Azure 아키텍처 센터의 새로운 기능
AAC(Azure 아키텍처 센터)는 Azure에서 솔루션을 디자인, 빌드 및 운영하는 데 유용합니다. 클라우드 아키텍처 스타일 및 디자인 패턴에 대해 알아봅니다. 기술 선택 사항 및 가이드를 사용하여 솔루션에 적합한 서비스를 결정합니다. 이 지침은 운영, 보안, 안정성, 성능 및 비용 최적화와 같은 클라우드 빌드의 모든 측면을 기반으로 합니다.
다음 새 문서와 업데이트된 문서는 최근에 Azure 아키텍처 센터에 게시되었습니다.
2024년 4월
새 문서
- 공급망 관리 - Azure에서 제공하는 서비스로 칼레이도 블록체인 추적 및 추적
- IBM z/OS 기본 Avanade AMT를 사용하여 마이그레이션
- Azure 가상 머신에 PSCAD 배포
- Azure에서 AIX 워크로드 다시 배치
업데이트된 문서
- 클레임 확인 패턴 (#7cd4a5fc06)
- Azure 기본프레임 및 미드레인지 아키텍처 개념 및 패턴(#d4096a7e81)
- .NET에 대한 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴 - 패턴 적용(#c8dc2d83ac)
- .NET에 대한 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴 - 구현 계획(#c8dc2d83ac)
- Java용 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴 - 패턴 적용(#c8dc2d83ac)
- Java용 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴 - 구현 계획(#c8dc2d83ac)
- 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴 (#c8dc2d83ac)
- Azure 가상 머신 에 tNavigator 배포(#569296a317)
- Azure 가상 머신 에 Ansys CFX 배포(#8354c1618a)
- 분할 패턴 (#53dea81b8b)
- 유니시즈 기본 Avanade AMT를 사용하여 마이그레이션 프레임(#ef52a9c4b8)
- Azure Machine Learning(#9597e138f4)을 사용하여 기계 학습 수명 주기를 스케일 업스케일하는 MLOps(기계 학습 작업) 프레임워크
- MLOps 솔루션에 대한 네트워크 보안 검사 목록(#9597e138f4)
- 쿼리 기반 문서 요약 (#9597e138f4)
- Azure Stack Hub 를 사용하는 에지의 AI(#9597e138f4)
- 소셜 미디어 분석 솔루션 빌드 및 배포(#f2fe7193e5)
- Azure 의 이미지 분류(#f2fe7193e5)
- 서버리스 이벤트 처리 (#863c1fb294)
- 서버리스 웹 애플리케이션 (#08aa3d6222)
- 다중 테넌트 솔루션 의 IoT에 대한 아키텍처 접근 방식(#95dfc35ea1)
- 규제된 데이터에 대한 보안 연구 환경(#5be601f9c0)
- 음성 텍스트 변환 전사 파이프라인을 빌드하여 기록된 대화 분석(#5be601f9c0)
- 대화 요약 (#5be601f9c0)
- AI 를 사용하는 사용자 지정 음성 텍스트 변환 솔루션 구현(#5be601f9c0)
- AI(#5be601f9c0)를 사용하는 텍스트 솔루션에 사용자 지정 음성 배포
- Microsoft 기계 학습 제품 (#5be601f9c0)
- MLOps(기계 학습 작업) v2 (#5be601f9c0)
- Azure Machine Learning 을 사용하는 Python용 MLOps(#171d0a834e)
- 파이프 및 필터 패턴 (#b872e39b9a)
- 안무 패턴 (#bee02f5541)
- Azure 의 소비자 상태 포털(#4d8d14cfb0)
- Computer Vision 및 Azure Machine Learning 을 사용하여 비디오 콘텐츠 분석(#678b1208d7)
- Azure 에서 문서 분류 자동화(#678b1208d7)
- AI 문서 인텔리전스 를 사용하여 문서 처리 자동화(#678b1208d7)
- PDF 양식 처리 자동화(#678b1208d7)
- 딥 러닝 모델에 대한 일괄 처리 점수 매기기(#678b1208d7)
- 다중 테넌트 Azure Kubernetes Service(#f926f21c96)에서 AGIC(Application Gateway 수신 컨트롤러) 사용
- Azure DNS 프라이빗 확인자 (#826d234caa)
2024년 3월
새 문서
- SaaS 및 다중 테넌트 솔루션 아키텍처
- Microsoft Fabric의 배포 패턴
- Azure의 인증서 수명 주기 관리
- Azure 가상 머신에 Autodesk VRED Core 배포
- Azure 거버넌스 시각화 도우미 가속기 지침
- Azure에서 Alliance 커넥트 Virtual을 사용하는 SWIFT Alliance 원격 게이트웨이
- Azure 가상 머신에 Ansys Speos 배포
업데이트된 문서
- 메인프레임 파일 복제본(replica) Azure에서의 동기화(#fd5382616c)
- 가상 데스크톱 아키텍처 디자인 (#1f503526df)
- Azure 랜딩 존 - Azure Virtual Desktop 랜딩 존 디자인 고려 사항 (#1f503526df)
- 데이터베이스 아키텍처 디자인 (#48b8f2e522)
- 발레 키 패턴 (#ea584f3338)
- Azure 의 컴퓨터 포렌식 관리 체인(#8450c5fe34)
- 뱅킹 클라우드 변환 에 대한 패턴 및 구현(#f6f9920d52)
- Azure 에서 문서 분류 자동화(#412e82c5e5)
- AWS와 Azure 서비스 비교 (#412e82c5e5)
- 자체 복구 를 위한 디자인(#412e82c5e5)
- PaaS(Platform as a Service) 옵션 사용(#9e1d8db29a)
- Web API 디자인 모범 사례 (#88d40e307f)
- Web API 구현 (#88d40e307f)
- 백그라운드 작업 지침 (#88d40e307f)
- Azure 컨테이너 서비스 선택에 대한 일반적인 고려 사항(#759e0e1733)
- AKS 클러스터 에 대한 기준 아키텍처(#b5595d9697)
- AKS 클러스터 의 네트워크 문제 해결(#cf8b9215de)
- IPv6 허브-스포크 네트워크 토폴로지 (#fb6207130d)
- 상태 엔드포인트 모니터링 패턴 (#87e9972941)
- 인덱스 테이블 패턴 (#87e9972941)
- 리더 선거 패턴 (#87e9972941)
- 구체화된 뷰 패턴 (#87e9972941)
- 메시징 브리지 패턴 (#87e9972941)
- 파이프 및 필터 패턴 (#87e9972941)
- 우선 순위 큐 패턴 (#87e9972941)
- 게시자-구독자 패턴 (#87e9972941)
- 격리 패턴 (#87e9972941)
- 큐 기반 부하 평준화 패턴 (#87e9972941)
- 속도 제한 패턴 (#87e9972941)
- 다시 시도 패턴 (#87e9972941)
- Scheduler 에이전트 감독자 패턴 (#87e9972941)
- 순차적 호송 패턴 (#87e9972941)
- 분할 패턴 (#87e9972941)
- 사이드카 패턴 (#87e9972941)
- 정적 콘텐츠 호스팅 패턴 (#87e9972941)
- 스트랭글러 무화과 패턴 (#87e9972941)
- 제한 패턴 (#87e9972941)
- 지능형 전자 상거래 제품 검색 엔진 (#b227ec9aa9)
2024년 2월
새 문서
- Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)에서 AKS(Azure Kubernetes Service)로 마이그레이션
- SQL을 사용하여 Azure에서 Murex MX.3 워크로드 호스트
- IPv6 허브-스포크 네트워크 토폴로지
- 격리 패턴
- Azure 가상 머신에 TUFLOW HPC 배포
업데이트된 문서
- 데이터베이스 아키텍처 디자인 (#3ba5551b02)
- 팀 데이터 과학 프로세스의 그룹 관리자 작업(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스 수명 주기의 고객 승인 단계(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스 수명 주기의 비즈니스 이해 단계(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스 수명 주기의 데이터 취득 및 이해 단계(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스 수명 주기의 배포 단계(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스 수명 주기의 모델링 단계(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스 수명 주기(#e970efb5a8)
- SSIS 커넥터를 사용하여 Blob Storage 데이터 이동(#e970efb5a8)
- Team Data Science Process란 무엇인가요? (#e970efb5a8)
- Machine Learning Studio(클래식) 에 대한 데이터 준비(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스의 개별 기여자 작업(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스의 프로젝트 리드 작업(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스의 역할 및 작업(#e970efb5a8)
- 데이터 과학자를 위한 팀 데이터 과학 프로세스(#e970efb5a8)
- 팀 데이터 과학 프로세스의 팀 리더 작업(#e970efb5a8)
- 파이프 및 필터 패턴 (#3384d4cef1)
- Azure 가상 머신 에 Devito 배포(#ae882b9576)
- Azure 아이콘 (#e57764588e)
- Azure OpenAI 또는 Azure AI Search(#f8cde6690c)를 사용하여 엔터프라이즈 기술 자료 검색 및 쿼리
- Azure 컨테이너 서비스 선택(#b91e17155e)에 대한 일반적인 고려 사항
- Azure Firewall 및 Application Gateway(#7dd617e4dd)를 사용하는 웹 애플리케이션에 대한 제로 트러스트 네트워크
- 방화벽, 가상 네트워크 용 App Gateway(#31392db970)
- 앰배서더 패턴 (#64f6bb1215)
- 손상 방지 계층 패턴 (#64f6bb1215)
- 비동기 요청-회신 패턴 (#64f6bb1215)
- 프런트 엔드 패턴 의 백 엔드(#64f6bb1215)
- 격벽 패턴 (#64f6bb1215)
- 캐시 배제 패턴 (#64f6bb1215)
- 안무 패턴 (#64f6bb1215)
- 회로 차단기 패턴 (#64f6bb1215)
- 클레임 확인 패턴 (#64f6bb1215)
- 보상 트랜잭션 패턴 (#64f6bb1215)
- 경쟁 소비자 패턴 (#64f6bb1215)
- 컴퓨팅 리소스 통합 패턴 (#64f6bb1215)
- CQRS 패턴 (#64f6bb1215)
- 배포 스탬프 패턴 (#64f6bb1215)
- 이벤트 소싱 패턴 (#64f6bb1215)
- 외부 구성 저장소 패턴 (#64f6bb1215)
- 페더레이션 ID 패턴 (#64f6bb1215)
- 게이트키퍼 패턴 (#64f6bb1215)
- 게이트웨이 집계 패턴 (#64f6bb1215)
- 게이트웨이 오프로드 패턴 (#64f6bb1215)
- 게이트웨이 라우팅 패턴 (#64f6bb1215)
- 지오데 패턴 (#64f6bb1215)
- 다중 테넌트 및 Azure Event Hubs (#67b065b5a7)
- Azure 랜딩 존 배포(#851289722f)
- Azure Kubernetes Service(#adc0cbe6cd)를 사용하여 CNCF 프로젝트 빌드
2024년 1월
새 문서
- 초기 OpenAI 엔드 투 엔드 채팅 참조 아키텍처
- Azure 가상 머신에 BETA CAE EPILYSIS 배포
- 사용자 지정 플러그 인을 사용하여 디바이스 동작을 시뮬레이션하는 Azure Load Testing
- Azure Virtual Machines 기준 아키텍처
- Azure 랜딩 존의 Azure Virtual Machines 기준 아키텍처
- Azure 허브 및 스포크 네트워크 토폴로지와 SDWAN 통합
- Azure 가상 머신에 Devito 배포
- Azure 가상 머신에 Ansys HFSS 배포
- Azure 컨테이너 서비스 선택
- Azure 컨테이너 서비스 선택에 대한 일반적인 고려 사항
- Azure 가상 머신에 tNavigator 배포
업데이트된 문서
- Gridwich 클라우드 미디어 시스템 (#dc47553e93)
- Gridwich 요청-응답 메시지 (#dc47553e93)
- Azure Storage 에 대한 Gridwich 작업(#dc47553e93)
- Azure 에서 실시간 권장 사항 API 빌드(#02bb1b491a)
- Microsoft 기계 학습 제품 (#02bb1b491a)
- 최신 데이터 웨어하우스 용 DataOps(#02bb1b491a)
- 관찰 패턴 및 메트릭 (#02bb1b491a)
- 반도체 제조 를 위한 자동화된 예약 및 디스패치(#02bb1b491a)
- 기계 교육 에서 주제 전문 지식 사용(#02bb1b491a)
- 가상 머신 에 Barracuda Virtual Reactor 배포(#ca7fc55dae)
- Azure 에서 Linux VM 실행(#b57167ff45)
- Azure 가상 머신 에 Altair Radioss 배포(#274173ea1e)
- Azure Stack Hub 를 사용하는 고가용성 Kubernetes(#b0be31cf9a)
- Azure 샌드박스 (#bdbd521054)
- Azure AI Search를 사용하여 파일 콘텐츠 및 메타데이터 인덱싱 (#3d146959dc)
- 논리 앱 및 SQL Server 와 데이터 통합(#7de0775a15)
- Azure NAT 게이트웨이 의 Azure 잘 설계된 프레임워크 검토(#75bef49965)
- AKS 2일차 가이드: 패치 및 업그레이드 지침 (#e6cba7ec73)
- Azure NetApp Files 의 AKS 워크로드에 대한 애플리케이션 데이터 보호(#91110f90f9)
피드백
https://aka.ms/ContentUserFeedback
출시 예정: 2024년 내내 콘텐츠에 대한 피드백 메커니즘으로 GitHub 문제를 단계적으로 폐지하고 이를 새로운 피드백 시스템으로 바꿀 예정입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.다음에 대한 사용자 의견 제출 및 보기