Kontynuujemy opis metod automatycznego wydobywania informacji z tekstów i obrazów za pomocą usług Azure. W pierwszej części cyklu omówione zostały możliwości Cognitive Search. W drugiej części dostosujemy umiejętności poznawcze do własnych potrzeb.

Rynek serwerów webowych od lat zdominowany jest przez Apache’a, który pozostaje zdecydowanie najpopularniejszym oprogramowaniem w tej kategorii. O względy konsumentów zaciekle walczą jednak także inni deweloperzy. W tym gronie coraz bardziej wyróżnia się LiteSpeed, a więc niezwykle szybki serwer webowy, dostępny w kilku edycjach komercyjnych, w tym dwóch zupełnie darmowych.

Przy okazji omawiania nowości w platformie Exchange 2016 („IT Professional” 11/2015, s. 26) postawiliśmy dość przewrotną tezę, że wydanie to można traktować jako Service Pack do wersji Exchange 2013. Dziś dysponujemy już czwartą aktualizacją zbiorczą do Exchange 2019. To dobra okazja, by przyjrzeć się produktowi Exchange 2019 i znów postawić sobie pytanie – jak bardzo różni się on od wersji 2016 czy nawet 2013?
 

Jeżeli dane są nową ropą, to większość złóż zawiera teksty, obrazy i filmy. Łatwiejsze w analizowaniu dane tabularyczne stanowią tylko około 20% wszystkich cyfrowych danych. W artykule przedstawiamy metody automatycznego wydobywania informacji z tekstów i obrazów przy użyciu usług Azure. W pierwszej części cyklu przyjrzymy się usługom Azure Cognitive Search.

Można śmiało sparafrazować popularne powiedzenie, że pogłoski o śmierci Joomla są dalece przesadzone. Co kilka miesięcy pojawia się nowa, poprawiona wersja z rodziny 3.9x, a prace nad Joomla 4.x są bardzo zaawansowane. W międzyczasie ma zostać udostępniona wersja przejściowa 3.10, my jednak skupimy się na możliwościach nadchodzącej czwartej edycji znanego CMS-a.

Podstawowy schemat obiektów usługi Azure Active Directory w większości przypadków jest wystarczający, aby zapewnić łatwe administrowanie usługami w chmurze. Niemniej jednak wraz z rozwojem infrastruktury może okazać się konieczne rozszerzanie katalogu usługi Azure Active Directory, niekiedy o własne niestandardowe rozwiązania.

Z poprzednich części poradnika nauczyliśmy się pisać czytelne, poprawnie działające i operujące na zbiorach, a nie na pojedynczych wartościach, zapytania. Pozostało nam nauczyć się pisać wydajny kod SQL. Temu zagadnieniu poświęcona jest trzecia i ostatnia część artykułu.

 

Logi przechowywane lokalnie czy gromadzone w osobnym repozytorium? Możliwość zabezpieczenia zdarzeń, kompleksowej analizy i wizualizacji czy ograniczenia w tym zakresie? Między innymi na te pytania musi sobie odpowiedzieć każdy administrator, który rozważa wdrożenie centralnego serwera logów.