在近日举行的微软连接活动中，作为坐落于雷德蒙德市的软件巨头微软发布了一系列技术公告，涵盖其大部分的产品和服务组合。
宇宙射线和RU
谈论到全球分布式多模型数据库服务Cosmos DB，在技术上，微软的地理位置分散的NoSQL服务已经吸引大家眼球有很长一段时间了，但其昂贵的售价让人望而却步。
大量Cosmos DB的新客户不是来自同等售价的Google Spanner和Amazon DynamoDB云数据库服务，而是来自廉价托管的MongoDB，MySQL和SQL Server等数据管理系统。因此微软结合客户的想法，做了一些工程工作，并引入了更低的入门级定价来使该数据库服务匹配客户的需求。
在容器（例如表，集合或图表）级别，最小量的预配置吞吐量从1000 RU（请求单元）减少到400 RU，即相当于每月只需花费24美元，低于原定价每月60美元。
微软
针对将数据拆分为多个容器并且已多次调整预配置吞吐量的客户，微软早已引入了共享吞吐量模式即在数据库级别配置RU。
这意味着具有多个容器的Cosmos DB数据库的入门级价格现在为每月24美元，低于每月600美元。此外，现在预配置的吞吐量（无论是容器级还是数据库级）可以在更细粒度的级别上增加，比如能以100 RU（6美元/月）为增量，比之前的最小增量1000RU减少了一个数量级。
除此之外，Cosmos DB还允许客户可以同时兼容匹配容器级和数据库级吞吐量配置，从而提供额外的灵活性。而且最近还推出了Cosmos DB预留容量，即允许客户承诺1年或3年的期限，以换取高达65％的折扣。微软还提供了免费级别的Cosmos DB进行实验，并提供免费模拟器，用于开发工作，但只能在本地计算机或Docker容器中进行。现在Cosmos DB的覆盖客户范围扩大了许多。
正在改进的机器学习服务
对于AI，微软宣布推出Azure机器学习服务的一般可用性（GA）。Mary Jo Foley报道了GA新闻。最初的Azure机器学习服务即现在称为的Azure机器学习工作室，原是一种用于进行机器学习（ML）工作的可视化开发环境。它是高度技术性的，但却是专有而反代码的，因此对数据科学家来说没什么吸引力。
Azure ML机器学习服务的第二个版本推出了包括名为Azure Machine Learning Workbench的桌面应用程序，以及Visual Studio Code的AI加载项。虽然这更侧重于代码，但专有工具的使用仍然无法满足数据科学家的需求，因为他们不想采用该工具来适用新的云。
今天发布的GA是Azure ML的改进版本推出的产品，几乎可以在任何Python编程语言环境中使用。这一特性是最受数据科学家欢迎的。现在无论是使用命令行，PyCharm集成开发环境（IDE），Jupyter笔记本电脑，还是Databricks笔记本电脑，数据科学家都可以使用Azure ML进行实验，数据准备，培训，部署，模型管理和监控设施，并使用各种ML和深度学习算法框架（包括PyTorch，TensorFlow和scikit-learn）启动。
第三个版本
长期以来业界一直有个说法即微软总在第三个版本中发布正确的产品。今天推出Azure ML的GA以及Cosmos DB的定价计划都是第三个主要版本，这似乎与25年前Visual Basic版本3出现时一样。
