Aplikazio adimendunen lan-kargen diseinu-printzipioak

2025-07-09

Aplikazio adimendunen lan-kargen plangintza, garapena eta mantentzeari buruzko gida Well-Architected-en eta arkitektura-bikaintasunaren bost zutabeetan oinarritzen da. Power Platform

Ondo arkitekturatutako zutabea	Historia
Fidagarritasuna	Aplikazio-lan-karga adimendun batek arkitektura-geruzan erresilientzia behar du, IA ereduak eta lan-fluxuak oso eskuragarri daudela eta akatsetatik azkar berreskura daitezkeela ziurtatzeko. Akatsak kudeatzeko mekanismo sendoak ezartzea. Arkitektura erresiliente batek IA ereduek erabiltzen dituzten datuen osotasuna ere mantentzen du, irteera koherenteak eta zehatzak bermatuz.
Segurtasuna	Aplikazio adimenduneko lan-karga batek askotan datu sentikorrak kudeatzen ditu. Babestu IA modeloek erabili eta sortutako datu sentikorrak. Ezarri enkriptazioa, sarbide-kontrolak eta aldizkako segurtasun-auditoriak. Ziurtatu lan-karga araudi garrantzitsuen araberakoa dela, hala nola GDPR (Datuak Babesteko Erregelamendu Orokorra) eta HIPAA (Osasun Aseguruaren Eramangarritasun eta Erantzukizun Legea), erabiltzaileen pribatutasuna eta datuak babesteko.
Errendimenduaren eraginkortasuna	Aplikazio adimenduneko lan-karga bat datu-bolumen gero eta handiagoak eta erabiltzaileen eskaerei egokitzeko diseinatu behar da. Identifikatu errendimendu-neurri nagusiak eta ezarri jarraipena lan-kargaren errendimendu-helburuak lortzeko aurrerapena jarraitzeko. Aplikazio adimendunen lan-kargen testuinguruan, errendimenduak autozerbitzuaren bidez burutu daitezkeen eskaera eta interakzio kopurua ere kontuan hartzen du, bestela gizakiaren esku-hartzea beharko bailuketelako.
Eragiketa-bikaintasuna	Aplikazio adimenduneko lan-karga batek jarraipen eta erregistro integrala behar du IA ereduen, lan-fluxuen eta elkarrizketen errendimendua eta osasuna jarraitzeko. Monitorizazioak arazoak azkar identifikatzen eta konpontzen laguntzen du. Eragiketa-bikaintasunaren zutabeak automatizazioa erabiltzea gomendatzen du eragiketak errazteko, eskuzko esku-hartzea murrizteko eta giza akatsen arriskua minimizatzeko.
Esperientzia optimizazioa	Aplikazio-lan-karga adimendun batek elkarrizketa-diseinua lehenetsi beharko luke, erabiltzaileek ahalegin minimoarekin beren helburuak lortzeko aukera ematen dien esperientzia erabilerraza bermatzeko. Diseinuak IA sortzaileak kudeatu ezin dituen gaiak kontuan hartu eta ordezko mekanismoak sartu beharko lituzke. Era berean, ezar ezazu erabiltzaileen iritzia biltzeko mekanismoak eta etengabe hobetu IA ereduak eta lan-karga iritzi horretan oinarrituta.

Fidagarritasuna

Power Platform-rekin aplikazio adimendun baten lan-karga diseinatzen duzunean, erresilientzian eta erabilgarritasunean jarri arreta.

Erresilientzia sistema batek huts egiteetatik berreskuratzeko eta funtzionatzen jarraitzeko duen gaitasuna da.
Eskuragarritasunak etenik gabeko funtzionamendua bermatzen du. Erabilgarritasun handiak aplikazioen geldialdiak minimizatzen ditu eta intzidenteen berreskurapena hobetzen du.

Fidagarritasuna garrantzitsua da edozein lan-karga garatzean, eta IA sortzailea ez da salbuespena. Izan ere, faktore bereziak daude kontuan hartu beharreko IA sortzaileen lan-kargak diseinatzerakoan. Erresilientzia aitortzea eta azpimarratzea ezinbestekoa da IA lan-karga sortzaileetarako, erakundearen erabilgarritasuna bermatzeko eta negozioen jarraitutasuna mantentzeko.

Hutsak hodeian gerta daitezke. Hutsuneak guztiz saihesteko ahaleginaren ordez, zure helburua osagai bakar baten akatsen ondorioak minimizatzea izan beharko litzateke. Erabili ondorengo informazioa geldialdi-denbora minimizatzeko eta erabilgarritasun handiko gomendatutako praktikak zure aplikazio adimenduneko lan-kargan txertatuta daudela ziurtatzeko:

Ziurtatu lan-kargak akatsak kudeatu ditzakeela eta funtzionatzen jarrai dezakeela, funtzionalitate murriztua izan arren. Akats potentzialak identifikatu eta sistema erresiliente bihurtu, akats horiek onartu eta horietatik berreskuratzeko.
Lan-karga behagarria egin, garapen-taldeek akatsetatik ikas dezaten. Arazoak azkar identifikatu eta konpondu monitorizazio, erregistro eta alerta mekanismoak ezarriz.
Ziurtatu lan-karga eskalagarria dela karga aldakorrak kudeatzeko, batez ere eskaera aldakorrak izan ditzaketen IA lan-kargentzat.
Akatsak kudeatzeko eta berreskuratzeko mekanismo sendoak ezartzea. Konfiguratu sistemaren akatsen alerta automatikoak eta izan berreskuratze azkarrerako plan argi bat.
Balioztatu helburuko arkitektura eta eskala txat-mezuen edo elkarrizketen helburu-bolumenak ulertuz. Helburu-bolumenek aplikazio adimendunaren lizentzia-alderdiak eta elkarrizketen transkripzioen biltegiratzean izan dezakeen eragina ere balioztatzen laguntzen dute. Dataverse

AI sortzailearen gaitasunak erabiltzen dituzten aplikazio adimendunetarako, kontuan hartu ez bakarrik erresilientzia eta erabilgarritasuna, baita lan-karga adimendunak ematen dituen erantzunen fidagarritasuna eta zehaztasuna ere. Kontuan hartu gomendio hauek diseinu bakoitzerako:

Optimizatu Berreskuratze Areagotuko Sorkuntzarako (RAG): Ziurtatu zure datuak garbi eta ondo egituratuta daudela, sortu txertatze eta indize eraginkorrak berreskuratze azkarra lortzeko, eta ezarri jarraipen eta feedback mekanismo sendoak lan-kargaren errendimendua etengabe hobetzeko.
Gomendio eraginkorrak Diseinatu zehatzak eta testuinguruari dagozkion galderak IAri erantzun zehatzak emateko gidatzeko.
Ohiko ebaluazioa Ezarri etengabeko IA irteeren monitorizazioa eta probak zehaztasuna, garrantzia eta atxikimendu etikoa ebaluatzeko.
Feedback begiztak: Erabiltzaileek zehaztasun eza salatu dezaketen feedback mekanismoak ezarri, eta gero ereduak findu eta hobetzeko erabil daitezke. Microsoft Copilot Studio eskaintzen du bezeroen gogobetetasun analisiak, zure agentearen erantzunekiko gogobetetasun edo atsekabearen eragileei buruzko informazio erabilgarria ematen dutenak.
Domeinu espezifikoko prestakuntza Testuinguru zehatzetan zehaztasuna hobetzeko, domeinu espezifikoetako datuetan oinarritutako ereduak doitzea.
Ohiko eguneratzeak Aldian-aldian eguneratu ereduak datu berriekin, haien garrantzia eta zehaztasuna mantentzeko.
Asmakizun ezezagunak: Asmakizun ezezagunak kudeatzeko Erantzun sortzaileak erabili eskuragarri dauden datu-iturrietatik erantzunak aurkitzeko eta Ordezko gaia erabili beste sistemekin integratzeko.

Segurtasuna

Erantzukizun partekatuko eredu batean:

Erakundeak dira, batez ere, lan-kargak kudeatzeaz eta erabiltzeaz arduratzen direnak.
Microsoftek azpiko azpiegituraren segurtasuna kudeatzen du, datu-zentroak, sareko segurtasuna eta segurtasun fisikoaren neurriak eta segurtasun-ezaugarri integratuak barne, hala nola enkriptatzea, identitateen kudeaketa eta industria-estandarren betetzea. Informazio gehiago Segurtasuna Microsoft Power Platform eta Copilot Studio segurtasuna eta gobernantza atalean.

Zerbitzuak eta teknologiak aldizka ebaluatzea gomendatzen dizugu, zure segurtasun-jarrera mehatxu-paisaia ebolutibora egokitzen dela ziurtatzeko. Segurtasun neurriak ezartzeko lankidetzan ari garenean, ezinbestekoa da saltzaileekin erantzukizun partekatuaren eredua argi ulertzea.

Hainbat metodo erabil ditzakezu zure aplikazio adimendunen lan-kargak babesteko:

Erabiltzaileen autentifikazioa eta sarbide-kontrola: Ezarri autentifikazio eta sarbide-kontrol neurri sendoak baimendutako erabiltzaileek soilik sar daitezkeela aplikazio adimenduneko lan-kargara. Aplikazio adimenduneko lan-kargara baimenik gabe sartzeak datu-urraketak, baliabideen erabilera okerra eta informazio sentikorra agerian uztea ekar dezake. Autentifikazio-mekanismo ahulek edo eraginkortasun ezak erabiltzaile-kontuak arriskuan jar ditzakete.
Betetzea: Ziurtatu datuak babestuta eta arauzko eskakizunen arabera kudeatzen direla. Ulertu tokiko araudia, egon informatuta tokiko datuen babeserako legeei buruz eta ziurtatu zure datuen egoitza-estrategia araudi horiekin bat datorrela.
Integrazioa: Ziurtatu integrazio guztiak zerbitzu-printzipioekin. Barneko eta kanpoko amaierako puntuen sarearen osotasuna kontrolatu eta babestu segurtasun gaitasunen eta gailuen bidez, hala nola suebakiak edo web aplikazioen suebakiak.
Jarraipen eta auditoria jarraitua: Lan-kargen jarduerak etengabe kontrolatu eta auditoriatu, detektatu eta proaktiboki erantzuteko.
Azure segurtasun tresnak: Erabili Azure-ren segurtasun tresna integratuak, hala nola Microsoft Defender for Cloud eta Azure Policy, segurtasun politikak kontrolatu eta betearazteko.
Langileen prestakuntza: Langileei datuen babeserako jardunbide egokien eta datuen egoitza-eskakizunak betetzearen garrantziaren berri eman.

Errendimenduaren eraginkortasuna

Errendimendu-eraginkortasuna zure lan-kargak erabiltzaileek jarritako eskaerei erantzuteko modu eraginkorrean eskalatzeko duen gaitasuna da.

Handitu errendimenduaren eraginkortasuna honen bidez:

Helburuko bolumenak ulertzea, helburuko arkitektura eta eskala balioztatzeko. Helburu-bolumenek IA sortzailearen (agentearen) lizentzia-alderdiak eta elkarrizketen transkripzioen biltegiratzean izan dezakeen eragina balioztatzen laguntzen dute. Dataverse
Plataformaren mugak ulertzea . Zure aplikazio adimendunaren lan-karga kanpoko sistemekin integratzen duzunean, adibidez HTTP eskaeren bidez, garrantzitsua da osagai guztiek karga kudeatu dezaketela balioztatzea. Power Automate
Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights eta alertak bezalako tresnak erabiliz errendimendua etengabe kontrolatzea eta anomaliak detektatzea.
Espero diren erantzun-denborak ulertzea:
- Lehenengo txata kargatzea eta lehenengo mezuaren erantzuna
- Agenteak erabiltzaileen kontsultei erantzuteko duen gehienezko latentzia
- Ekintza luzeak kudeatzeko ikuspegia (adibidez, kanpoko sistema batek datuak itzultzeko zain egotea)
Desbideratze-tasa optimizatzea, edo eskaerak autozerbitzuan burutzeko abiadura automatizazioari esker (giza laguntza behar duten eskaeren kopurua murriztea). Informazio gehiago Aplikazio-lan-karga adimendunetarako errendimendu-optimizazioa atalean.

Alderdi horietako bakoitza kontuan hartuta, aplikazio-lan-karga adimenduna eraikitzen lagunduko dizu, erabiltzaile-esperientzia koherente eta kohesionatua eskainiz.

Bikaintasun operatiboa

Eragiketa-bikaintasunak zure aplikazio adimendunen lan-karga laguntzeko prozesu eraginkorrak garatzea dakar.

Funtzionamendu-akatsek beste diseinu-arlo batzuetan eragina izan dezakete, baita aplikazio adimenduneko lan-kargaren arrakasta orokorrean ere. Garrantzitsua da zure eragiketa-prozesuak egokitzea ekoizpenean aplikazioen lan-karga adimenduna onartzeko. Hurrengo gomendioek eragiketa-bikaintasuna bultzatzen dute:

Automatizatu eraikitze eta kaleratze prozesuak. Eraikuntza eta argitalpen prozesu guztiz automatizatuek marruskadura murrizten dute eta eguneratzeen hedapenaren abiadura handitzen dute, errepikagarritasuna eta koherentzia lortuz ingurune guztietan. Automatizazioak feedback begizta laburtzen du, garatzaileek aldaketak bultzatzen dituztenetik kodearen kalitateari, proben estaldurari, erresilientziari, segurtasunari eta errendimenduari buruzko informazioa lortzeraino, eta horrek guztiak garatzaileen produktibitatean laguntzen du.
Mantendu gobernantza eta betetzea.
Aztertu zure ingurunearen errendimendua eta osasuna ekoizpenean.
Mantendu dokumentazioa honako hauek jasotzen dituena:
- Arazoak konpontzeko prozedurak
- Hondamendien berreskurapen planak
Arazoak konpontzeko prozesua bizkortzeko moduari buruzko zuzenketa-gidalerroak eman.
Sustatu etengabeko hobekuntza operatiboa. Lehentasuna eman sistemaren eta erabiltzailearen esperientziaren etengabeko hobekuntzari. Erabili osasun-eredu bat eragiketa-eraginkortasuna ulertzeko eta neurtzeko, aplikazio-taldeek hutsuneak modu iteratiboan ulertu eta konpontzeko feedback-mekanismoekin batera.

Gomendio hauek zure taldeari modu eraginkor eta garden batean elkarlanean aritzen lagun diezaiokete.

Esperientzia optimizazioa

Aplikazio-lan-karga adimendun batek elkarrizketa-diseinua lehenetsi beharko luke, erabiltzaileek ahalegin minimoarekin beren helburuak lortzeko aukera ematen dien esperientzia erabilerraza bermatzeko. Diseinuak IA sortzaileak kudeatu ezin dituen gaiak jorratu beharko lituzke eta ordezko mekanismoak barne hartu. Era berean, ezar ezazu erabiltzaileen iritzia biltzeko mekanismoak eta etengabe hobetu IA ereduak eta lan-karga iritzi horretan oinarrituta.

Aplikazio adimendun baten lan-kargarako erabiltzailearen esperientzia optimizatzeak hainbat kontu nagusi ditu:

Elkarrizketa-diseinua Diseinatu elkarrizketa intuitiboak eta erraz nabigatzeko modukoak. Erabili hizkuntza argi eta zehatza, eta ziurtatu adimen artifizialak erabiltzaileen ohiko kontsultak eraginkortasunez kudeatu ditzakeela. Erabiltzaileei ahalegin minimoarekin beren helburuak lortzen laguntzean zentratu. Erabiltzailearen asmoak ulertu eta erantzun egokiak eman azkar, erabiltzaile-esperientzia ezin hobea eta eraginkorra bermatzeko.
Mugak maneiatzea Ezarri ordezko mekanismoak IA sortzaileak kudeatu ezin dituen gaietarako, hala nola erabiltzaileak bezeroarentzako arreta-zerbitzuko ordezkariengana birbideratzea edo baliabide alternatiboak eskaintzea. Diseinatu erroreak kudeatzeko prozesu sendoak, ustekabeko sarrerak modu egokian kudeatzeko. Erabiltzaileei jakinarazi IAk ezin duenean haien eskaera prozesatu eta alternatibak eskaini.
Erabiltzaileen iritzia: Erabiltzaileen iritzia etengabe biltzeko mekanismoak integratu. Microsoft Copilot Studio bezeroen gogobetetasunaren analisiak eskaintzen ditu , zure agentearen erantzunekiko gogobetetasun edo atsekabearen eragileei buruzko informazio baliagarria emanez. Erabili bildutako iritzia IA ereduak eta lan-karga orokorra hobetzeko eta fintzeko. Erabiltzailearen sarreran oinarritutako eguneratze erregularrek erabiltzailearen esperientzia nabarmen hobetu dezakete.
Pertsonalizazioa eta pertsonalizazioa: Pertsonalizatu gonbidapenak eta argibideak zure erabilera-kasu espezifikoekin eta erabiltzaileen beharrekin bat etortzeko, erantzun zehatzagoak eta egokiagoak bermatzeko. Erabili kate dinamikoa abiarazleak automatizatzeko eta gai-fluxuak eraginkortasunez kudeatzeko, eskuz aurrez definitutako gaien beharra murrizteko eta IAren erabiltzaileen asmoa ezagutzeko gaitasuna hobetzeko. Informazio gehiago Optimizatzeko gonbidapenak eta gaien konfigurazioa atalean.

Hurrengo urratsak

Ongi Arkitekturatutako Esparruaren diseinu-printzipioak aplikazio adimendunen lan-kargen diseinu-eremuetan txertatzen dira. Diseinu-eremu bakoitzak gidaritza espezifikoa eskaintzen du produktibitatea modu eraginkorrean hobetzeko behar duzun informazioa azkar eskuratzeko.

Hasi lan-karga bat onartzeko beharrezkoak diren diseinu-konsiderazioak berrikusiz: