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Microsoft compra Groove Networks, fundada por Ray Ozzie, quien en ese momento fue nombrado uno de los tres Chief Technology Officers (CTO) de la compañía. Ozzie había sido el responsable de la visión de una plataforma de colaboración en la nube, que marcó el inicio de lo que más tarde sería Azure.
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Microsoft anuncia el proyecto en la nube bajo el nombre en código Red Dog, que en sus primeros días sería una extensión de Windows NT para operar en la nube. Este fue el germen de lo que más tarde se conocería como Windows Azure.
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Microsoft presenta la base de datos relacional en la nube SQL Azure, dando un paso clave hacia la creación de una plataforma integral de servicios en la nube. Esto permitió a los desarrolladores almacenar y gestionar datos de manera flexible y escalable, integrando las bases de datos en la nube de Azure.
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Microsoft lanza oficialmente Windows Azure, un servicio de computación en la nube que incluía almacenamiento de datos (Azure Blob Storage), bases de datos en la nube (SQL Azure), y un service bus para aplicaciones distribuidas. Azure se posicionó como una alternativa directa a competidores como Amazon EC2 y Google App Engine.
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Azure amplió sus capacidades, lanzando nuevas funcionalidades como el Administrador de Tráfico, un motor de informes para SQL Azure, y un programador para computación de alto rendimiento (HPC), lo que permitió a los usuarios gestionar mejor el tráfico y el análisis de datos en la plataforma.
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Con la creciente popularidad de Amazon EC2 y el software de código abierto, Microsoft adaptó Azure para ofrecer más opciones de Infraestructura como Servicio (IaaS), permitiendo la creación de máquinas virtuales para Windows y Linux. También se introdujeron nuevas opciones para los desarrolladores, como soporte para el Python SDK y la copia de seguridad local.
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Windows Azure se renombró oficialmente a Microsoft Azure, reflejando su enfoque más amplio que incluía soporte para sistemas operativos no Windows. Además, se introdujo Azure Resource Manager (ARM), una herramienta clave para la administración de recursos, que facilitó la implementación, la organización y el control de acceso a los servicios de Azure.
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Microsoft adquirió Revolution Analytics, lo que permitió incorporar el lenguaje R para el análisis estadístico avanzado y los gráficos en Azure. También comenzó a integrar la plataforma con el Internet de las Cosas (IoT), desarrollando soluciones para conectar dispositivos a la nube a través de tecnologías como IoT Hub, Event Hub, y Stream Analytics.
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Microsoft introdujo el Azure Kubernetes Service (AKS), una herramienta que facilita la administración de aplicaciones en contenedores utilizando Kubernetes. Esto marcó un paso importante en la adopción de contenedores y la gestión eficiente de aplicaciones distribuidas en la nube.
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Microsoft presentó una nueva versión de su logotipo y continuó expandiendo sus servicios en áreas clave como contenedores, bases de datos distribuidas, y la creación de aplicaciones multicloud. Esta expansión marcó el crecimiento de Azure como una plataforma completa para desarrolladores y empresas.
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Azure comenzó a enfocarse más en el desarrollo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), lanzando Azure ML Studio para crear y entrenar modelos de ML de forma gráfica y accesible. También se introdujo Azure ML Services, que ofrecía capacidades avanzadas de entrenamiento de modelos y MLOps (operaciones de machine learning).
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Microsoft presentó Azure Front Door, un servicio de entrega de contenido y seguridad de aplicaciones web, diseñado para mejorar el rendimiento, la disponibilidad y proteger las aplicaciones de amenazas cibernéticas como ataques DDoS, lo que fortaleció aún más las capacidades de seguridad de Azure.
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Con la creciente adopción de arquitecturas híbridas y multinubes, Microsoft lanzó Azure Arc, una plataforma para gestionar aplicaciones y recursos tanto en Azure como en entornos locales y otras nubes, permitiendo una infraestructura más flexible y distribuida.
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Azure IoT Edge, una solución que integra tecnologías de IoT y AI para ejecutar modelos de IA en dispositivos de borde, se convirtió en una pieza clave de la estrategia de Azure. Esta plataforma permitió a las empresas gestionar y analizar datos en tiempo real a medida que se generaban, sin necesidad de depender de la nube para todo el procesamiento.
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Microsoft hizo grandes avances en el campo de la inteligencia artificial con la introducción del Azure OpenAI Service, una colaboración con OpenAI para integrar modelos avanzados de IA como GPT-3 en la plataforma Azure. Esto permitió a las empresas integrar procesamiento de lenguaje natural en sus aplicaciones y servicios con una escala y seguridad empresarial.
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Microsoft profundiza su inversión en computación cuántica con Azure Quantum, brindando acceso a recursos cuánticos avanzados, como los de IonQ y Honeywell, para resolver problemas complejos que las computadoras clásicas no pueden abordar.
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Microsoft amplía su plataforma hacia el metaverso, integrando realidad aumentada y virtual en Azure, ayudando a las empresas a crear espacios colaborativos inmersivos para capacitación y trabajo remoto, impulsados por HoloLens y Azure Digital Twins.
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Uno de los avances más significativos de Microsoft Azure será la integración profunda de IA generativa. Con modelos aún más avanzados de GPT y otros sistemas de IA, Azure permitirá a las empresas automatizar procesos creativos complejos como la creación de contenido, análisis predictivo y optimización de la experiencia del cliente. Esto transformará industrias al permitir la personalización masiva y la toma de decisiones autónoma, impulsando la transformación digital a una nueva escala.