要導入任何服務或者軟體之前，評估它的成本 (費用) 以及效益是說服老闆的最關鍵的一件事。
以 Azure 來說，以前有所謂的 Azure Reservation (Reserved Instance) 可以省到 62% 之多，所以如果有穩定使用的機器規格，不開 Reserved Instance 說不過去。
既然有了它，怎麼還會有另外一個所謂 Savings Plan 呢？
這篇來簡單的探討一下兩個的不同之處，以及什麼時候適合用什麼
這個系列是 AZ 104 的線上課程裡面所規劃的 Lab 用圖文方式呈現出要如何完成
這個 Lab 的主要目的是讓學生熟悉如何使用 Azure Portal 去做資源管理
在這個 Lab 裡面總共有 3 個任務：
微軟最近有場面對所有 Partner 的研討會，是關於目前最夯的在 Azure 上面的 OpenAI 服務（目前最火紅就是 ChatGPT 啦）。聽說一開放報名不到半天整個就爆滿，由此也可以看出這個議題有多熱
這次是有對 Microsoft MVP 保留名額，我就藉著這個機會報名並且參加了久違的線下研討會
這篇主要是把當天內容記錄一下，由於主辦單位目前還沒有釋放出投影片，所以怕踩到著作權問題就沒有把拍到的投影片放出來，我盡量用文字描述每一個我認為重要的點
（這裡面有些內容不是研討會有談，有些是我自己的想法）
廢話不多說，來一起看看 NVIDIA 執行長黃仁勳說的：「AI的iPhone時刻來臨」指的是什麼
在今年的 02/07 到 02/09 號之間，在 Southeast Asia 和 East Asia 這兩個 region 的服務都有受到影響，甚至導致資源無法存取
剛好藉著這個事件，我們這篇來探討一下在 Azure 裡面最基本的高可用（High Availability）概念，也就是 Regional、Availability Zone 和 Availability Set
取決於應用的等級，應該用什麼等級的高可用，這篇我們來看一下
| 功能 | Azure Region | Availability Zone | Availability Set |
|---|---|---|---|
| 定義 | 包含一個或多個資料中心的地理區域 | 擁有獨立電力和網路的單一資料中心 | 在資料中心內的虛擬機器的邏輯分組 |
| 目的 | - 能夠部署應用在更靠近使用者的地方 - 提供高可用 |
提供更高的高可用 | 提供高可用 |
| SLA | 保證 99.99% 的運行時間 | 每個 Zone 保證 99.99% 的運行時間 | 每個 Set 保證99.95% 的運行時間 |
| 隔離 | 與其他 Region 隔離，擁有獨立資源 | 與其他 Zone 隔離，擁有獨立資源 | 多台 VM 橫跨在多個 Fault Domain |
| 費用 | 價格因 Region 而異 | 除 VM 和儲存空間外，無額外費用 | 除 VM 和儲存空間外，無額外費用 |
| VN11-JD8 事件的影響 | East Asia Region 的部分服務受到影響 | 如果有部署到 2 個或以上 Zone 的服務受到服務影響 | 部署到有影響的 Datacenter 應用因此受到服務中斷 |
在上一篇 為什麼我的 Azure Windows Virtual Machine (虛擬機器) 連線不到？故障排除指南指南 | FAQ 其中有提到，如果在建立過程把 Public IP 拿掉的話，那麼最後當然就不會建立出來，那麼就只透過內網的 Private IP 來連線
不過建立完之後，想要加載 Public IP Address 會怎麼做呢？
這篇我們來看一下
對於任何第一次上手任何雲端服務的時候，第一件事估計都是建立出 Virtual Machine (虛擬機器)，算是雲端的 Hello World 吧。
這個時候，如果遇到無法連線（這邊的連線指的是透過 Remote Desktop Protocol）進去估計會很沮喪，導致撞墻不想繼續下去。
我這篇想要先介紹一下，如果遇到這件事，可以從什麼角度去嘗試排除問題。
這邊主要是會以 Azure 的 Windows VM，不過基本概念在任何雲端平台都是一樣的概念。
Azure DevOps 是一個微軟提供的 End to End 的軟體開發工具。從需求管理到最後面的 Test 或者 Artifact 管理涵蓋了這個軟體開發的生命週期。
我曾經有幾個影片介紹過 Azure DevOps 裡面和 Test 有關的功能：
前陣子有人問我，如果需要刪掉 Test Plan 裡面的 Test Result 可以怎麼做到這件事？
去查了一下，微軟沒有開放操作界面做這件事，不過有提供 API。所以是可以達成。
雖然說這篇主要是針對 Azure DevOps Test Result 進行操作，但是一樣的概念可以用作於想透過 API 來管理 Azure DevOps 但是不知道怎麼做（例如自動化抓資料來產生績效報表），那這篇也可以節省你一些研究時間。
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