Microsoft Build関連のアプデで気になるものを試してみた！

by やしきん

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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！

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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

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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

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Foundry Localを試してみた！

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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

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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

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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＞

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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

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Foundry Local デモ

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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Foundry LocalをUIチャット上で試す ● URLにhttp://localhost:/v1を入力 ● ダミーのキーを任意の値で入力し「保存」する

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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

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Foundry LocalをUIチャット上で試すデモ

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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

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Azure Load Testing で AI を活用した分析情報をチェックしてみる！

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。

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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。

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Azure Load TestingでAI を活用した分析情報をチェック

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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。

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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。

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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。

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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。

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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

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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

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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！

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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

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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

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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

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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）

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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）

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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）

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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

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おまけ：Microsoft Build以外の更新で気になったアプデ機能の紹介

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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/

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azdコマンドの拡張機能を試してみた！

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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

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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

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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！

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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）

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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！

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プライベートサブネットについて確認してみた！

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Build裏でひっそり登場していたプライベートサブネット

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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

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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

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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

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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

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ご清聴ありがとうございました！