Les applications développées dans Azure bénéficient d’un environnement couvrant un large éventail de fonctionnalités. Les catégories disponibles concernent le calcul, la mise en réseau, le stockage, le mobile, les bases de données, le web, l’internet des objets, le big data, l’intelligence artificielle et les forges logicielles. Chaque fonctionnalité est accessible et déployable sur le principe d’un paiement à l’utilisation. Ces solutions sont scalables, élastiques, fiables, toujours à jour, sur une infrastructure mondiale mutualisée permettant de réaliser d’importantes économies d’échelle. Les modèles de déploiement du cloud Azure permettent l’archivage et le partage sécurisé d’informations entre des applications privées et/ou publiques, notamment au travers des API de communication, observables au travers d’Application Insights. Ces services sont accessibles sous forme d’abonnement IAS, PAAS, ou SAAS :

  1. Choisissez le meilleur service Azure pour automatiser vos processus métier : la plateforme Azure comprend différents outils comme Azure Functions, Microsoft Power Automate, Azure Logic Apps et Azure WebJobs pour répondre à des requêtes HTTP, exposer des API REST et héberger des solutions complètes en C#, Python, Node.js, … vous permettant de répondre à de nouveaux besoins ou de vous interfacer avec des systèmes existants. 
  1. Une meilleure gestion de l’infrastructure est rendue possible notamment avec la généralisation de l’Infrastructure As Code en PowerShell, Bash, ou fichiers .yml inclus dans les Pipelines de production et permettant par exemple de recréer un service à la volée si celui-ci avait été détruit, lors de l’ajout d’une nouvelle participation à un projet. 
  1. Les outils d’analyse internes et externes permettront de générer des rapports précis au travers d’Application Insights, vous permettant de réduire drastiquement vos temps de diagnostics, et d’améliorer la qualité de vos applications en intégrant des données de supervision basées sur des boucles de feedback ou des commentaires publiques ciblés via du Machine Learning. 

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