoft Bereichen #Azure, #AzureStack und #Office365.  Eine interessante Keynote gab es von Matthias Seitle, Geschäftsführer der Orange Networks GmbH mit der Fragestellung, was jeder Einzelne zur Digitalen Transformation beitragen kann. Von 9 Uhr bis 16 Uhr gab es dann unterschiedliche Vorträge von Mitarbeitern der Orange Networks, deren Partner und auch von Microsoft Mitarbeitern. Beim anschließenden Networking hatte jeder Teilnehmer dann zusätzlich noch die Möglichkeit Informationen auszutauschen und Fragen zu stellen. Impressionen ...

In the previous article, we introduced Ludown, LUIS, QnA Maker, and MSBot CLI tools. With these, we created two cognitive services (LUIS application, QnA Maker Knowledgebase) and we configured the .bot file to make use of those. But what if we have more than just two Cognitive Services, this is solved with the Dispatch LUIS Application. The Dispatch app is another LUIS instance that decides which Cognitive Service is the correct one for the request. Fig. 1. Dispatch determining the correct Cognitive Service for the request As seen on the image the request is initially forwarded to the Dispatch Luis application, it returns the intent which defines which is the appropriate Cognitive Service, which in the end gets the request. Benefits: Reduced cost. Training the bot would be a burden but that is solved with the Dispatch CLI. This article builds upon the previous article "Learn the Bot Builder Tools", to follow along with this article completing the first one is a prerequisite. The...

For the people interested in Dispatch tool, that checked out the nlp-with-dispatch sample, and were overwhelmed with the amount of command line tools, this is the article where we introduce you to the Bot Builder Tools, without causing a mental stack overflow. Getting Started You can find a prepared sample for following along in the following repo: git clone https://github.com/rinormaloku/car-rental-dispatch-bot.git The first tool that we are getting introduced to is Ludown. Ludown Ludown is a simple way of representing the utterances, intents, entities of training a Luis or QnA Maker application. Let’s take the example from car-rental.lu: ## CarRental- I want to rent a {Car=Mercedes}?- I want to rent a {Car=Mercedes} in munich?- I am looking to rent a {CarType=caravan} This section defines the CarRental intent with three utterances. These utterances have entities Car and CarType. Which are defined in the following section: > # Entity definitions$Car:simple$CarType:simple This...

This article is based on the exercises from our workshop "Chat-bot-in-a-Day". To make everything smooth for our readers and as well as the participants in our workshops we use Gitpod(dot)io, an Online IDE based on VS Code. Meaning that you can develop and run the bot in the cloud, no wasted time installing Visual Studio, dotnet or any additional binary. Initially, we faced issues to run ASPNET Core applications on Gtipod, we reached out and their team jumped right into it and solved it in no time.