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ブックマーク / learn.microsoft.com (9)

  • Web API 設計のベスト プラクティス - Azure Architecture Center

    ほとんどの最新の Web アプリケーションでは、クライアントがアプリケーションと対話する際に使用できる API を公開しています。 適切に設計された Web API には、次をサポートする目的があります。 プラットフォームの独立。 API の内部的な実装方法に関係なく、すべてのクライアントが API を呼び出すことができる必要があります。 そのためには、標準プロトコルを使用し、クライアントと Web サービスが交換するデータの形式に同意できるメカニズムを備えている必要があります。 サービスの進化。 Web API はクライアント アプリケーションから独立して進化し、機能を追加できる必要があります。 API の進化に伴い、既存のクライアント アプリケーションが変更なしに引き続き機能する必要があります。 クライアント アプリケーションが機能を十分に使用できるように、すべての機能が検出可能である

    Web API 設計のベスト プラクティス - Azure Architecture Center
  • Windows Subsystem for Linux に関するドキュメント

    LinuxWindows サブシステム (WSL) を使用すると、開発者は、従来の仮想マシンまたはデュアルブート セットアップのオーバーヘッドなしで、ほとんどのコマンドライン ツール、ユーティリティ、アプリケーションなどを含む GNU/Linux 環境を、変更せずに Windows 上で直接実行できます。 詳細情報 LinuxWindows サブシステム (WSL) とは WSL 2 の新機能 WSL 1 と WSL 2 の比較 よく寄せられる質問 開始 WSL をインストールする Windows Server に Linux をインストールする 手動インストール手順 WSL 開発環境を設定するためのベスト プラクティス Windows Insiders Program に参加して WSL のプレビュー機能を試す WSL の最新の機能または更新プログラムを試すには、Window

    Windows Subsystem for Linux に関するドキュメント
  • WSL 開発環境を設定する

    WSL 開発環境を設定するためのベスト プラクティスへのステップ バイ ステップ ガイド コマンドを実行して、Ubuntu を使用する既定の Bash シェルをインストールする方法、他の Linux ディストリビューションをインストールするように設定できる方法、基的な WSL コマンドを使用する方法、Visual Studio Code または Visual Studio、GitWindows Credential Manager、MongoDB、Postgres、MySQL などのデータベースを設定する方法、GPU アクセラレーションの設定、GUI アプリの実行などを行う方法について説明します。 はじめに LinuxWindows サブシステムは、Windows オペレーティング システムに付属していますが、使用を開始する前に有効にして Linux ディストリビューションをイン

    WSL 開発環境を設定する
  • AWS プロフェッショナルのための Azure - Azure Architecture Center

    このシリーズ記事は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) エキスパートが Microsoft Azure のアカウント、プラットフォーム、およびサービスの基を理解するために役立ちます。 これらの記事では、AWS と Azure の主要な類似点と相違点についても説明しています。 これらの記事では、次について説明します。 Azure でアカウントとリソースがどのように構成されているか。 Azure でソリューションがどのように構造化されているか。 主要な Azure サービスが AWS サービスとどのように異なっているか。 さまざまなテクノロジ カテゴリで同等のサービスをすばやく見つけるには、「AWS サービスと Azure サービスの比較」を参照してください。 類似点と相違点 AWS と同じように、Microsoft Azure も、コンピューティング、ストレージ、データベース、およびネ

    AWS プロフェッショナルのための Azure - Azure Architecture Center
  • Windows で開発環境を設定する

    Windows は、さまざまなコーディング ニーズに対応しています。 Windows のツールを使用する場合でも、LinuxWindows サブシステムの Linux ツールを使用する場合でも、お好みのコーディング言語やフレームワークをご使用いただけます。このガイドでは、コーディング、デバッグ、サービスへのアクセスを開始し、成果物を実稼働環境に配置するために必要なものをセットアップしてインストールするための情報を提供します。 開発者用ツール Dev Home 一元化されたダッシュボード、GitHub、およびシステム パフォーマンス ウィジェットで作業を監視します。 コンピューターの構成ツールを使用して、新しいプロジェクトのセットアップとオンボードを行います。 Dev Home をインストールする

    Windows で開発環境を設定する
  • WSL で Git の使用を開始する

    Git は、最も一般的に使用されるバージョン管理システムです。 Git を使用すると、ファイルに加えた変更を追跡できるため、実行された内容の記録が得られ、必要に応じて以前のバージョンのファイルに戻すことができます。 また、Git を使用するとコラボレーションが容易になり、複数の人が加えた変更をすべて 1 つのソースにマージできます。 GitWindows と WSL にインストールできます。 重要な考慮事項: WSL を有効にして Linux ディストリビューションをインストールすると、マシン上の Windows NTFS C:\ から分離された、新しいファイル システムがインストールされます。 Linux では、ドライブに文字が指定されていません。 マウント ポイントが指定されます。 ファイル システムのルート / は、ルート パーティション (WSL の場合はフォルダー) のマウ

    WSL で Git の使用を開始する
  • WSL のインストール

    開発者は、Windows マシン上で WindowsLinux の両方の機能に同時にアクセスできます。 LinuxWindows サブシステム (WSL) を使用すると、開発者は、従来の仮想マシンやデュアルブート セットアップのオーバーヘッドなしで Linux ディストリビューション (Ubuntu、OpenSUSE、Kali、Debian、Arch Linux など) をインストールし、Linux アプリケーション、ユーティリティ、Bash コマンド ライン ツールを変更せずに Windows で直接使用できます。 前提条件 以下のコマンドを使用するには、Windows 10 バージョン 2004 以上 (ビルド 19041 以上) または Windows 11 を実行している必要があります。 それより前のバージョンの場合は、手動インストール ページを参照してください。 WS

    WSL のインストール
  • .NET マイクロサービス。 コンテナー化された .NET アプリケーションのアーキテクチャ

    EDITION v6.0 - ASP.NET Core 6.0 に更新されました 書籍の更新とコミュニティへの投稿については、「changelog」を参照してください。 このガイドでは、マイクロサービス ベースのアプリケーションの開発とコンテナーを使用してこれらを管理する方法を紹介します。 .NETDocker のコンテナーを使用したアーキテクチャの設計と実装アプローチについて説明します。 使用開始を容易にするため、このガイドでは、ユーザーが探究できるコンテナー化されたマイクロサービス ベースの参照アプリケーションに重点を置いています。 参照アプリケーションは、eShopOnContainers GitHub リポジトリから入手できます。 アクション リンク この電子書籍は、PDF 形式 (英語版のみ) でダウンロードすることもできます 参照アプリケーションを複製/フォーク on G

    .NET マイクロサービス。 コンテナー化された .NET アプリケーションのアーキテクチャ
  • 機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning

    Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスな作成をサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使用するこ

    機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning
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