Einführung
Heute war für mich ein besonders intensiver Abend, der sich jedoch in vielerlei Hinsicht als lohnend erwiesen hat. Schon seit längerer Zeit hatte ich mir vorgenommen, Azure zu aktivieren – und heute nahm ich dieses Vorhaben endlich in Angriff.
Erste Schritte mit Azure und Google Gemini
Zu Beginn griff ich auf Google Gemini zurück, um Unterstützung bei der Einrichtung zu erhalten. Allerdings verlief der Start nicht ganz so reibungslos, wie ich es mir erhofft hatte. Gemini war nicht auf dem aktuellen Stand, sodass ich zunächst ausführlich erklären musste, was ich auf meinem Bildschirm sehe. Erst danach konnte ich die hilfreichen Anweisungen bekommen, die ich für mein Vorhaben benötigte. Diese zusätzliche Kommunikation hat zwar einiges an Zeit in Anspruch genommen, aber letztlich konnte ich das Ziel erreichen.
Sicherstellung von Datenschutz und Server-Standort
Ein zentrales Anliegen war für mich, dass mein Azure AI auf einem deutschen Server läuft und somit sämtliche Daten bei mir verbleiben. Der Datenschutz hat für mich oberste Priorität und ich wollte sicherstellen, dass alle Einstellungen meinen Anforderungen entsprechen. Nach einigem Hin und Her gelang es mir schließlich, diese Konfiguration erfolgreich umzusetzen.
Fazit
Am Ende des Tages bin ich zufrieden mit meinen Fortschritten. Ich habe die ersten, wichtigen Schritte gemacht und eine solide Basis für die weitere Arbeit geschaffen. Auch wenn der Weg dorthin nicht immer einfach war, habe ich nun ein klares Verständnis davon, wie meine Systeme funktionieren – und das gibt mir ein gutes Gefühl für die kommenden Herausforderungen.
Hinweis: Dieser Beitrag und das Bild wurden mit KI-Unterstützung erzeugt.
Stawi beim ausprobieren
Links
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1. Azure aktivieren und einrichten:
2. Azure Storage Account einrichten:
3. Virtuelle Maschinen (VMs) in Azure:
4. Power Automate Grundlagen:
- Was ist Power Automate? Einführung und Übersicht
- Erstellen eines automatisierten Workflows mit Power Automate
5. Datenschutz und regionale Serverstandorte in Azure:
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