Azure Mimari Merkezi'ndeki yenilikler ![İndirme Akışı](_images/rss-icon.png)
Azure Mimari Merkezi (AAC), Azure'da çözümler tasarlamanıza, oluşturmanıza ve çalıştırmanıza yardımcı olur. Bulut mimari stilleri ve tasarım desenleri hakkında bilgi edinin. Çözümünüz için uygun hizmetlere karar vermek için teknoloji seçimlerini ve kılavuzlarını kullanın. Bu kılavuz, bulut için oluşturmanın operasyonlar, güvenlik, güvenilirlik, performans ve maliyet iyileştirmesi gibi tüm yönlerini temel alır.
Aşağıdaki yeni ve güncelleştirilmiş makaleler kısa süre önce Azure Mimari Merkezi'nde yayımlanmıştır.
Haziran 2024
Yeni makaleler
- Görüntü ve metin işleme ile yapay zeka zenginleştirmesini kullanma
- AKS iş yüklerinin güvenliğini sağlamak için Azure Front Door kullanma
- Ağ geçidi aracılığıyla Azure OpenAI hizmetlerine alternatif kimlik doğrulaması sağlama
- Finansal hizmetler sektöründe Azure Red Hat OpenShift'i kullanma
- Azure'da Skytap'ta IBM Power dağıtmak için Azure NetApp Files'ı kullanma
- Pod yayını ses dosyalarını işlemek için Azure OpenAI kullanma
Güncelleştirilmiş makaleler
- Yük dengeleme seçenekleri (#fedcb8a570)
- Azure PaaS'ta CTFd ile Capture the Flag oyun hizmetini çalıştırma (#a67e0fa22b)
- Çok kiracılı (#340e821068) için Azure Resource Manager ile ilgili dikkat edilmesi gerekenler
- Çok kiracılı bir çözüm için kiracı modelleri (#9065e2bdea)
- Yapay zeka (AI) mimarisi (#5cfe865d6c)
- Azure OpenAI dil modelleri için günlüğe kaydetme ve izleme uygulama (#5cfe865d6c)
- Azure OpenAI veya Azure AI Search (#5eed497953) kullanarak kurumsal bilgi bankası arama ve sorgulama
- Azure'da özel belge işleme modelleri oluşturma ve dağıtma (#41812da656)
- Azure Sanal Masaüstünde Esri ArcGIS Platformu (#70a52e7f1f)
- Kubernetes izleme ve günlüğe kaydetme (#d5ffd66a10)
- Kubernetes için maliyet yönetimi (#2c81814c20)
- Amazon EKS uzmanları için AKS (#2c81814c20)
- Kubernetes kümesi için depolama seçenekleri (#2c81814c20)
- Kenarda ve bulutta video alımı ve nesne algılama (#bbd5c95d5f)
- Konuşma özetleme (#6ae4b1e579)
- Kanallar ve Filtreler düzeni (#61a0734817)
- Kişiselleştirilmiş teklifler (#6087dd76ec)
- Görsel özelliklere sahip perakende yardımcısı (#6087dd76ec)
- Azure'da görev açısından kritik iş yükleri için uygulama tasarımı konuları (#84ce263b83)
- Azure Stack HCI üzerinde AKS için Azure Kubernetes Service (AKS) temel mimarisi (#3eb3a589bd)
- Azure Stack HCI veya Windows Server'da Arc tarafından etkinleştirilen AKS ile uygulamaları dağıtma ve çalıştırma (#3eb3a589bd)
- Google Cloud'dan Azure'a hizmet karşılaştırması (#47279a2709)
- N katmanlı mimari stili (#cd6203d3ec)
- AI Belge Zekası ile belge işlemeyi otomatikleştirme (#eb648ef0c2)
- Adabas & Natural (#0bf799e475) çalıştıran ana bilgisayar sistemlerini yeniden düzenleme
- Azure VM'lerinde Apache Cassandra çalıştırma (#b357b857d9)
- Delphix ve Azure Data Factory veya Azure Synapse Analytics (#b357b857d9) kullanarak SAP uygulamaları için veri karıştırma
- SaaS geliştirmesi için başlangıç web uygulaması (#b357b857d9)
- Azure Stack HCI üzerinde AKS için Azure Kubernetes Service (AKS) ağ mimarisi (#b357b857d9)
- Stromasys Charon-PAR (#b357b857d9) ile Azure'da HP-UX iş yüklerini çalıştırma
- Ana bilgisayar verilerini Azure'a geçirme (#b357b857d9)
- Windows 365 Azure ağ bağlantısı (#b357b857d9)
- Azure'da açık kaynak atlama sunucusu çözümü uygulama (#b357b857d9)
- Otonom Araç operasyonları (AVOps) çözümü oluşturma (#b357b857d9)
- AKS ve API Management'ı mTLS ile dağıtma (#b357b857d9)
- Bulut tasarım desenleri (#489ea14073)
- Tasarım ve uygulama desenleri (#0c85a6c591)
- Azure Databricks (#396a0b6b9f) kullanarak MLOps'u düzenleme
- Ağ geçidi (#dd52b35cce) aracılığıyla Azure OpenAI'ye ve diğer dil modellerine erişme
- Birden çok Azure OpenAI dağıtımının veya örneğinin önünde ağ geçidi kullanma (#dd52b35cce)
- Azure giriş bölgesinde Azure OpenAI sohbet temel mimarisi (#8270921687)
- Temel OpenAI uçtan uca sohbet başvuru mimarisi (#8270921687)
- Azure sanal makineleri için çok katmanlı koruma (#8b7e62185c)
- Teradata VantageCloud Enterprise'ı Azure Data Factory ile tümleştirme (#4e8429182b)
- Model kredi riski ve varsayılan olasılık (#4e8429182b)
- Giriş bölgeleri için Azure Synapse Analytics (#4e8429182b)
- Azure Synapse ve Dynamics 365 Customer Insights ile Customer 360 (#4e8429182b)
- Azure Sanal Masaüstü için Çok Bölgeli BCDR (#4e8429182b)
- Avanade AMT ile IBM z/OS ana bilgisayar geçişi (#4e8429182b)
- CloudFrame Renovate (#4e8429182b) kullanarak ana bilgisayar mimarisini yeniden düzenleme
- Model9 (#4e8429182b) kullanarak ana bilgisayar iş yüklerini modernleştirme
- Hassas Bağlan (#4e8429182b) kullanarak ana bilgisayar verilerini çoğaltma
- Arşiv verilerini ana bilgisayar sistemlerinden Azure'a taşıma (#4e8429182b)
- Medya için gerçek zamanlı izleme ve gözlemlenebilir sistemler oluşturma (#4e8429182b)
- Azure IoT Edge cihazında makine öğrenmesi çıkarımını etkinleştirme (#4e8429182b)
- Görev açısından kritik web uygulamaları için genel yönlendirme yedekliliği (#4e8429182b)
- Enerji ve çevre endüstrileri için çözümler (#4e8429182b)
- Azure giriş bölgeleri - Terraform modülü tasarım konuları (#4e8429182b)
- Departmana özgü gereksinimler için iyileştirilmiş Sanal WAN mimarisi (#4e8429182b)
- Şirket içi ağdan çok kiracılı web uygulamalarına gelişmiş güvenlik erişimi (#4e8429182b)
- RAG çözümü geliştirme - Bilgi alma aşaması (#9e61a65255)
- RAG çözümü tasarlama ve geliştirme kılavuzu (#9e61a65255)
Mayıs 2024
Yeni makaleler
- Azure giriş bölgesinde Azure OpenAI sohbet temel mimarisi
- RAG çözümü geliştirme - Öbekleme aşaması
- RAG çözümü geliştirme - Öbek zenginleştirme aşaması
- RAG çözümü geliştirme - Ekleme aşaması oluşturma
- RAG çözümü geliştirme - Bilgi alma aşaması
- RAG çözümü geliştirme - LLM uçtan uca değerlendirme aşaması
- RAG çözümü geliştirme - Hazırlık aşaması
- RAG çözümü tasarlama ve geliştirme kılavuzu
- Vektör araması için bir Azure hizmeti seçme
- Çok kiracılı uygulamaları kullanarak kiracılar arası iletişim uygulama
- Ağ geçidi üzerinden Azure OpenAI'ye ve diğer dil modellerine erişme
- Birden çok Azure OpenAI dağıtımının veya örneğinin önünde ağ geçidi kullanma
- Olay verilerini yönetmek için HDInsight ve Delta Lake kullanma
Güncelleştirilmiş makaleler
- Temel OpenAI uçtan uca sohbet başvuru mimarisi (#21cef339cb)
- Azure Sanal WAN (#48e37698c2) ile merkez-uç ağ topolojisi
- AKS kümelerinin mavi-yeşil dağıtımı (#ab83f01e8c)
- Application Gateway Giriş Denetleyicisi'ni (AGIC) çok kiracılı bir Azure Kubernetes Service (#2934252b7c) ile kullanma
- Azure'da IBM Maximo Application Suite (MAS) dağıtma (#2934252b7c)
- Güvenli yönetilen web uygulamaları (#2934252b7c)
- Oracle veritabanı kullanarak Azure'da SAP dağıtımı (#2934252b7c)
- Azure Sanal Masaüstü için Çok Bölgeli BCDR (#2934252b7c)
- Azure'da Apache NiFi (#2934252b7c)
- Hizmetler için dayanıklılık denetim listesi (#40179fabe5)
- Azure Veri Platformu için DR - Mimari (#40179fabe5)
- Azure Veri Platformu için DR - Bu senaryoyu dağıtın (#40179fabe5)
- Azure Veri Platformu için DR - Senaryo ayrıntıları (#40179fabe5)
- Ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) (#40179fabe5)
- Veri depolama teknolojisi seçme (#40179fabe5)
- Apache Cassandra ile N katmanlı uygulama (#40179fabe5)
- Güvenlik işlemlerinde Microsoft Entra IDaaS (#40179fabe5)
- Azure API Management'ı (#84a2e94497) kullanarak web uygulamasını geçirme
- Azure ve R ile finansal hizmetler risk yaşam döngüsünü etkinleştirme (#be1be29555)
- AKS önceliklendirmesi—İş yükü dağıtımları (#107a866ca6)
- AKS önceliklendirme—Düğüm durumu (#107a866ca6)
- Karantina düzeni (#107a866ca6)
- Azure'da görev açısından kritik temel mimari (#107a866ca6)
- Ağ denetimleriyle görev açısından kritik temel mimari (#107a866ca6)
- Databricks ve Kubernetes ile çalışan saklama (#7ede8f8b01)
- Gizli bilgi işlemde büyük veri analizi (#7ede8f8b01)
- APIOps kullanarak otomatik API dağıtımları (#7ede8f8b01)
- İstekleri çok kiracılı bir çözümdeki kiracılarla eşleme (#7ede8f8b01)
- Çok kiracılı çözüm için fiyatlandırma modelleri (#7ede8f8b01)
- AKS önceliklendirmesi—Küme durumu (#7ede8f8b01)
- Klasik uygulamalarla kuantum bilgi işlem tümleştirmesi (#1333a5289b)
- Azure'a Apache Sqoop geçişi (#593e37adc9)
- Azure DNS Özel Çözümleyicisi (#b24cbebe3b)
- Kubernetes düğüm ve düğüm havuzu yönetimi (#ed57efe0db)
- MongoDB Atlas veri değişikliklerini Azure Synapse Analytics'e (#ed57efe0db) gerçek zamanlı eşitlemeyi etkinleştirme
- Microsoft Defender XDR Güvenlik hizmetleri (#08d94354f1) ile ikinci savunma katmanını oluşturma
- Azure bölgesi kaybından kurtarma (#fddf1e1680)
- AKS 2. gün kılavuzu: Düzeltme eki ve yükseltme kılavuzu (#2b0016275a)
- Azure NAT ağ geçidinin (#89e3eacb29) Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve incelemesi
- Çok kiracılı (#1e1a375e82) için ilgili kaynaklar
- Çok kiracılı (#ebe4aa4348) için Azure Kubernetes Service (AKS) ile ilgili önemli noktalar
- Azure Stack HCI'de dağıtılan iş yükleri için Azure Arc ile Hibrit Kümeler Arası Ölçeklendirme (#4338479d91)
- Vale Anahtarı düzeni (#392626fa9b)
- Büyük ölçekli özel doğal dil işleme (#aa9967e7d1)
- Azure Machine Learning ile birçok model makine öğrenmesi (#aa9967e7d1)
- Birçok model Spark ile makine öğrenmesi (#aa9967e7d1)
- Azure yapay zeka hizmetleriyle müşteri yaşam süresi değeri ve değişim sıklığı tahmini (#8420397885)
Nisan 2024
Yeni makaleler
- Ana bilgisayar verilerini Azure'a geçirme
- Tedarik zinciri yönetimi - Azure tarafından desteklenen hizmet olarak Kaleido Blok Zinciri ile izleme ve izleme
- Avanade AMT ile IBM z/OS ana bilgisayar geçişi
- Bir web uygulamasını barındırmak için bölünmüş beyin DNS yapılandırması kullanma
- Azure'da AIX iş yüklerini yeniden düzenleme
Güncelleştirilmiş makaleler
- Talep Denetimi düzeni (#7cd4a5fc06)
- Azure ana bilgisayarı ve orta ölçekli mimari kavramları ve desenleri (#d4096a7e81)
- .NET için güvenilir web uygulaması deseni - Deseni uygulama (#c8dc2d83ac)
- .NET için güvenilir web uygulaması düzeni - Uygulamayı planlama (#c8dc2d83ac)
- Java için güvenilir web uygulaması deseni - Deseni uygulama (#c8dc2d83ac)
- Java için güvenilir web uygulaması düzeni - Uygulamayı planlama (#c8dc2d83ac)
- Reliable Web App deseni (#c8dc2d83ac)
- Koreografi düzeni (#44545f677e)
- Parçalama düzeni (#53dea81b8b)
- Avanade AMT ile Unisys ana bilgisayar geçişi (#ef52a9c4b8)
- Karma bir ortamda (#78c1ee7b97) Azure dosya paylaşımları
- Azure kurumsal bulut dosya paylaşımı (#d392845160)
- Azure Stack Hub ile uçta yapay zeka bağlantısı kesildi (#5c8a0bfe5b)
- Azure Machine Learning mimarisi (#5c8a0bfe5b)
- Gerçek zamanlı analiz kullanan müşteri değişim sıklığı tahmini (#5c8a0bfe5b)
- Müşteri desteği ve geri bildirim analizi (#5c8a0bfe5b)
- Uçta yapay zeka ve makine öğrenmesi dağıtma (#5c8a0bfe5b)
- Azure Machine Learning (#9597e138f4) ile makine öğrenmesi yaşam döngüsünün ölçeğini artırmaya yönelik makine öğrenmesi işlemleri (MLOps) çerçevesi
- MLOps çözümleri için ağ güvenliği denetim listesi (#9597e138f4)
- Sorgu tabanlı belge özetleme (#9597e138f4)
- Azure Stack Hub ile uçta yapay zeka (#9597e138f4)
- Sosyal medya analizi çözümü oluşturma ve dağıtma (#f2fe7193e5)
- Azure'da görüntü sınıflandırma (#f2fe7193e5)
- Sunucusuz olay işleme (#863c1fb294)
- Sunucusuz web uygulaması (#08aa3d6222)
- Çok kiracılı bir çözümde IoT için mimari yaklaşımlar (#95dfc35ea1)
- Düzenlenen veriler için güvenli araştırma ortamı (#5be601f9c0)
- Konuşma özetlemesi (#5be601f9c0)
- Yapay zeka kullanan metin çözümlerine özel konuşma uygulama (#5be601f9c0)
- Yapay zeka kullanan metin çözümüne özel konuşma dağıtma (#5be601f9c0)
- Microsoft machine learning ürünleri (#5be601f9c0)
- Makine öğrenmesi işlemleri (MLOps) v2 (#5be601f9c0)
- Azure Machine Learning ile Python için MLOps (#171d0a834e)
- Kanallar ve Filtreler deseni (#b872e39b9a)
- Azure'da tüketici durumu portalı (#4d8d14cfb0)
- Görüntü İşleme ve Azure Machine Learning (#678b1208d7) ile video içeriğini analiz etme
- Azure'da belge sınıflandırmayı otomatikleştirme (#678b1208d7)
- AI Belge Zekası (#678b1208d7) ile belge işlemeyi otomatikleştirme
- PDF form işlemeyi otomatikleştirme (#678b1208d7)
- Derin öğrenme modelleri için toplu puanlama (#678b1208d7)
- Application Gateway Giriş Denetleyicisi'ni (AGIC) çok kiracılı bir Azure Kubernetes Service (#f926f21c96) ile kullanma
- Azure DNS Özel Çözümleyicisi (#826d234caa)
Geri Bildirim
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz.Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin