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Alle Artikel mit diesem Stichwort

sepago Spezialisten bloggen über Citrix und Microsoft

Hier bloggen sepago-Spezialisten über ihre Themen: Automatisierung, Cloud Solutions, IT-Security, aktuelle Entwicklungen rund um Citrix- und Microsoft-Technologien, Arbeitskultur.

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Improved Datamining using Azure Machine Learning #AzureML – Part 2 – Technical Details

Techincal Details

The analysis of new tweets based on “learning” is built using a 4-tier application in Microsoft Azure:

Azure machine learning API:

AzureML provides the prediction model and can be accessed through the web job using the API.

Web job in Azure:

The job (c#) reads new tweets once an hour and passes them to AzureML for classification. The prediction of each tweet is stored in the Azure SQL database.

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Improved Datamining using Azure Machine Learning #AzureML – Part 1 – Introduction

This is the English version of my German article on Microsoft Tech Hub: https://www.microsoft.com/germany/technet/case-studies/verbesserte-informationsbeschaffung-durch-azure-machine-learning.aspx

Sepago as a technology and consulting company located in Cologne, Hamburg and Munich stands out due to its expertise in Automation of Cloud and Application Infrastructure. Sepago’s  IT infrastructure serving  their  more than 70 employees as well as external partners is provided through Microsoft Azure and additionally on premise servers, which make desktops and applications for notebooks, tablets and smartphones (Windows phone,

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Improved Datamining using Azure Machine Learning #AzureML – Part 3 – Build the prediction model

Build the prediction model

Using “Setup Web-services / Predictive Web Service (Recommended)” AzureML creates the Predictive Experiment based on the training model.

Web Service Input” and “Web Service Output” are added to the predictive experiment as well in order to display input (Tweets) and output (Forecast).

Between “Sore Model” and “Web Service Output” the function “Project Columns” is inserted and configured.

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SSO in Office365 mit dem NetScaler Unified Gateway

In diesem Blogpost möchte ich erklären, welche Schritte notwendig sind, um Office365 als SaaS Anwendung im NetScaler Unified Gateway, bereitzustellen. Zusätzlich nutzen wir die SAML basierte Authentifizierung um dem Anwender ein Single Sign-on Erlebnis zu bieten. Damit dieses Vorhaben gelingen kann ist es notwendig, dass der Office365 als SAML Service Provider agiert. Wie dieses geschieht habe ich hier beschrieben.

Wir beginnen unser Vorhaben mit der Erstellung eines SAML SSO Profil im NetScaler. Zu finden ist dieses unter NetScaler Gateway ->

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SSO to Office365 with NetScaler Unified Gateway

How-to configure SSO to Microsoft Office365 with Citrix NetScaler Unified Gateway

In this Blogpost I want to show you how-to configure Office365 as a SaaS Application in a Citrix NetScaler Unified Gateway. We will also make use of a SAML Based Authentication to realize a Single Sign-On experience. To get this working it is necessary that your Office365 Account is configured as a SAML Service Provider. I blogged about how to do this here,

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Citrix NetScaler als SAML IdP für Microsoft Office365

Auf der Suche nach neuen Möglichkeiten, wie ich meine Labor Umgebung erweitern könnte, kam mir die Idee den NetScaler mit der Rolle des SAML IdP auszustatten, sodass meine Office 365 Benutzer sich am NetScaler IdP authentisieren müssen.
Bevor wir mit diesem kleinen How-to starten, nehme ich an, dass der NetScaler bereits in der Grundkonfiguration läuft. Gleiches nehme ich für Office365 als auch das bereits ein entsprechender Sync der Benutzer zwischen On-Premise Active Directory und Azure Active Directory besteht.

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Fun with Microsoft Azure Machine Learning #AzureML – Szenario: Wettervorhersage

Microsoft hat meine Success Story zu Microsoft Azure Machine Learning auf dem TechNet / IT Pro Hub veröffentlicht:

Auszug aus dem Inhalt:

Zum Erkennen von IT-Trends verwendet die sepago ein auf Azure abgebildetes Analyseverfahren, welches bestimmte Tweets analysiert. Dieses Projekt „Twends“ wurde bereits auf dem IT Pro Hub in einer eigenen Case Study beschrieben. Das Projekt soll erweitert werden und interessante/wichtige Tweets aus dem Informationsstrom von Twitter direkt hervorheben und anzeigen. 

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Gelöst: Fehler bei der Verwendung von Microsoft Azure Logic Apps mit Azure Machine Learning – Permissions for service „AzureMLLogicAppConnector“ are set to internal but this request was external

Ich verwende Azure Logic Apps um ein AzureML Experiment regelmäßig neu „anzulernen“. Deshalb habe ich eine Logic App gebaut, die dies macht. Wenn ich die App starte, bekomme ich jedoch folgende Fehlermeldung:

Permissions for service „AzureMLLogicAppConnector“ are set to internal but this request was external

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„body“: {
        „status“: 403,
        „source“: „https://twxressc33ceb5b9891445aba4a46366f9a9761.azurewebsites.net/api/CheckStatus?url=&api=mMSdA80GHmzISyG?????????????????????????????lUmQHx5K%2ByNANYmzx4GuyuUwIjL????????????????KOQ%3D%3D“,
        „message“: „Permissions for service \“AzureMLLogicAppConnector\“ are set to internal but this request was external.“
    }

Das Folgende behebt den Fehler: Setzen des Access Level to “Public (authenticated)” in den Application settings

Resource group / Resources / AzureMLLogicAppConnector / All settings / Application settings

Ich denke,

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Fun with Microsoft Azure Machine Learning #AzureML – Szenario: Wettervorhersage

Im Dezember habe ich auf dem sepagoForum in Köln einen eher unterhaltsamen Vortrag zu Azure Machine Learning gehalten: „Fun with Azure Machine Learning“. Neben einer kurzen Einführung in neuronale Netze und AzureML habe ich verschiedene Szenarien vorgestellt. In den Szenarien habe ich gezeigt, ob neuronale Netze bestimmte Aufgaben lösen können oder eben nicht. Eines dieser Szenarien stelle ich hier vor.

Szenario: Wettervorhersage/Temperatur des Folgetages

Neuronale Netze sind in der Lage, Vorhersagen aufgrund des Erlernten zu treffen.