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Microsoft for Startups mette a disposizione di migliaia di startup in tutto il mondo crediti, che possono essere utilizzati per sviluppare rapidamente su un percorso unificato dallo sviluppo al cloud, scalare in modo intelligente con soluzioni di IA e governance di livello enterprise e prepararsi ad aumentare le vendite attraverso l'ecosistema Microsoft. Questo articolo amplia la base di riferimento dei crediti iniziali in modi pratici per spendere crediti nelle infrastrutture cloud, GitHub e nell'uso idoneo dei modelli Microsoft Foundry.
In questo articolo si apprenderà
- Quali utilizzi dei crediti Microsoft for Startups sono automatici, quali richiedono una configurazione e quali sono soggetti a limiti di idoneità.
- Come eseguire il mapping del credito di avvio alle categorie di base del cloud: calcolo, contenitori, dati, archiviazione, rete, intelligenza artificiale, osservabilità e sicurezza.
- Come usare GitHub, Microsoft Foundry, i modelli Fireworks e servizio Azure Kubernetes in un'architettura che tiene conto dei crediti.
- Come impostare punti di controllo della revisione per fare in modo che i crediti aumentino la velocità delle build invece di mascherare gli sprechi.
Scopri cosa coprono i crediti iniziali
I crediti di avvio si applicano ai servizi di Azure idonei usati tramite la sottoscrizione Azure sponsorizzata. Segui questa regola pratica: se il servizio è un prodotto Azure fatturato come consumo standard di Azure, utilizzerà i crediti finché sono disponibili sulla tua sottoscrizione sponsorizzata. Se il servizio è un prodotto non Azure, un piano supporto tecnico Microsoft o un acquisto Azure Marketplace, potrebbe non essere coperto.
Uso dei crediti per le basi cloud
La spesa di credito con rendimento più alto per la maggior parte delle startup è una base di Azure sicura e osservabile. Le categorie e i servizi seguenti nello stack di Azure (inclusi i relativi casi d'uso) sono indicati nella tabella seguente. Leggi informazioni sulle considerazioni e sui quadri decisionali per le fondamenta della piattaforma e la scalabilità dei carichi di lavoro.
| Categoria di base del cloud | Servizi comuni supportati dal credito | Primo uso ottimale |
|---|---|---|
| Compute | Servizio app di Azure, Funzioni di Azure, App contenitore di Azure, Macchine virtuali di Azure | Eseguire il prodotto, le API, i processi in background e gli esperimenti senza impegnarsi troppo presto nell'infrastruttura complessa. |
| Containers | App contenitore di Azure, Registro Azure Container, servizio Azure Kubernetes | Creare pacchetti di servizi in modo coerente, eseguire la distribuzione da GitHub e passare al servizio Azure Kubernetes quando le esigenze di orchestrazione sono concrete. |
| Dati | server flessibile Database di Azure per PostgreSQL, database SQL di Azure, Azure Cosmos DB, Azure AI Search | Archiviare i dati del prodotto, lo stato del tenant, gli indici di ricerca, i vettori e i metadati operativi. |
| Storage | Archiviazione BLOB di Azure, File di Azure, dischi gestiti | Archivia file caricati, artefatti del modello, report generati, log, backup e corpora di documenti. |
| Networking | Frontdoor di Azure, Gateway applicativo, gateway NAT, endpoint privati, reti virtuali | Aggiungere routing, TLS, indirizzi IP in uscita statici e accesso privato quando i requisiti del cliente o del carico di lavoro li giustificano. |
| Sicurezza e identità | Microsoft Entra ID, Azure Key Vault, Defender per il cloud, Criteri di Azure | Proteggi segreti, identità, abbonamenti e vincoli di sicurezza per la distribuzione prima che i dati dei clienti aumentino. |
| Observability | Monitoraggio di Azure, Application Insights, Log Analytics | Misura la latenza, i fallimenti, l'utilizzo dei token, la profondità della coda e gli errori con impatto sul cliente. |
| Controllo costi | Gestione costi di Azure budget, avvisi, esportazioni, tag | Crea il ciclo di monitoraggio che impedisce ai crediti di trasformarsi in consumo non monitorato. |
Tip
L’utilizzo di Servizio Azure Kubernetes (AKS) con una sottoscrizione sponsorizzata è coperto automaticamente finché sono disponibili i crediti per startup: non è necessaria alcuna configurazione né alcuna impostazione della fatturazione. Se si creano risorse del servizio Azure Kubernetes (incluse le risorse automatiche del servizio Azure Kubernetes) nella sottoscrizione Azure sponsorizzata, l'utilizzo viene coperto automaticamente dai crediti di avvio, inclusi i costi di calcolo, archiviazione e rete associati ai cluster del servizio Azure Kubernetes di cui è stato effettuato il provisioning.
Usare crediti per la velocità di sviluppo con GitHub
L'utilizzo di GitHub non è coperto dai crediti per startup per impostazione predefinita. È necessario connettere la sottoscrizione Azure come metodo di pagamento in GitHub prima di poter applicare crediti ai servizi di GitHub basati sull'utilizzo idonei, indicati nella tabella seguente.
| servizio GitHub | Come le startup lo usano | Configurazione che tiene conto del credito |
|---|---|---|
| GitHub Copilot | Accelerare la codifica, i test, i refactoring, la documentazione e l'onboarding per piccoli team di progettazione. | Verificare che il modello di fatturazione GitHub supporti la fatturazione a consumo tramite Azure, quindi connettere la sottoscrizione Azure. |
| GitHub Codespaces | Crea ambienti di sviluppo replicabili per collaboratori esterni, fondatori e nuovi assunti, senza discrepanze dovute alle configurazioni locali. | Usare precompilazione e limiti di spesa in modo che gli ambienti non vengano eseguiti automaticamente. |
| GitHub Actions | Compilare, testare, analizzare e distribuire in Azure dallo stesso repository in cui si verifica il lavoro del prodotto. | Collegate la fatturazione ad Azure per l'utilizzo a consumo idoneo e mantenete i flussi di lavoro brevi, memorizzati nella cache e con ambito definito. |
| GitHub alla distribuzione di Azure | Distribuisci App Service, Container Apps, Functions, AKS e i modelli di infrastruttura dalle pull request. | Utilizzare la federazione delle identità dei carichi di lavoro anziché segreti a lungo termine, ove possibile. |
Come connettere la sottoscrizione Azure a GitHub
- Accedi al tuo account GitHub.
- Passare a Fatturazione e pagamenti nelle impostazioni dell'account.
- Selezionare Aggiungi metodo di pagamento e scegliere sottoscrizione di Azure.
- Eseguire l'autenticazione con le credenziali di Azure.
- Concedi l'autorizzazione per verificare la proprietà dell'abbonamento.
- Selezionare la sottoscrizione di Azure da usare.
- Confermare la connessione.
Dopo la connessione, l'utilizzo idoneo di GitHub verrà addebitato ai tuoi crediti startup.
Creare prodotti di intelligenza artificiale con Microsoft Foundry
Microsoft Foundry è il luogo in cui i crediti si trasformano in accelerazione dello sviluppo di prodotti di IA. Usalo per testare la qualità del modello, creare sistemi di generazione aumentata dal recupero, valutare la sicurezza, distribuire agenti e connettere i carichi di lavoro di IA ai servizi Azure che archiviano dati, segreti, dati di telemetria e logica applicativa.
Caution
I modelli venduti direttamente da Azure e fatturati tramite la sottoscrizione Azure sono coperti dai crediti di avvio. I modelli di provider di terze parti (incluso Anthropic) e i partner disponibili tramite Microsoft Marketplace non sono coperti. Per altri dettagli, vedere Microsoft for Startups Sponsorship Coverage for Foundry Models.
| Carico di lavoro di intelligenza artificiale | Modello di Azure supportato dal credito | Cosa misurare |
|---|---|---|
| Creare un prototipo di una funzionalità basata su modello | Distribuisci i modelli Foundry offerti da Azure, connettiti da App Service o da Container Apps e archivia i segreti in Key Vault. | Costo per richiesta, latenza, completamento delle attività riuscite e feedback degli utenti. |
| Generazione aumentata dal recupero | Usare Azure AI Search per il recupero, Archiviazione BLOB di Azure per i documenti di origine e un modello Foundry per la generazione. | Percentuale di risposte fondate, latenza di recupero, utilizzo dei token e aggiornamento delle fonti. |
| Incorporamenti e ricerca | Usare gli embedding dei modelli idonei con fatturazione Azure con gli indici vettoriali di Azure AI Search. | Costo dell'indice, latenza delle query, pertinenza e crescita dell'archiviazione. |
| Flussi di lavoro dell'agente | Usare progetti Foundry, identità gestita, Key Vault e Monitoraggio di Azure per gestire gli strumenti e osservare il comportamento. | Operazione riuscita, categorie di errori, completamento attività, eventi di sicurezza e costi per flusso di lavoro. |
| Carichi di lavoro multimodali | Usa modelli di visione artificiale, audio, immagini o video fatturati tramite Azure quando i requisiti di idoneità e la disponibilità nell’area geografica lo consentono. | Dimensioni di input, qualità dell'output, tempo di risposta e costo per cliente. |
Usare i modelli Di fuochi d'artificio su Foundry
Fireworks on Microsoft Foundry consente alle startup di accedere alle opzioni di modello open-weight e personalizzate selezionate all'interno di un progetto Foundry, con governance Azure, controlli di accesso e gestione dei progetti. Poiché i modelli Fireworks vengono fatturati e venduti tramite Azure, i crediti di avvio si applicheranno all'utilizzo dei modelli.
| Utilizzare Fuochi d'artificio su Foundry quando | Perché aiuta | Controlla prima |
|---|---|---|
| È necessario valutare i modelli a pesi aperti insieme ai modelli di Azure OpenAI. | È possibile confrontare qualità, latenza e costo per attività dallo stesso progetto Foundry. | Confermare il modello di Fuochi d'artificio selezionato, il tipo di distribuzione, l'area geografica e l'idoneità al credito. |
| È necessario un endpoint compatibile con OpenAI per un'app esistente. | È possibile testare modelli alternativi con un minor numero di modifiche dell'applicazione. | Verifica che il comportamento del modello, l'avviso di ritiro e le condizioni di anteprima siano adatti al tuo caso d'uso. |
| Sono disponibili pesi del modello personalizzati che corrispondono alle architetture supportate. | Bring Your Own Model può ridurre i costi di cambio quando un modello proprietario o ottimizzato è fondamentale per il prodotto. | Esaminare le architetture supportate, la gestione dei dati e le limitazioni di conformità. |
| È necessario effettuare il provisioning della velocità effettiva per l'inferenza prevedibile di volumi elevati. | La capacità preallocata può rendere più prevedibili i costi e la latenza per il traffico di produzione prevedibile. | Usarlo dopo aver misurato il traffico reale, non durante gli esperimenti iniziali. |
Tenere traccia della spesa di credito in modo sicuro
Il consumo di credito può sentirsi al sicuro perché non raggiunge immediatamente la carta di credito. Consideralo come un buffer temporaneo, non come un sostituto del controllo dei costi. I crediti si esauriscono e la sottoscrizione passa al pagamento in base al consumo in modo che le applicazioni possano continuare a essere in esecuzione.
| CTRL | Perché è importante | Configurazione fine settimana |
|---|---|---|
| Budget e avvisi | Azure budget notificano quando la spesa effettiva o prevista supera le soglie. | Creare budget di sottoscrizione mensili al 50%, all'80% e al 100% del consumo di credito previsto. |
| Tag obbligatori | I tag consentono di rispondere all'ambiente, al team, al cliente o alla funzionalità che ha causato la spesa. | Richiedi i tag di ambiente, proprietario, carico di lavoro e fase tramite criteri o modelli di distribuzione. |
| Revisione a livello di servizio | Le startup agli inizi spesso riscontrano una concentrazione della spesa in IA, database, storage o capacità di calcolo inattiva. | Rivedi ogni mese i servizi principali e collega ogni voce di spesa più consistente a una decisione di prodotto. |
| Metriche di utilizzo del modello | La spesa per l’IA aumenta con il numero di token, la lunghezza del contesto, il recupero delle informazioni, i nuovi tentativi e la crescita degli utenti. | Tenere traccia dei costi per ogni attività riuscita, non solo il costo per token. |
| Pulizia durante l'inattività | I crediti vengono spesso persi per le risorse non di produzione, i dischi non aggiornati, gli INDIRIZZI IP pubblici inutilizzati e i cluster di test. | Aggiungi un'attività di pulizia ricorrente in GitHub e assegnala all'ingegnere di turno per i rilasci. |
Tip
Non aspettare che i crediti siano quasi esauriti per capire la unit economics. Il tempo migliore per misurare il costo per cliente attivo, il costo per flusso di lavoro o il costo per milione di token è mentre i crediti offrono ancora spazio per modificare l'architettura.
Domande frequenti
Cosa accade quando si esauriscono i crediti di avvio?
La sottoscrizione Azure passa automaticamente al pagamento in base al consumo, assicurando che le applicazioni continuino a essere in esecuzione senza interruzioni.
Perché è necessario aggiungere una carta di credito?
Una carta di credito è necessaria per la verifica dell'identità, i servizi non coperti dai crediti e la transizione automatica al pagamento in base al consumo alla scadenza dei crediti.