Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Az alábbi példákból megtudhatja, hogyan használhatja az Azure Container Appst különböző környezetekben, és hogyan párosíthatja a különböző technológiákkal.
| Név | Leírás |
|---|---|
|
A/B A ASP.NET Core-alkalmazások tesztelése az Azure Container Apps használatával |
Bemutatja, hogyan használhatja a Azure-alkalmazás-konfigurációt, ASP.NET alapvető funkciójelzőket és az Azure Container Apps-változatokat a funkciók fokozatos kiadásához vagy A/B-tesztek végrehajtásához. |
| gRPC és ASP.NET Core az Azure Container Appsben | Ez az adattár egy egyszerű forgatókönyvet tartalmaz, amely bemutatja, hogyan épül fel egy ASP.NET Core 6.0-alkalmazás natív felhőbeli alkalmazásként. Az alkalmazást az Azure Container Apps üzemelteti, amely gRPC-kérés-/válaszátvitelt használ a Feldolgozó mikroszolgáltatásokból. A gRPC szolgáltatás egyszerre streameli az érzékelőadatokat egy Blazor-kiszolgáló előtérbe, így valós időben láthatja a diagramon szereplő adatokat. |
| Orleans-fürt üzembe helyezése a Container Appsben | Azure Container Apps alapján futó Microsoft Orleans-fürt indítására vonatkozó teljes körű mintaoktatóanyag. A feldolgozó mikroszolgáltatások gyorsan továbbítják az adatokat egy háttér orleans-i fürtbe monitorozás és tárolás céljából, és több ezer fizikai eszközt emulálnak a területen. |
| Bevásárlókocsis Orleans-alkalmazás üzembe helyezése a Container Appsben | Egy teljes körű példa bevásárlókosár alkalmazás, amely ASP.NET Core Blazor Serverben készült, az Orleans keretrendszerrel telepítve az Azure Container Apps-be. |
|
ASP.NET Core felület két háttérrendszeri API-val az Azure Container Apps szolgáltatásban |
Ez a minta bemutatja, ASP.NET Core 6.0 használható az Azure Container Appsben üzemeltetett natív felhőalkalmazások létrehozásához. |
|
ASP.NET Core front-end két backend API-val az Azure Container Appsben (Dapr használatával) |
Bemutatja, hogy a ASP.NET Core 6.0 hogyan használható egy natív felhőbeli alkalmazás létrehozásához az Azure Container Appsben a Dapr használatával. |
| A Drupal üzembe helyezése az Azure Container Appsben | Bemutatja, hogyan helyezhet üzembe drupal-webhelyet az Azure Container Appsben az Azure Database for MariaDB és az Azure Files használatával statikus objektumok tárolására. |
| Az első Java-alkalmazás elindítása az Azure Container Appsben | Egy PetClinic nevű monolitikus Java-alkalmazás, amely a Spring Framework használatával készült. A PetClinic egy jól ismert mintaalkalmazás, amelyet a Spring Framework közössége biztosít. |
| Az első Java-mikroszolgáltatás-alkalmazás elindítása az Azure Container Appsben | A PetClinic és a Spring Framework használatával készült, mikroszolgáltatás-alapú verziója, amely bemutatja a konfigurációkezelést, a szolgáltatásfelderítést és az állapot/metrikák monitorozását az Azure Container Appsben. |
| Az első Java Spring Batch-alkalmazás elindítása az Azure Container Appsben | Egy Java Spring Batch-alkalmazás, amely az átmeneti statisztikák betöltési feladatát mutatja be, a Spring Batch Football-feladat mintájából átalakítva, és az Azure Container Appsbe telepíthető. |
| Az első Java AI-alkalmazás elindítása az Azure Container Appsben | A Spring-AI-keretrendszerrel létrehozott Java AI-alkalmazás, amely bemutatja, hogyan integrálható az Azure OpenAI-képességekkel a PetClinic-alkalmazás intelligens Csevegőrobottal való továbbfejlesztése és az Azure Container Appsben való üzembe helyezése érdekében. |
| mTLS-kiszolgálóalkalmazás az Azure Container Appsben | Java-minta különböző Java API-k használatával bemutatja, hogyan nyerhet ki X.509-tanúsítványokat a bejövő kérelmekből, beleértve a Servlet Jakarta API-t, a Servlet Javax API-t és a Reactive API-t. Emellett a Spring Securityen kívüli Azure Container Apps-tanúsítványok ellenőrzésének teljes felhasználói élménye érdekében a minták azt is bemutatják, hogy egy egyéni megbízhatósági tárolót tölt be a tanúsítványok ellenőrzéséhez. |
| ChatGPT + Nagyvállalati adatok az Azure OpenAI és az Azure AI Search (JavaScript) használatával | Az Azure OpenAI és az Azure AI Search használatával bemutatja a Visszakeresés-alapú generálás (RAG) működését teljes előtér- és háttérrendszerrel, mintául szolgáló adatokkal és azd üzembe helyezési szkriptekkel a teljes körű tesztelés érdekében. |
| Azure OpenAI RAG workshop (Node.js) | Egy monorepó, amely bemutatja, hogyan hozhat létre RAG csevegési élményeket LangChain.js, Fastify és opcionális vektortárolókkal; részletes gyakorlatokat és üzembe helyezési útmutatót tartalmaz. |
| Node.js Mikroszolgáltatás-műhely | A mikroszolgáltatások alapjait tanítja meg a Node.js, a Docker és az Azure Container Apps használatával, például az Express, a Fastify és a NestJS, valamint a docker-compose és az üzembehelyezési szkriptek használatával. |
| AI Travel Agents – Agenciális irányítás | Moduláris referenciaalkalmazás, amely bemutatja a többügynök-vezénylést (LangChain.js, LlamaIndex.TS, Microsoft Agent Framework) és MCP-kiszolgálókat az Azure Container Appsbe való üzembe helyezéshez csomagolva. Pythont, Node.js, Java- és .NET-t használ. |
| Távoli MCP az Azure Container Apps-szel (Node.js/TypeScript) | Rövid útmutató sablon a Model Context Protocol (MCP) HTTP-kiszolgáló Azure Container Appsen való futtatásához; JWT-alapú hitelesítést, példákat és azd üzembe helyezési utasításokat tartalmaz. |
| Kiszolgáló nélküli RAG a LlamaIndex + Azure Dynamic Sessions használatával | Teljes körű Next.js RAG-alkalmazás LlamaIndex és Azure Dynamic Sessions (kódértelmezési eszköz) használatával, sablonokkal azd telepíthető az Azure Container Apps platformra. React-t használ. |
| LlamaIndex – rövid útmutató (JavaScript) | Kiszolgáló nélküli rövid útmutató, amely bemutatja, hogyan hozhat létre LlamaIndex-alapú csevegőalkalmazást az Azure OpenAI és az Azure Container Apps használatával; tartalmazza a gyakori fájltípusok betöltését és a helyi azd üzembe helyezési útmutatót. |
| LlamaIndex vektorkeresés (JavaScript) | LlamaIndex RAG-csevegési minta, amely az Azure OpenAI-beágyazásokat és az Azure AI Search vektorlekérést kombinálja a mintaadatokkal és az Azure Container Apps üzembe helyezési utasításaival. |