收购LinkedIn将近一年后,微软终于动手了

发布时间:2018-01-16 21:03:49

9 月25日,微软的 Ignite 2017 大会美国弗罗里达中部奥兰多正式开幕。作为旗下面向商业应用开发商、企业级应用的大会,微软在这次大会上发布了不少内容。

LinkedIn 终于走出与微软整合的第一步

对于微软来说,它在 2016 年最大的收获应该是花费 262 亿美元收购了 Linkedin;这份交易在去年 6 月公布,然后在年底才正式完成。不过自始至终,Linkedin 本身的业务似乎都没有受到微软的影响。时隔近一年时间,微软终于宣布了 LinkedIn 的动向。

收购 LinkedIn 将近一年后,微软终于动手了

图片链接: Techcrunch

根据微软在 Iginite 大会上公布的内容,Linkedin 将与微软旗下的 Office 365 进行初步的整合。具体来说,LinkedIn 的个人数据将能够呈现在 Office 365 的个人介绍页面。这样一来,在同事之间互不相识的情况下,就可以在 Office 365 上查看其个人信息,而不必再去此人的 LinkedIn 界面去。

微软发言人 Frank Shaw 表示,微软之所以将 Microsoft Graph 和 LinkedIn Graph 整合起来,就是为了利用信息的整合,创建一个更加现代的工作平台。

收购 LinkedIn 将近一年后,微软终于动手了

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除了 Office 365,微软还打算将 LinkedIn 在数据层面上与 Dynamics 365 for Sales、微软 CRM 解决方案等进行结合,这些产品上都将能够呈现与 Office 365 相同的个人信息;不仅如此,用户之间还能够互相发送消息。

微软之所以选择将 Office 365 作为与 LinkedIn 整合的第一个业务结构,还是非常清晰地看到了二者的结合点。Office 365 作为微软面向企业的重要工具,需要以与之相关的信息增量为补充;这本身也符合 LinkedIn 在职业社交信息方面的巨大优势。 

面向多平台的 Azure 机器学习工具

除了 LinkedIn,微软也在 Ignite 大会上发布了数个基于 Azure 云服务的工具:比如说 Azure 机器学习实验服务、Azure 机器学习工作台和 Azure 机器学习模式管理服务。可见,微软也在努力实现 Azure 云服务与人工智能应用的结合。

据了解,Azure 机器学习实验服务,主要是面向开发者快速训练和部署机器学习实验。它支持几乎所有的主流开源框架(PyTorch、Caff2、TensorFlow、Cahiner 和微软自己的 CNTK);无论是支持本地设备,还是数百台的云端 GPU 服务器,都能够得到很好的支持。另外,Azure 还支持 Apache Spark。

Azure 机器学习工作台是微软为 Windows 和 Mac 平台推出的桌面客户端;用微软的话说,该客户端能够成为开发者的开发周期的“控制面板”,是“上手机器学习的一种很好路径”。它能够与 Jupyter Notebook 相整合,支持 Visual Studio Code、PyCharm 等开发环境,也可以让开发者在 Python、PySpak 和 Scala 条件下构建模型。

收购 LinkedIn 将近一年后,微软终于动手了

图片来源: Techtrunch

不过,正如微软发言人 Joseph Sirosh 在今天的发布会上所言,Azure 机器学习工作台的主要功能,其实还是能够对开发者的数据进行自动转换,使其能够与机器学习算法相适用。

与 Azure 机器学习实验服务相类似,Azure 的机器学习模式管理服务能够利用 Docker 容器,来帮助开发者和数据科学家在任何 Docker 容器可以运行的环境(包括微软自己基于 Kubernetes 的 Azure 容器服务)下,,部署和管理他们的模型。

另外,微软还面向开发者推出了许多工具,可以帮助开发者利用 Visual Studio Code IDE 在CNTK、TensorFlow、Theano、Keras、Caffe2 等平台上构建模型。面向非开发者,微软将基于 Azure 的机器学习模式用在 Excel 上,可以使其用他们表格中的数据实现一些人工智能的相关功能。

微软更加开放了

从上述内容来看,微软正在面向开发者推出一系列工具,使他们能够基于机器学习开发自己的应用服务。不过真正令印象深刻的是,微软的这些工具不仅仅面向微软自己推出的平台框架,这在数年前是不多见的;也就是说,微软变得更加开放了。

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