Microsoft Build関連のアプデで気になるものを試してみた！

第2回 JAZUG Fukuoka ～ Azureの知識地図を語る！で登壇した資料になります

Transcript

1. Microsoft Build関連のアプデで 気になるものを試してみた！ 2025年6月22日（日） 第2回JAZUG Fukuoka～ Azureの知識地図を語る！
2. 自己紹介 名前:やしきん 所属:株式会社オルターブース 技術領域：Azure（IaC等）、GitHub、SORACOM Twitter : yashiki0520
3. Microsoft Buildで新機能・サービスが登場 個人的に気になった機能やサービスを試してみました！ 試した機能の様子や使い方などセッションの中で紹介します ピックアップするためにアプデは以下のサイトからチェック Book of News https://news.microsoft.com/build-2025-book-of-news/ Azure Update https://azure.microsoft.com/ja- jp/updates?searchterms=&filters=%5B%22Microsoft+Build%22%5D
4. Foundry Localを試してみた！
5. Foundry Localを試してみた Foudry Localとは • コンピュータデバイス上で利用可能な新しいAIプラットフォーム • ローカルでAIモデルを利用することが出来る • 現在はプレビュー中 • 使い方は以下を参考にしています ◦ https://devblogs.microsoft.com/foundry/unlock-instant-on-device-ai-with-foundry-local/ ◦ https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-foundry/foundry-local/get-started
6. Foundry Local 導入手順 導入手順は超簡単 Windowsなら以下のコマンドでインストール可能 winget install Microsoft.FoundryLocal
7. Foundry Local 導入手順 Foundry Localのインストールが終わったら ローカルで利用するAIモデルをインストール foundry model run ＜モデル名＞
8. Foundry Local 導入手順 モデルのダウンロードが終わったらプロンプトが立ち上がる
9. Foundry Local デモ
10. Foundry Local でモデル情報を確認する foundry model info ＜モデル名＞→モデル情報を確認する foundry model info ＜モデル名＞--license→モデルのライセンス情報の確認
11. Foundry Local で利用できるモデルを確認 foundry model list→Foundry Localで利用出来るモデルの一覧を表示
12. Foundry LocalをUIチャット上で試す • Foundry Local と Open Web UI を使用して チャット アプリケーションを作成する →ローカルデバイス上で実行出来るチャットインターフェースが完成 • 作成手順は以下を参考 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-foundry/foundry-local/how- to/how-to-chat-application-with-open-web-ui https://github.com/open-webui/open-webui
13. Foundry LocalをUIチャット上で試す • WSL側で以下のDockerコマンドを実行する →Open WebUIとOllamaをバンドルした単一のコンテナイメージを使用する docker run -d -p 3000:8080 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
14. Foundry LocalをUIチャット上で試す • http://localhost:3000/にアクセス • 「開始」を選択する
15. Foundry LocalをUIチャット上で試す • 管理者アカウントを作成する
16. Foundry LocalをUIチャット上で試す • アカウントでログイン後右側のユーザーアイコンをクリックし設定を開く
17. Foundry LocalをUIチャット上で試す • 設定画面で「接続」を選択し、直接管理の接続の＋ボタンを選択する
18. Foundry LocalをUIチャット上で試す • URLとキーの設定を入力していく
19. Foundry LocalをUIチャット上で試す • foundry model run ＜モデル名＞で動かしたいモデルを実行 • foundry service statusを別タブのPowerShellで実行し、ポートを確認する
20. Foundry LocalをUIチャット上で試す • URLにhttp://localhost:<Foudary Localの実行しているポート>/v1を入力 • ダミーのキーを任意の値で入力し「保存」する
21. Foundry LocalをUIチャット上で試す • チャットでモデルを選択できるようになる
22. Foundry LocalをUIチャット上で試す デモ
23. Foundry Localを試して まとめ • 無料でAIモデルをローカル実行出来るのでお得 （しかもかなり手軽に試せる ） • ただし、色々ダウンロードしまくるとＰＣのストレージを消費する • ＰＣスペックとの兼ね合いを考えて試す事をおすすめします 余談：家のPCにFoundry Localをインストールしつつ、チャット等を試すため に色々インストールしていたらストレージの消費量がかなり増えたのでこまめに 不要なアプリやファイルを整理しようと思いました
24. Azure Load Testing で AI を活用した分析情報をチェックしてみる！
25. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック • Azure Load TestingにAI活用の分析機能が追加（現状はプレビュー段階） • パフォーマンステストの問題を自動特定できるようになりました • どのように表示されるか気になったので試してみました！ 参考：https://techcommunity.microsoft.com/blog/appsonazureblog/introducing- ai-powered-actionable-insights-in-azure-load- testing/4415724?previewMessage=true
26. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 検証手順 1. Azure VM上にWebServerを作成する 2. 作成したWebServserのIPを対象にロードテストを実行する 3. 分析情報を確認する
27. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック Azure VM上にWebServerを作成する • Azure VMを作成する
28. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック Azure VM上にWebServerを作成する • 作成したVMに対してansibleでNginxをインストールする • 以下はVMとの疎通確認
29. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック Azure VM上にWebServerを作成する • 以下のようにPlaybookを実行してNginxをインストールする
30. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック VMのIPにアクセスしてNginxがインストールされたことを確認
31. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 作成したWebServserのIPを対象にロードテストを実行する • Azure Load Testingのリソースを作成する
32. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 作成したWebServserのIPを対象にロードテストを実行する • URLベースのテストを作成する
33. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 作成したWebServserのIPを対象にロードテストを実行する • URLベースのテストを作成する
34. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 作成したWebServserのIPを対象にロードテストを実行する • 構成は以下のように設定
35. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック テストを作成したら以下のように実行が開始する
36. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック サーバー側のメトリックもキャプチャして監視する場合は アプリコンポーネントの構成で該当リソースを追加する
37. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 以下のようにサーバー側のメトリックの監視画面が追加される サーバー側のメトリックを監視する - Azure Load Testing |マイクロソフト ラーン
38. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック テストが終了後、以下のようにAIの分析情報を生成する
39. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 以下のように分析情報の要約が表示される
40. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 以下のように分析情報の要約が表示される 負荷テストは約10分間実施され、最大で10人の仮 想ユーザーが使用されました。リクエスト毎秒 （RPS）は最大で61,346に達し、60,411〜61,346 RPSの間で安定した後、終了間際には34,485 RPSま で低下しました。レスポンスタイムは6msから 18msまで上昇し、その後安定しました。エンジン のCPU使用率は最大82.7%に達し、メモリ使用率は 徐々に上昇して12.6%に達しました。サーバー側 のメトリクスでは、仮想マシン（VM）のCPU使用 率が最大15.44%に達し、ディスク書き込みIOPSは 1.36〜1.84の間で変動しました。エラーは一切発 生せず、負荷下でもサーバーのパフォーマンスは 安定していることが示されました。
41. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 以下のように分析情報の要約が表示される RPS（リクエスト毎秒）：09:43〜09:49にかけて上 昇し、最大61,346に達した後、09:52〜09:53にかけ て急落（34,485）しました。 Engine CPU使用率：RPSのピークと一致して81% に達し、その後安定。 Engineメモリ使用率：09:47〜09:49にかけて12.4% で安定し、CPU使用率の高止まりと一致。 応答時間（Response Time）：RPSが高い間は 18msで安定し、RPSが低下するとともに応答時間 も短縮。 VM CPU使用率：RPSの増加とともに急上昇し、 09:49に15.44%でピーク。 Disk Write IOPS：RPSの増加と連動して上昇し、 09:52に1.84でピーク。
42. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック
43. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 分析情報 1 : Engine CPU Bottleneck Detected 要約:EngineId '1'のエンジンCPU使用率が09:47 UTCか ら09:53 UTCの間に81%に達し、同期間中に要求1の RPSが60890から34485に急激に低下したことと一致し た。 詳細:負荷生成エンジンの高いCPU使用率は、リクエス トを生成する負荷テストエンジンの能力におけるボトル ネックを示唆している。このため、RPSの低下が観察さ れた可能性が高い。負荷をより効果的に分散するために、 エンジンあたりの負荷を減らすか、エンジンの数を増や すことを検討してください。
44. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 分析情報2 : 高負荷にもかかわらず安定したレスポンスタ イム 要約:要求1のレスポンスタイムは、RPSが急激に低下し、 仮想ユーザーが10から9にわずかに減少したにもかかわら ず、09:47 UTCから09:53 UTCまで18msでプラトーとな った。 詳細:安定したレスポンスタイムは、RPSの低下にもかか わらず、サーバーが低下した負荷を効果的に処理できた ことを示唆している。これは、この期間中、サーバー側 のリソースが制限要因ではなかったことを示している。 負荷テストエンジンの容量または構成に潜在的な問題が ないか調査してください。
45. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 分析情報3 : サーバーCPU使用率が徐々に増加 要約:仮想マシン「vm-jazugfukuoka2test」のパーセント CPUは、09:43UTCの1.42%から09:49UTCの15.44%の ピークまで増加し、同じ期間に要求1のRPSが50312か ら61346まで着実に増加したことと一致した。 詳細:サーバーのCPU使用率の漸増は、RPSの増加と一 致しており、サーバーが負荷を効果的に処理するために スケーリングしていたことを示している。しかし、CPU 使用率は、より高い負荷の下で臨界しきい値に近づかな いように監視されるべきである。
46. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 要約:仮想マシン「vm-jazugfukuoka2test」のディスク書 き込みIOPSは、09:43 UTCの1.18から09:52 UTCまでに 1.84に増加し、同期間中の 要求1のRPSの上昇と相関し ている。 詳細:ディスク書き込みIOPSの増加は、サーバーのスト レージサブシステムが増加した負荷を積極的に処理して いたことを示唆している。ディスク性能が、ボトルネッ クになることなくピーク負荷を処理するのに十分である ことを確認してください。
47. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック 分析情報の再生成も可能
48. Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック (まとめ) • AI分析が出力されることで一目でどのようなテストケースで負荷テストを行っ たか確認しやすい • 何を対策すべきかもAIが分析してくれるのでわかりやすい • サーバー側のメトリックも追加できるので負荷テスト時に より監視しやすくなった
49. VM ネットワークトラブルシューティングツールを試してみた！
50. VM ネットワークトラブルシューティングツールを試してみた • VNネットワークトラブルシューティングツールが追加（プレビュー段階） • VNネットワークトラブルシューティングツールを利用して、 Azure 仮想マシンでブロックされているポートを迅速に確認できます！ • ポート 80 (HTTP)、ポート 443 (HTTPS)、ポート 3389 (RDP)を確認可能 • どのように表示されるか気になったので試してみました！ 参考 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/network-watcher/vm-network- troubleshooter
51. VM ネットワークトラブルシューティングツールを試してみた 確認方法 • 作成されているVMのメニューに遷移し、監視タブを選択する
52. VM ネットワークトラブルシューティングツールを試してみた 確認方法 • 監視タブの「Run all tests」を選択する
53. VM ネットワークトラブルシューティングツールを試してみた テストが終了するとポートのブロック情報が表示される（NSG等）
54. VM ネットワークトラブルシューティングツールを試してみた テストが終了するとポートのブロック情報が表示される（NSG等）
55. VM ネットワークトラブルシューティングツールを試してみた テストが終了するとポートのブロック情報が表示される（NSG等）
56. VMネットワークトラブルシューティングツールを試す(まとめ) • わざわざNSGの規則を確認しに行かずともポートを確認できて便利 • 視覚的にも確認しやすい（UIでブロックと関連するNSGのルールが記載） • VMに限らずVNET全体のダッシュボードとして 他ポートもすぐに確認できるとより使いやすそう
57. おまけ：Microsoft Build以外の更新で気になった アプデ機能の紹介
58. Microsoft Build以外の更新で気になったものを ちょこっと紹介 • Microsoft Buildのアプデ以外にも気になるアプデを発見 • せっかくなのでこのセッションで気になったものを紹介します！ • 情報は以下のサイトからチェック • Azure Update https://azure.microsoft.com/ja- jp/updates?searchterms=&filters=%5B%22Microsoft+Build%22%5D • Microsoft Developer Blogs https://devblogs.microsoft.com/
59. azdコマンドの拡張機能を試してみた！
60. azdコマンドの拡張機能を試してみた • azdの6月度のアップデートの中で拡張機能が追加（α版） https://devblogs.microsoft.com/azure-sdk/azure-developer-cli-azd-june- 2025/ • デモの拡張機能作成を試してみました！ https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/developer/azure-developer- cli/extensions/quickstart-ai-extension
61. azdコマンドの拡張機能を試してみた（セットアップ） • デモの拡張機能を試すためにテンプレートをセットアップする azd init -t hello-azdを実行する
62. azdコマンドの拡張機能を試してみた（セットアップ） • azd構成で拡張機能が有効になっていることを確認する azd config set alpha.extensions onで確認 注：以下のように最新版でない場合はコマンドのアップデートが必須！
63. azdコマンドの拡張機能を試してみた（セットアップ） • powershell -ex AllSigned -c “Invoke-RestMethod ‘https://aka.ms/install-azd.ps1’ | Invoke-Expression”でazdのアップデートをする
64. azdコマンドの拡張機能を試してみた（セットアップ） • 再度azd構成で拡張機能が有効になっていることを確認し 公式レジストリからデモ拡張機能をインストールするとLearnに記載があった のでazd extension install microsoft.azd.demoでインストール 見つからないと失敗
65. azdコマンドの拡張機能を試してみた（セットアップ） • 概要のセクションをみたところ開発用のレジストリはすでに追加されているこ とを確認 Azure Developer CLI (azd) 拡張機能の概要 | Microsoft Learn • 以下のように開発用レジストリをオプトインしてみることに azd extension source add -n dev -t url -l https://aka.ms/azd/extensions/registry/devで実行
66. azdコマンドの拡張機能を試してみた（セットアップ） 開発用レジストリをオプトイン後、利用可能な拡張機能を表示してみる • azd extension listを実行、demoも表示された
67. azdコマンドの拡張機能を試してみた（セットアップ） 先ほど実行しようとしたazd extension install microsoft.azd.demoでインストール • 無事インストール完了
68. azdコマンドの拡張機能を試してみた（デモ） azd demo version コマンドを実行して、アプリのバージョンを表示 テンプレートアプリのバージョンが表示される
69. azdコマンドの拡張機能を試してみた（デモ） azd demo context コマンドを実行し azd プロジェクトと環境のコンテキストを表示する
70. azdコマンドの拡張機能を試してみた（デモ） azd demo promptコマンドを実行し ユーザーの入力方法を確認できる（試す際にazdへのログインが必要）
71. azdコマンドの拡張機能を試してみた（まとめ） 今回はMicrosoft Learnで紹介されていたデモ版をお試し • 現状は構築デモを試せる＆開発中 • 公式から拡張機能が出たら是非トライしてみたい • 拡張機能を利用してさらにazdコマンドが使いやすくなるかも！
72. プライベートサブネットについて確認してみた！
73. Build裏でひっそり登場していたプライベートサブネット
74. プライベートサブネットとは？ • 現状明示的な送信接続が定義されていない仮想ネットワークで作成された仮 想マシンには、既定のアウトバウンド通信が適用される • プライベートサブネットを適用すると、既定のアウトバウンド通信を無効化 できる • プライベートサブネットの適用によりアウトバウンド通信を行うには明示的 な送信接続の設定が必要 • ロードバランサーの適用 • NATゲートウェイ • NICにPublic IPの紐づけ • 2025 年 9 月 30 日に、新しいデプロイの既定の送信アクセスは廃止 参考：Azure での既定の送信アクセス - Azure Virtual Network | Microsoft Learn
75. プライベートサブネット機能を追加する方法 • プライベートサブネットを適用したいサブネットを選択し、サブネットを編 集するメニューのプライベートサブネットにチェックを付ける
76. プライベートサブネットについて確認してみた！(まとめ) • 2025 年 9 月 30 日に、新しいデプロイ時の既定の送信アクセスは廃止 • この機能以外にも9月30日に廃止になる機能はあるので、こまめにDocsやア ップデート情報をチェックしておいた方が良い • 2025 年 9 月に廃止される Azure 製品 - Microsoft Lifecycle | Microsoft Learn
77. 終わりに 今日話したアプデ一覧 • Foundary Localお試し編 • Azure Load TestingのAI分析情報お試し編 • VMネットワークトラブルシューティングツールお試し編 • azdコマンドのデモ拡張機能のお試し編 • プライベートサブネットの設定方法確認編 皆さんもぜひ新しい機能について試されてください
78. ご清聴ありがとうございました！