Azure Well-Architected Framework（アジュール ウェルアーキテクテッド フレームワーク）

Azure Well-Architected Framework は、ソリューション アーキテクトによるワークロードの技術的基盤のビルドを支援することを目的とした、品質主導の原則、アーキテクチャ上の意思決定ポイント、レビュー ツールのセットです。

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Azure Well-Architected Framework（アジュール ウェルアーキテクテッド フレームワーク）

時間の経過とともにビジネス価値を実現するワークロードを設計する。

ソリューション アーキテクトは、Azure インフラストラクチャへの投資価値を最大化する、信頼性が高く、安全でパフォーマンスが高いワークロードを構築したいと考えています。 "柱" から始めて、設計の選択を原則に合わせます。 次に、技術的な設計領域に基づいて、ワークロードの強力な基盤を構築します。 最後に、レビュー ツールを使用して、運用環境へのデプロイの準備状況を評価します。

AI プラクティスとプロセス、データ処理と分析、モデルのトレーニングと微調整、インテリジェントな AI アプリケーション、プラットフォーム サービスとツールのラベル付けされたコンポーネントを含む AI ワークロード設計の図。

おすすめの更新プログラム - 実証済みのアーキテクチャ パターンを使用して Well-Architected AI ワークロードを構築する

AI アーキテクチャ パターンを適用して、Well-Architected インテリジェント なアプリケーションとカスタム AI モデルをより確実に設計します。 コア コンポーネント、その相互作用、主要な設計特性 (有効期間、スケーラビリティ、セキュリティ、責任ある AI など) に関するベースライン知識を確立し、情報に基づく設計上の意思決定を行います。 信頼性の高い、セキュリティで保護されたスケーラブルな AI ソリューションを構築するために、特定のワークロードに合わせてこれらの特性を評価して調整します。

Azure における AI ワークロードのアーキテクチャ パターン

Pillars

  • Reliability

    冗長性と回復性を大規模に構築して、ワークロードがアップタイムと復旧の目標を満たすことを保証します。

  • セキュリティ

    機密性とデータ整合性を維持して、ワークロードを攻撃から保護します。

  • コストの最適化

    予算内で支出を維持するために、組織、アーキテクチャ、戦術のレベルで最適化の考え方を採用します。

  • パフォーマンス効率

    運用環境へのデプロイの前に、変更点を水平スケーリングおよびテストして、ワークロードに対する需要の変化に合わせて調整します。

Workloads

  • Microsoft Fabric

    大規模なMicrosoft Fabricで分析ワークロードを構築します。

  • 人工知能 (AI)

    予測分析、コンテンツの生成、その他の AI ユース ケースのために、識別的または生成的な AI モデルをワークロードに組み込みます。

  • サービスとしてのソフトウェア (SaaS)

    拡張性、パフォーマンス、信頼性、セキュリティで保護された SaaS ソリューションを構築するためのスタートアップ企業や成熟した独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) のための重要な分析情報。

  • Mission-critical

    常に利用可能で、障害に対する回復性が期待されるワークロードを設計し、運用化します。

  • HPC

    HPC ワークロードのすべての特性の設計戦略。

  • Sustainability

    今後の道筋を計画し、持続可能性の態勢を改善し、運用上のフットプリントを削減しながら、新しいビジネス価値を生み出します。

  • Azure Virtual Desktop

    任意のデバイスと場所から Azure で Windows デスクトップとアプリケーションを実行します。

で、Well-Architected の原則を適用したワークロードの例を参照してください Azure アーキテクチャ センター

サービス ガイド

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