Azure アーキテクチャ センターの最新情報
Azure アーキテクチャ センター (AAC) は、Azure でソリューションを設計、構築、運用するのに役立ちます。 クラウドのアーキテクチャ スタイルと設計パターンについて説明します。 テクノロジの選択肢とガイドを使用して、ソリューションに適したサービスを決定します。 ガイダンスは、運用、セキュリティ、信頼性、パフォーマンス、コストの最適化など、クラウドの構築に関するあらゆる側面に基づいています。
Azure アーキテクチャ センターでは、以下の新しい記事と更新された記事が最近公開されました。
2024 年 9 月
新しい記事
- Azure AI の画像およびビデオ処理テクノロジを選択する
- Azure AI の音声認識および生成テクノロジを選択する
- Azure AI の対象言語処理テクノロジを選択する
- Azure AI サービスのテクノロジの選択
- 既存の MLOps 投資を持つ組織向けの生成 AI オペレーション
- 基本 OpenAI エンドツーエンド チャット リファレンス アーキテクチャ
更新された記事
- 規制対象データのリサーチ環境をセキュリティで保護する (#6b45c309ce)
- ゲートウェイ経由で Azure OpenAI Service にカスタム認証を提供する (#ba18376e10)
- 中小企業向けの最新データウェアハウス (#dca68ab84a)
- Azure OpenAI 言語モデルのログと監視を実装する (#699ed20b14)
- ベースライン OpenAI エンド ツー エンド チャット リファレンス アーキテクチャ (#45b60c7737)
- RAG ソリューションの開発 - チャンク フェーズ (#6f02c9d429)
- RAG ソリューションの開発 - LLM エンド ツー エンドの評価のフェーズ (#6f02c9d429)
- RAG ソリューションの開発 - 準備フェーズ (#6f02c9d429)
- エッジとクラウド上でのビデオ インジェストと物体検出 (#b7daa6c24f)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードに関するアプリケーション プラットフォームの考慮事項 (#1d351f3ef2)
- マルチテナント Azure Kubernetes Service で Application Gateway イングレス コントローラー (AGIC) を使用する (#a6149d7e3e)
- エンタープライズ ビジネス インテリジェンス (#a6149d7e3e)
- Power Platform と Azure を使用して在庫を最適化し、需要を予測する (#60193ea1ce)
- Azure に IBM Maximo Application Suite (MAS) をデプロイする (#60193ea1ce)
- 安全に管理された Web アプリケーション (#60193ea1ce)
- Azure App Service Environment v3 を使用した基幹業務アプリケーション (#60193ea1ce)
- Microsoft Defender XDR ソリューションで防御の第 2 層を構築する (#289c90dbe9)
- Microsoft Sentinel の自動応答 (#52c2b51cb9)
- Azure と Microsoft Defender XDR セキュリティ サービスを統合する (#e95d6c7cb4)
- Microsoft Sentinel を使用して Microsoft XDR セキュリティ コンポーネントと統合する (#ca6770ed3f)
- IT 環境に脅威をマップする (#13ad98822e)
- Azure Files にオンプレミスでアクセスしてプライベート ネットワーク内の AD DS で保護する (#dcf697b0f4)
- AKS (Kubernetes) Day-2 Operations ガイド (#9d8625304f)
- Databricks によるストリーム処理 (#4531b20f65)
- Azure DevOps を使用して Microsoft 365 テナント構成を管理する (#596d0cc6c4)
- Azure サービスの再試行ガイダンス (#976f6d5a85)
- Azure Storage の Gridwich 操作 (#976f6d5a85)
- マルチテナント機能に関する Azure App Configuration の考慮事項 (#70b49bcb27)
- マルチテナント機能に関する Azure Key Vault の考慮事項 (#70b49bcb27)
- Azure Data Factory と Azure Synapse Analytics のパイプラインでの BCDR (#5003ac7034)
- Synapse でデータ レイクハウスを保護する (#5003ac7034)
- MongoDB Atlas のデータ変更を Azure Synapse Analytics にリアルタイムで同期するようにする (#5003ac7034)
- Azure Kubernetes を使って CNCF プロジェクトをビルドする (#5003ac7034)
- マルチリージョン クラスターの AKS ベースライン (#4b01645043)
- コンベヤ ベルトに関するリアルタイムの異常検出 (#e2248966dd)
- 手術のリスク予測モデル (#e2248966dd)
- 規制対象の業界で AI と機械学習のイニシアチブを拡大する (#e2248966dd)
- Azure Front Door を使用して AKS ワークロードをセキュリティで保護する (#e2248966dd)
- Power Automate と AI Builder を使用したオブジェクトからのテキスト抽出 (#4316bc199a)
- ほぼリアルタイムの分析でのニュース フィード (#4316bc199a)
- Web API 実装 (#860a3bc681)
- ストリーム処理テクノロジの選択 (#5892dd5857)
- マルチテナント ソリューションでの AI および ML のアーキテクチャに関するアプローチ (#fbed477b76)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - データ保護 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 ワークロードの AKS ベースライン クラスター - アクセス制御 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - 脆弱性の管理 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - 監視操作 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - ネットワークのセグメント化 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスターのアーキテクチャ (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - 概要 (#419972a758)
- Azure Data Factory ミッション クリティカル アーキテクチャ (#7cebe56052)
- Azure ランディング ゾーンでの Azure Data Factory ベースライン アーキテクチャ (#7cebe56052)
- Azure Data Factory を使用してメダリオン レイクハウスを設計する (#7cebe56052)
- Power Platform を使用したシチズン AI (#7cebe56052)
- Azure ワークロードのデータ ストア分類 (#3f00c22db6)
- Azure Data Factory エンタープライズ強化アーキテクチャ (#3f00c22db6)
2024 年 8 月
新しい記事
- Azure Kubernetes Service を使用して GPU ベースのワークロードをホストする
- Azure Data Factory エンタープライズ強化アーキテクチャ
- Azure Data Factory ミッション クリティカル アーキテクチャ
- Azure ランディング ゾーン上の Azure Data Factory のベースライン アーキテクチャ
- Azure Data Factory を使用してメダリオン レイクハウスを設計する
- Azure ワークロードのデータ ストア分類
- Industrial Edge での Azure AI の使用を Azure で監視する
更新された記事
- Azure でのドキュメント分類の自動化 (#c74d654229)
- AWS サービスと Azure サービスの比較 (#5eeb594831)
- Google Cloud と Azure サービスの比較 (#5eeb594831)
- イベント ドリブン アーキテクチャのスタイル (#c04e8ef095)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードに関するセキュリティの考慮事項 (#7b81801821)
- Microsoft SaaS ストーリー (#678c9541b5)
- データ ストレージ テクノロジを選択する (#098948d4be)
- サービスの回復性チェックリスト (#ac288a264e)
- AKS クラスターのベースライン アーキテクチャ (#9fee7d4947)
- 最小限の調整 (#f5798d3145)
- Azure Databricks メトリックを可視化するダッシュボード (#dbc049e7b8)
- 監視パターンとメトリック (#dbc049e7b8)
- セキュリティ運用における Microsoft Entra IDaaS (#5ff80ddd61)
- 自動車、モビリティ、輸送業界向けソリューション (#1f6b02c2e0)
- マルチテナント ソリューションで Azure Front Door を使用する (#89fc4f1a30)
- スタートアップ企業向けのアーキテクチャ (#2800748ec3)
- Azure Database for MySQL を使用したインテリジェント アプリ (#96e5acf54a)
- Azure Database for PostgreSQL インテリジェント アプリ (#96e5acf54a)
- Azure への Oracle Database 移行 (#96e5acf54a)
- Azure VMware Solution の容量計画 (#df27cc8f56)
- コアなスタートアップ スタックのアーキテクチャ (#f1791cb942)
- eコマース ソリューションを Azure へ移行する (#20635de1aa)
- データ レイクとは (#623e62824f)
- Azure セキュリティ サービスを使用して防御の第 1 層をビルドする (#ff50fd224f)
- 再試行パターン (#ea612ee4ab)
- Azure VM 上で Apache Cassandra を実行する (#8459cd1652)
- Azure Data Factory および Synapse Analytics での Delphix を使用したデータの難読化 (#8459cd1652)
- Teradata VantageCloud Enterprise を Azure Data Factory と統合する (#8459cd1652)
- Team Data Science Process での個々の共同作成者のタスク (#292f76bcf6)
- Team Data Science Process でのプロジェクト リーダーのタスク (#292f76bcf6)
- Team Data Science Process でのチーム リーダーのタスク (#292f76bcf6)
- 最新のデータ ウェアハウスの DataOps (#292f76bcf6)
- Apache Cassandra を使用する N 層アプリケーション (#292f76bcf6)
- Delphix と Azure Data Factory または Azure Synapse Analytics を使用した SAP アプリケーションのデータ スクランブル (#7317a1b530)
- バッチ処理テクノロジの選択 (#3865a10040)
- Team Data Science Process ライフサイクルのモデリング ステージ (#3865a10040)
- マルチリージョン クラスターの AKS ベースライン (#7a47bacb93)
2024 年 7 月
新しい記事
- Azure Stack HCI のベースライン参照アーキテクチャ
- Azure Stack HCI の 3 ノード ストレージ スイッチレス アーキテクチャ
- Azure でのイメージの分類
- マルチテナント ソリューションで Azure API Management を使用する
更新された記事
- Azure Kubernetes Service (AKS) - 計画 (#71cb524347)
- Azure Application Gateway と Azure API Management で API を保護する (#71cb524347)
- Team Data Science Process とは (#cb10eaee05)
- データ サイエンティスト向け Team Data Science Process (#cb10eaee05)
- Azure IoT 参照アーキテクチャ (#9984ed44c0)
- Azure Digital Twins を使用してスマート プレイスを作成する (#da340d5676)
- Oracle Database と Azure NetApp Files (#9187e38cb6)
- ベースラインの高可用性ゾーン冗長アプリ サービスの Web アプリケーション (#2e88dba4ed)
- 基本的な Web アプリケーション (#2e88dba4ed)
- Priority Queue パターン (#d480fd13ca)
- 機械学習の運用 v2 (#dba2fe1062)
- マルチテナント ソリューションでの Azure リソースの編成 (#aeb4906fe3)
- バッチ処理テクノロジの選択 (#c4a5c1824a)
- IBM z/OS の結合機能をリファクタリングする (#134d0d3225)
- すべてを冗長化 (#525db19638)
- 自己復旧の設計 (#525db19638)
- Service Fabric から AKS への単純なアプリの移行 (#810d06f775)
- Azure での Linux VM の実行 (#233dc039e0)
- クラウドデザインパターン (#790ad01066)
- データ ストレージ テクノロジを選択する (#8572512d54)
- 自然言語処理技術 (#8572512d54)
- Team Data Science Process でのグループマネージャー タスク (#3cf6a613d3)
- Team Data Science Process ライフサイクルのビジネス理解ステージ (#3cf6a613d3)
- AKS クラスターのベースライン アーキテクチャ (#90a20ac702)
- マルチテナント ソリューションでのストレージとデータのアーキテクチャ アプローチ (#9080f70ced)
- Azure での Windows VM の実行 (#dc428f7b59)
- Azure での Microsoft パートナーとサード パーティのシナリオ (#5c0d9b3b86)
- Azure データ プラットフォームの DR - アーキテクチャ (#07890bef5b)
- Azure データ プラットフォームの DR - このシナリオのデプロイ (#07890bef5b)
- Azure データ プラットフォームの DR - 概要 (#07890bef5b)
- Azure データ プラットフォームの DR - 推奨事項 (#07890bef5b)
- Azure データ プラットフォームの DR - シナリオの詳細 (#07890bef5b)
- マルチテナント ソリューションでの AI および ML のアーキテクチャに関するアプローチ (#4e6e8652cb)
- マルチテナント ソリューションでのガバナンスとコンプライアンスのためのアーキテクチャ アプローチ (#4e6e8652cb)
- マルチテナント ソリューションにおける ID のアーキテクチャに関するアプローチ (#4e6e8652cb)
- テナント統合とデータ アクセスのアーキテクチャに関するアプローチ (#4e6e8652cb)
- マルチテナント ソリューションの ID アーキテクチャに関する考慮事項 (#4e6e8652cb)
- マルチテナント ソリューションでのテナントのライフサイクルに関する考慮事項 (#4e6e8652cb)
- マルチテナント ソリューションの更新に関する考慮事項 (#4e6e8652cb)
- マルチテナントと Application Insights (#4e6e8652cb)
- マルチテナント ソリューションで Azure Front Door を使用する (#4e6e8652cb)
- Azure NetApp Files に SAS Grid 9.4 をデプロイする (#a9e1aa18b6)
- Azure 上のミッションクリティカルなワークロードのアプリケーション設計に関する考慮事項 (#4044caa69b)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードに関するアプリケーション プラットフォームの考慮事項 (#4044caa69b)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードに関するセキュリティの考慮事項 (#4044caa69b)
- Google Cloud と Azure サービスの比較 (#a3bf6fecb0)
- マルチテナントの Azure Database for PostgreSQL に関する考慮事項 (#01c5ce83cb)
- マルチテナント ソリューションでドメイン名を使用する場合の考慮事項 (#fab01daa64)
- マルチテナント ソリューションのアーキテクチャに関する考慮事項 (#fab01daa64)
- Azure 上でカスタム ドキュメント処理モデルを構築してデプロイする (#feb90625fa)
- Azure AI 検索を使用してファイルの内容とメタデータをインデックスする (#7767b45a83)
- サービスの回復性チェックリスト (#d622b44e5e)
- CDN ガイダンス (#d29f5f7d24)
- データのパーティション分割戦略 (#d29f5f7d24)
- ホスト名の保持 (#d29f5f7d24)
- 監視と診断のガイダンス (#d29f5f7d24)
- Azure サービスの再試行ガイダンス (#d29f5f7d24)
- マルチテナント ソリューションでのコントロール プレーンのアーキテクチャに関するアプローチ (#6de5e6f5d8)
- マルチテナント コントロール プレーンに関する考慮事項 (#6de5e6f5d8)
- 自動車テスト車両のデータ分析 (#5d0aa22e87)
- マルチテナント ソリューションでのコンピューティングのアーキテクチャに関するアプローチ (#2a9102b977)
- マルチテナント機能に関する Azure Private Link サービスの考慮事項 (#1aedb5d6ae)
- マルチテナント ソリューションのアーキテクチャに関するアプローチ (#217fa95e83)
- うるさい隣人のアンチパターン (#0c1bc4ec53)
- マルチテナント機能の関連リソース (#5b31def6dc)
- マルチテナント機能に関する Azure Cache for Redis の考慮事項 (#85599ed745)
- Azure サンドボックス (#24b1156b1c)
- Kubernetes のコスト管理 (#0296b7c2d5)
- Kubernetes クラスターのストレージ オプション (#add9c4d6dc)
- Azure Virtual Desktop のマルチリージョン BCDR (#e7375957b9)
- Azure Functions を使用した Event Hubs のパフォーマンスとスケールのガイダンス (#6113dcf9a0)
- Event Hubs と Azure Functions のための回復性がある設計ガイダンス (#6113dcf9a0)
- Azure Stack HCI 上の AKS 向け Azure Kubernetes Service (AKS) ベースライン アーキテクチャ (#269a89f7a8)
- マルチパーティ コンピューティング アーキテクチャの設計 (#35d48de602)
- OMOP CDM で OHDSI を使用して患者の観察データを分析する (#a22c7975e2)
2024 年 6 月
新しい記事
- 画像とテキストの処理での AI エンリッチメントの使用
- Azure Front Door を使用して AKS ワークロードをセキュリティで保護する
- ゲートウェイ経由で Azure OpenAI Service にカスタム認証を提供する
- 金融サービス業界で Azure Red Hat OpenShift を使用する
- Azure NetApp Files を使用して Skytap on Azure に IBM Power をデプロイする
- Azure OpenAI を使用してポッドキャスト オーディオ ファイルを処理する
更新された記事
- 負荷分散オプション (#fedcb8a570)
- Azure PaaS 上の CTFd を使用して Capture the Flag ゲーム サービスを実行する (#a67e0fa22b)
- マルチテナントに関する Azure Resource Manager の考慮事項 (#340e821068)
- マルチテナント ソリューションのテナント モデル (#9065e2bdea)
- 人工知能 (AI) アーキテクチャ (#5cfe865d6c)
- Azure OpenAI 言語モデルのログと監視を実装する (#5cfe865d6c)
- Azure 上でカスタム ドキュメント処理モデルを構築してデプロイする (#41812da656)
- Azure Virtual Desktop 上の Esri ArcGIS プラットフォーム (#70a52e7f1f)
- Kubernetes の監視とログ記録 (#d5ffd66a10)
- Kubernetes のコスト管理 (#2c81814c20)
- AKS for Amazon EKS プロフェッショナル (#2c81814c20)
- Kubernetes クラスターのストレージ オプション (#2c81814c20)
- エッジとクラウド上でのビデオ インジェストと物体検出 (#bbd5c95d5f)
- パイプとフィルターのパターン (#61a0734817)
- パーソナライズされたオファー (#6087dd76ec)
- Azure 上のミッションクリティカルなワークロードのアプリケーション設計に関する考慮事項 (#84ce263b83)
- Azure Stack HCI 上の AKS 向け Azure Kubernetes Service (AKS) ベースライン アーキテクチャ (#3eb3a589bd)
- Arc によって有効化された AKS を使用して、Azure Stack HCI または Windows Server 上でアプリをデプロイおよび運用します。 (#3eb3a589bd)
- Google Cloud と Azure サービスの比較 (#47279a2709)
- N層アーキテクチャスタイル (#cd6203d3ec)
- AIドキュメントインテリジェンスによるドキュメント処理の自動化 (#eb648ef0c2)
- Adabas & Natural を実行するメインフレーム コンピューター システムをリファクターする (#0bf799e475)
- Azure VM で Apache Cassandra を実行する (#b357b857d9)
- Delphix と Azure Data Factory または Azure Synapse Analytics を使用した SAP アプリケーションのデータ スクランブル (#b357b857d9)
- SaaS 開発用のスターター Web アプリ (#b357b857d9)
- Azure Stack HCI 上の AKS 向け Azure Kubernetes Service (AKS) ネットワーク アーキテクチャ (#b357b857d9)
- Stromasys Charon-PAR を使用して Azure で HP-U ワークロードを実行する (#b357b857d9)
- メインフレームのデータを Azure に移行する (#b357b857d9)
- Windows 365 Azure ネットワーク接続 (#b357b857d9)
- Azure にオープンソースのジャンプ サーバー ソリューションを実装する (#b357b857d9)
- 自律走行車運用(AVOps)ソリューションを作成する (#b357b857d9)
- mTLS を使用した AKS と API Management のデプロイ (#b357b857d9)
- クラウドデザインパターン (#489ea14073)
- 設計と実装のパターン (#0c85a6c591)
- Azure Databricks を使用して MLOps をオーケストレーションする (#396a0b6b9f)
- ゲートウェイを介して Azure OpenAI やその他の言語モデルにアクセスする (#dd52b35cce)
- 複数の Azure OpenAI デプロイメントまたはインスタンスの前にゲートウェイを使用する (#dd52b35cce)
- Azure ランディング ゾーンの Azure OpenAI チャット ベースライン アーキテクチャ (#8270921687)
- ベースライン OpenAI エンドツーエンド チャット リファレンス アーキテクチャ (#8270921687)
- Azure 仮想マシンの多層保護 (#8b7e62185c)
- Teradata VantageCloud Enterprise を Azure Data Factory と統合する (#4e8429182b)
- モデルローンの信用リスクとデフォルト確率 (#4e8429182b)
- ランディング ゾーン用の Azure Synapse Analytics (#4e8429182b)
- Azure Virtual Desktop のマルチリージョン BCDR (#4e8429182b)
- Avanade AMT による IBM z/OS メインフレームの移行 (#4e8429182b)
- CloudFrame Renovate を使用してメインフレーム アーキテクチャをリファクタリングする (#4e8429182b)
- Model9 を使用してメインフレームのワークロードを最新化する (#4e8429182b)
- Precisely Connectを使用してメインフレームデータを複製する (#4e8429182b)
- メインフレーム システムから Azure にアーカイブ データを移動する (#4e8429182b)
- メディア向けのリアルタイム監視および観測システムを構築する (#4e8429182b)
- Azure IoT Edge デバイスで機械学習推論を有効にする (#4e8429182b)
- ミッションクリティカルなWebアプリケーションのためのグローバルルーティング冗長性 (#4e8429182b)
- エネルギー・環境産業向けソリューション (#4e8429182b)
- Azure ランディング ゾーン - Terraform モジュールの設計に関する考慮事項 (#4e8429182b)
- 部門固有の要件に合わせて最適化されたVirtual WAN アーキテクチャ (#4e8429182b)
- オンプレミス ネットワークからマルチテナント Web アプリへのセキュリティ強化されたアクセス (#4e8429182b)
- RAG ソリューションの開発 - 情報取得フェーズ (#9e61a65255)
- RAG ソリューションの設計と開発に関するガイド (#9e61a65255)