Azure Well Architected Framework

Azure Well-Architected Framework è un set di set di principi basati sulla qualità, punti decisionali architetturali e strumenti di revisione progettati per aiutare gli architetti di soluzioni a creare una base tecnica per i carichi di lavoro.

Esplorare il framework

Azure Well Architected Framework

Progettare carichi di lavoro che ottengono valore aziendale nel tempo.

Gli architetti delle soluzioni vogliono creare carichi di lavoro affidabili, sicuri ed efficienti che ottimizzano il valore di investimento nell'infrastruttura di Azure. Iniziare con i pilastri e allineare le scelte di progettazione ai principi. Creare quindi una base solida per il carico di lavoro in base alle aree di progettazione tecnica. Infine, utilizzare gli strumenti di revisione per valutare la prontezza per la distribuzione nell'ambiente di produzione.

Diagramma della progettazione dei carichi di lavoro di IA con componenti etichettati per pratiche e processi di IA, elaborazione e analisi dei dati, addestramento e messa a punto dei modelli, applicazioni di IA intelligenti e servizi e strumenti della piattaforma.

Aggiornamento in evidenza: progetta carichi di lavoro di IA Well-Architected utilizzando modelli architetturali collaudati

Applicare modelli di architettura di intelligenza artificiale per progettare Well-Architected applicazioni intelligenti e modelli di intelligenza artificiale personalizzati con maggiore attendibilità. Stabilire una conoscenza di base dei componenti di base, delle interazioni e delle caratteristiche di progettazione chiave (ad esempio durata, scalabilità, sicurezza e intelligenza artificiale responsabile) per prendere decisioni di progettazione informate. Valutare e personalizzare queste caratteristiche per il carico di lavoro specifico per creare soluzioni di intelligenza artificiale affidabili, sicure e scalabili.

Azure modello di architettura per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale

Pillars

  • Reliability

    Garantisce che il carico di lavoro soddisfi gli obiettivi di disponibilità e di ripristino creando ridondanza e resilienza su larga scala.

  • Security

    Proteggere il carico di lavoro dagli attacchi mantenendo la riservatezza e l'integrità dei dati.

  • Ottimizzazione dei costi

    Adottare una mentalità di ottimizzazione a livello organizzativo, architettonico e tattico per mantenere la spesa entro il budget.

  • Eccellenza operativa

    Ridurre i problemi nell'ambiente di produzione creando sistemi di osservabilità olistici e automatizzati.

  • Efficienza delle prestazioni

    Adattarsi ai cambiamenti nelle richieste sul carico di lavoro attraverso la scalabilità orizzontale e testare le modifiche prima dell'implementazione in produzione.

Workloads

  • Microsoft Fabric

    Creare carichi di lavoro di analisi su Microsoft Fabric su larga scala.

  • Intelligenza artificiale

    Incorporare modelli di intelligenza artificiale discriminanti o generativi nel carico di lavoro per l'analisi predittiva, la generazione di contenuti e altri casi d'uso di intelligenza artificiale.

  • Software come servizio (SaaS)

    Informazioni chiave per startup e fornitori di software indipendenti maturi (ISV) per creare soluzioni SaaS scalabili, efficienti, affidabili e sicure.

  • Mission-critical

    Progettare e rendere operativi i carichi di lavoro che devono essere sempre disponibili e resilienti agli errori.

  • HPC

    Strategie di progettazione per tutte le caratteristiche dei carichi di lavoro HPC.

  • Sustainability

    Pianificare il percorso in avanti, migliorare il comportamento di sostenibilità e creare un nuovo valore aziendale riducendo al contempo il footprint operativo.

  • Desktop virtuale Azure

    Eseguire desktop e applicazioni Windows in Azure da qualsiasi dispositivo e posizione.

Consulta i carichi di lavoro di esempio che applicano i principi dell'architettura ben progettati. Centro architetture di Azure

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