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Azure Well-Architected Framework 的最新特性

了解 Azure Well-Architected Framework 的最近更改。

2026 年 1 月

更新的文章

  • Azure 事件网格的体系结构最佳做法：我们用涵盖所有五个 Well-Architected 框架支柱的综合服务指南替换了以前的事件网格可靠性和卓越运营文章。 我们添加了针对安全性、成本优化和性能效率的广泛新指南，并显著扩展了可靠性和卓越运营内容，包括混乱工程、基础结构即代码（IaC）和 CI/CD 集成等现代做法。

  • 自我修复和自我保护的体系结构策略：我们扩展了自我修复作指南，并提供了一个新示例，介绍如何使用死信队列来处理可阻止队列处理的损坏消息。 我们还改进了自动自我修复部分的格式，以提高可读性。

  • Azure 服务总线的体系结构最佳做法：我们添加了帮助缓解多种故障模式的指导，包括检测配额异常、检查 IsTransient 属性是否存在重试决策以及使用 PeekLock 模式来防止消息丢失。 我们扩展了具有主动和被动复制模式的区域级冗余部分，以增强复原能力。 我们还添加了一项新建议，用于启用重复检测来从生成者重试中筛选掉冗余消息。

  • Azure Blob 存储的体系结构最佳做法：我们添加了指导，始终使用 Blob 存储客户端库 SDK 来实现其内置的暂时性故障处理功能。 我们还扩展了辅助读取选项指南，以在主要读取和辅助读取失败时包括正常降级。

  • 故障模式分析的体系结构策略：我们添加了帮助区分故障与错误的指南。 它阐明了故障是意料之外的事件，需要进行干预，而错误是正常操作中预期的一部分。 我们还添加了一项建议，用于单独考虑读取失败和写入失败，因为它们的影响和缓解步骤有所不同。

  • Azure SQL 数据库的体系结构最佳做法：我们添加了在客户端代码中隔离连接池的指导，以防止资源密集型任务使用可用连接时出现级联故障。 我们还添加了关于使用不可变存储来管理审核日志、使用sys.event_log进行监控，以及评估数据库级和服务器级审核性能的建议。 我们扩展了性能指南，新增了连接池的最佳实践以及在达到连接限制时的 SKU 评估。

  • Azure 上任务关键型工作负荷的数据平台注意事项：我们更新了整个文章中 Azure Cosmos DB 文档链接的参考 URL。

2025 年 12 月

新文章

  • 将技术策略与业务要求保持一致：了解将业务需求转化为可作的技术要求的五个步骤。 本指南可帮助架构师阐明目标、发现实际动机、评估权衡，并建议策略平衡技术健全性与业务优先级。

  • Azure 虚拟 WAN 的体系结构最佳做法：获取与 Well-Architected 框架支柱一致的虚拟 WAN 的体系结构最佳做法。 了解如何针对可靠性、安全性、成本优化、卓越运营和性能效率进行设计，并针对全球网络中的连接、冗余、监视和缩放提供实际建议。

更新的文章

  • Azure 事件中心的体系结构最佳做法：改进了卓越运营和性能效率部分中的清晰性和现代化语言。 我们添加了新的自动化和基于策略的成本控制建议、简化的配置建议，以及监视、缩放和测试的增强指南。 通过这些更改，可以更轻松地应用最佳做法并优化事件中心工作负载。

  • 制定体系结构设计规范：我们阐明了将设计决策与业务需求和利益干系人目标保持一致的重要性。 我们添加了对业务需求指南的引用，精简了功能规范部分，并添加了详细的灾难恢复规划资源的链接。 通过这些更改，可以更轻松地创建支持技术和业务目标的清晰、可作的体系结构规范。

  • 解决方案架构师的责任和指导原则：我们阐明了责任，提供了可交付结果的实际清单，并强调了使体系结构与业务需求保持一致的重要性。 我们简化了指导原则，增加了决策、可支持性和持续学习的可作建议，并改进了有关如何与平台团队协作的指导。 这些更改可帮助架构师提供清晰、有效且可适应的解决方案。

  • Azure NetApp 文件的体系结构最佳做法：我们添加了有关文件访问日志记录、跨租户客户管理的密钥和灵活服务级别的新指南，用于将吞吐量与容量分离。 我们改进了成本优化、安全性和作监视方面的建议，并添加了有关使用短期克隆和增强估算器的详细信息。 这些更新有助于增强安全性、优化成本，并提高工作负载的性能和灵活性。

  • Azure API 管理的体系结构最佳做法：我们添加了最新的层功能，包括高级 v2，并阐明了可靠性、安全性和成本优化的建议。 我们改进了冗余、访问控制和性能的相关指导，并对整篇文章的语言进行了简化和优化。 这些更改可帮助你做出更明智的决策，并应用 API 管理工作负载的最佳做法。

  • 我们更新了几个文章，以反映本月推出的新的 Azure 特性和功能。 查看 Azure Database for MySQL 的体系结构最佳做法和成本优化、Azure Functions 的体系结构最佳做法及 Azure Kubernetes 服务（AKS）的体系结构最佳做法中的更新。

2025 年 11 月

新文章

  • 为 SaaS 业务构建 AI 策略：了解如何为软件即服务（SaaS）业务开发和实施战略 AI 方法。 本指南介绍如何从功能提供商转变为战略合作伙伴、评估多租户环境中的机遇和风险，以及使 AI 计划与可衡量的业务成果保持一致。 探索 SaaS 架构类型，确定 AI 在何处创造价值、建立生成 AI 运维（GenAIOps）实践，并做出明智的构建-购买-定制决策。 了解如何从基础用例入手，并在提升内部 AI 能力的同时，逐步发展为自主体验，从而增强产品的长期市场地位。

  • 制定从中断中恢复的事件管理做法：了解如何创建有效的事件管理（IcM）计划来处理工作负荷中断。 本指南介绍如何通过可观测性设计、角色定义和基础结构设置做好准备，通过会审和缓解策略检测和响应事件，以及如何进行事件后回顾以持续改进。 探索部署失败响应的实际示例，包括隔离、回滚、退避和紧急修复，以高效恢复服务，同时保持跨团队的明确沟通和责任分配。

更新的文章

  • 制定多区域部署的灾难恢复计划：我们阐明了本文重点在于业务连续性的技术缓解措施和流程，添加了关于灾难恢复策略的配套可靠性支柱文章的参考，并确立了 IcM 作为有效灾难恢复规划的必要条件，并提供了新 IcM 指南的链接。

  • 设计 IcM 过程的体系结构策略：我们更新了文章标题，并重新组织内容，以文档和资源分配开始，然后再涵盖体系结构策略。 我们还添加了有关内部和外部事件响应人员的资源规划、支持合同和联系信息的说明。

  • Azure 上 AI 工作负载的数据平台：我们重新组织了搜索索引部分，先介绍其用途和性能要求，然后再涉及详细标准。 我们添加了多模式数据处理指南，扩展了安全注意事项，包括嵌入保护和矢量数据风险，并引入了有关训练数据注意事项、功能存储和批量推理模式的新部分，以更全面地覆盖机器学习和生成 AI（GenAI）数据平台需求。

  • 灾难恢复的体系结构策略：通过将其与常规 IcM 区分开来阐明灾难恢复的范围，并添加对有关多区域灾难恢复规划的新配套文章的引用。 在涵盖体系结构和过程细节之前，我们重新组织了指导，确定业务影响评估、灾难阈值定义和通信协议的优先级。 我们在中断期间扩展了备份策略、故障回复规划和可用性要求的覆盖范围。

  • 如何使用 Azure Well-Architected Framework 文档：我们向框架构建基块添加了一个新的 设计概要 部分。 它将设计指南作为重点资源引入，这些资源提供有关特定做法和选择的规范性跨支柱指南，以帮助团队在实际方案中应用 Well-Architected 框架原则。

  • Azure 上 SaaS 工作负荷的设计方法：我们向关键决策点添加了粗体格式，以提高可读性，并强调资源部署位置、定价模型和功能预配等关键注意事项。

  • Azure 上 SaaS 工作负荷的标识和访问管理：通过在数据分离上下文中显式将 租户 定义为 客户 、更正了功能列表中的格式问题，以及更新了 PNG 到 SVG 格式的关系图文件引用，以提高可伸缩性和呈现性。

  • Azure 上 SaaS 工作负载的资源组织：我们更新了 Azure 资源组织参考链接和有关共享资源权衡的优化指南，以便更清楚地了解多租户 SaaS 环境。

  • Azure 上 SaaS 工作负荷的计费和成本管理：我们优化了有关计费计划实施的指导，以明确劝阻可能导致运营复杂性的单个客户定价安排。

  • Azure 文件的体系结构最佳做法：我们阐明了管理员可以使用服务器消息块 （SMB） 管理员的 Windows 权限模型来管理文件所有权，而无需存储帐户密钥。 我们还优化了网络文件系统 （NFS） 文件共享管理控制的语言，以提高精度。

  • Azure Blob 存储的体系结构最佳做法：我们添加了有关在 Azure 中将 Azure 存储发现与 Microsoft Copilot 配合使用的指导，以分析冗余配置、识别安全威胁，以及跨存储帐户查找成本效率低下。 使用异地区域冗余存储（GZRS）冗余时，我们还引入了地理优先复制作为优化恢复点目标（RPO）的选项。

  • Azure ExpressRoute 的体系结构最佳做法：我们优化了可靠性简介，强调网络连接中的复原能力和可恢复性之间的区别，并阐明了复原能力在线路问题期间保持流量流动，同时恢复能力侧重于区域中断后恢复。 我们还添加了有关使用 ExpressRoute 复原验证测试和复原见解来评估故障转移配置和评估控制平面可靠性的指导。

  • 解决方案架构师清单：我们阐明了建筑师的角色，强调竞争约束的平衡以及披露设计缺陷和接受的风险的重要性，以防止未沟通的技术债务。 我们还添加了一个新的清单项，用于验证具有概念证明的关键假设，以防止理论设计在实践中失败。

  • 与工作负荷团队协作：我们使协作指导更加简洁且可作，添加了一个新部分，介绍如何管理技术债务，强调有意的决策和文档，并介绍了有关指导和知识共享的指导，以帮助架构师通过教育实施团队来扩大其影响。

  • 支持咨询角色的工作负荷：我们增强了建模练习的指导，以强调使用实证证据来验证假设，而不是依赖过时的假设。 我们扩展了改进建议部分，鼓励主动评估和技术债务管理。 我们还重新调整了评审参与指南，将架构师定位为权威上下文提供商，帮助确定合规性差距。

  • 支持卓越运营的体系结构设计模式：我们通过澄清非托管风险最终会体现为运营工作或事故，使介绍更加简洁且注重行动。 我们还增强了 Strangler Fig 模式说明，以包含安全退役的指导，并强调，只有在替代流程满足可靠性和可观测性目标后，才应删除遗留端点。

  • 安全部署实践的体系结构策略：我们添加了一个新部分，介绍了安全停用，该部分提供了一种结构化、安全优先的方法来删除或弃用组件。 本指南强调将删除视为不可逆的，并包括验证不活动、保留状态、在删除之前禁用、通过监视窗口进行监视以及清理剩余引用以防止意外中断隐藏依赖项等步骤。

  • 用于设计冗余的体系结构策略：我们重新构造了主动-被动体系结构，以强调其灾难恢复的成本效益。 我们还添加了一个新部分，介绍如何使用 Azure 资源锁应用删除保护，以防止意外删除冗余组件。 锁的功能是补充，并不能替代备份和正确的治理。

  • 故障模式分析的体系结构策略：我们阐明了故障模式分析（FMA）可帮助工作负载在定义的恢复目标内正常恢复，并强调与特定目标（而不是仅常规恢复）保持一致。 我们还清理了整个文档的格式不一致。

  • 设计可靠性测试策略的体系结构策略：我们优化了可恢复性和复原能力的定义，以更好地区分它们。 可恢复性侧重于恢复时间目标（RTO）和 RPO 目标内的还原，而复原能力强调可承受故障并在中断期间保持可接受的用户体验。

  • Azure 上的 SaaS 工作负荷的数据：我们更新了整个文章中的术语。 我们还通过区分复原能力（承受故障）和可恢复性（还原作）来优化可靠性的讨论，以阐明这些概念如何应用于 SaaS 数据设计。

  • SAP 工作负荷设计原则：我们更新了标题以确保一致性。 我们还优化了可靠性支柱描述，以区分复原能力（承受故障以保持运行时间）和可恢复性（在发生故障后恢复正常作）。 必须针对两个关注点设计 SAP 工作负荷，而不是将它们视为同义词。

  • 我们更新了几个文章，以反映本月推出的新的 Azure 特性和功能。 请查看 Azure 虚拟机和规模集的体系结构最佳做法 中的更新，以及 适用于 NoSQL 的 Azure Cosmos DB 的体系结构最佳做法。

2025 年 10 月

新文章

  • 设计紧急响应策略的体系结构策略：了解如何在工作负荷中构建有效的事件响应功能。 本指南介绍如何设计用于遏制和隔离的系统，实现快速检测的监视，促进诊断，建立事件管理流程，进行根本原因分析和事后验，并使用自动化来提高响应一致性。 了解如何创建结构化程序来检测、包含和解决事故，同时从故障中学习以防止其再次发生。

  • Azure 服务总线的体系结构最佳做法：了解如何跨五个 Well-Architected 框架支柱使用体系结构最佳做法来实现服务总线。 本指南介绍区域冗余和异地灾难恢复、Microsoft Entra ID 身份验证和专用终结点、层选择和资源权限、基础结构即代码（IaC）和监视，以及自动缩放和消息批处理。 本指南可帮助你为分布式应用程序设计弹性、安全且经济高效的消息传送解决方案。

更新的文章

  • Azure 上 AI 工作负载的应用程序设计：我们提高了清晰度和一致性。 在深入设计决策之前，我们重新组织了开幕段落，以更好地介绍文章的范围。 我们在整个过程中优化了语言，以提高可读性和更新的术语。 我们增强了表和列表中的格式设置，改进了用于缓存和安全的关键节流，并进行了轻微的技术更正，以提高准确性。

  • 为 Azure 上的 AI 工作负载设计训练数据：我们添加了有关多模式数据处理和用户生成的数据源的指导。 我们添加了一个新部分，介绍了功能存储设计，其中包括集中式、分布式和混合实现方法。 我们还介绍了有关基础模型微调的指导，其中解释了训练数据要求与传统模型训练有何不同。 它强调了对于领域特定和任务特定适应，高质量、任务相关示例的重要性。

  • 为多区域部署制定灾难恢复计划：我们改进了整个文章的清晰度和一致性。 我们更正了恢复点目标（RPO）定义，以强调数据丢失容忍度，阐明了暂时性故障的术语，并改进了多个部分中的句子结构。 我们更新了备份配置指南，以便更常规，而不是规定特定的保管库类型。 我们还优化了双活部署模式的说明，包括使用地理数据块作为部署标识的替代方案。

  • Azure 虚拟桌面工作负荷的网络和连接注意事项：我们将内容重新组织为重点部分，以便优化流量、网络安全、网络分段、多区域连接和混合网络。 我们已将建议合并到具有明显优势的表中，添加了有关 Azure 专用链接和大型子网权衡的指导，并删除了过时的引用。 我们还更新了术语，并提供了指向最新相关 Azure 文档的链接，以创建更具凝聚力和可操作性的指南。

  • 本月，我们已将 Azure 更新源 中新发布的 Azure 功能合并到我们的指南中。 请查看 Azure Database for PostgreSQL 的体系结构最佳做法、 Azure Kubernetes 服务的体系结构最佳做法（AKS）、 Azure NetApp 文件的体系结构最佳做法等的更新。

2025 年 9 月

新文章

  • 为多区域部署制定灾难恢复计划：查找有关为多区域 Azure 部署构建灾难恢复（DR）计划的建议。 本指南介绍了关键术语、如何按关键性对工作负荷进行分类，以及如何将恢复策略与业务影响保持一致。 它涵盖了通信计划、Runbook 和升级路径等 DR 规划基础知识，并提供优化恢复成本的实用建议。 包括备份和还原、主动-被动（冷备用和暖备用）以及主动-主动部署的分步操作和验证方法。 强调定期测试和持续改进，以确保业务连续性。

  • Azure Databricks 的体系结构最佳做法：根据 Well-Architected 框架原则，查找设计和运维 Azure Databricks 工作负载的建议。 了解如何将可靠性、安全性、成本优化、卓越运营和性能效率应用于 Spark、Delta Lake、Unity 目录和 MLflow 解决方案。

  • 使用可用性区域和区域的体系结构策略：了解如何在跨 Azure 可用性区域或区域部署工作负荷，以满足可靠性、复原能力、成本和性能目标。 本指南介绍了本地冗余、区域冗余（固定）、区域冗余和多区域部署之间的差异，并描述了每种方法的权衡。 它提供实用建议，用于将部署策略与风险容忍度、数据驻留、用户位置、预算和复杂性等业务需求保持一致。 对于任务关键型解决方案，包括用于组合多区域和多区域体系结构的示例方案和指南。

更新的文章

  • Azure 上任务关键型工作负荷的体系结构模式：我们通过删除关系图上的额外行、卡片轮廓和可单击链接来简化基线体系结构部分。

  • 工作负载的运行状况建模：我们添加了一个有关 Azure Monitor 运行状况模型的部分。 其中介绍了他们如何通过内置的警报、可视化效果和便于集成的功能来简化健康建模。 我们还提供了一个屏幕截图，并更新了相关链接来引用 Azure Monitor 运行状况模型。

  • 可靠性设计原则：我们阐明了工作负荷范围和团队承诺，添加了对要求和解决方案边界的明确说明，突出了用户流的可靠性、强调时间范围和依赖项，以及复原部分中的固定措辞。

  • 在 Azure 上测试和评估 AI 工作负载：我们刷新了测试和评估 AI 工作负载的指南，添加了针对验证方法的新建议，并阐明了持续改进的最佳做法。

  • 用于设计冗余的体系结构策略：我们更新了冗余文档中的标题以提高清晰度和一致性。 我们还扩展了冗余指南，为区域和区域级冗余添加了新的建议，并阐明了不同方法的权衡。

  • Azure 机器学习的体系结构最佳做法：我们刷新了 Azure 机器学习指南，添加了有关可靠性、安全性和成本优化的新建议，并改进了卓越运营的提示。

  • 设计和创建监视系统的体系结构策略：我们扩展了可观测性指南，并针对网络监视、警报和诊断提出了新的建议，并阐明了卓越运营的最佳做法。

  • 设计可靠监视和警报策略的体系结构策略：我们刷新了监视和警报策略指南，添加了用于监视网络流量以提高可靠性的新建议，并扩展了在事件响应中使用 Azure 工具的最佳做法。

  • Azure 文件的体系结构最佳做法：我们修订了 Azure 文件存储指南，以阐明术语、更新冗余和计费模型详细信息、添加 SSD 文件共享和元数据缓存指南，并包括总拥有成本（TCO）资源。 我们还添加了有关将 Azure 文件同步 Arc 扩展用于混合环境的指南。

Azure 功能更新

本月，我们已将 Azure 更新源 中新发布的 Azure 功能合并到我们的指南中。 下面突出显示了最重要的示例。

已停用的文章

本月我们停用了以下文章。 内容已过时，不再与 Azure Well-Architected 框架保持一致。

  • Azure OpenAI 服务服务指南
  • Azure Redis 缓存服务指南

2025 年 8 月

更新的文章

  • AI 工作负载的工作负载团队角色定位：我们更新了本文，以反映生成式 AI 的最新发展，重点介绍代理性解决方案。 我们添加了一个关于代理角色的部分，用于介绍代理角色及其在 AI 工作负载中的角色。 我们还扩展了示例角色，以在开发和作中包括人工和自动化代理角色。 角色模板和示例现在反映了动态、跨系统和实时访问需求，强调代理系统的治理、责任和独特要求。

  • Log Analytics 的体系结构最佳做法：我们扩展并重构了 Log Analytics 工作区指南，并介绍了有关 Well-Architected 框架支柱的详细建议、清单和最佳做法。

  • 性能效率设计原则：我们明确了指导，更具可作性。 我们简化了技术语言和简化的建议，帮助团队将性能目标与业务需求保持一致。 通过这些更改，可以更轻松地规划、生成和维护一段时间内可靠的系统。

  • 体系结构设计图：我们通过为清晰、辅助功能、版本控制和分层视觉对象添加新建议，更新了有关关系图做法和体系结构关系图类型的指南。 我们还引入了新的图表类别，并提供了图表用途和最佳做法的更详细说明。

  • 实现自动化的体系结构策略：我们添加了可用于自动执行工作负荷任务的 Azure 工具。 了解网络服务的自动化管理功能，包括 Azure 防火墙客户控制的维护、目标网络地址转换（DNAT）规则中的 Azure 防火墙完全限定域名（FQDN）筛选和 Azure Front Door 托管证书。

  • 网络和连接的体系结构策略：我们向可用于向网络添加深层防御功能的 Azure 服务列表添加了 Azure 网络安全外围。

  • 构建分段策略的体系结构策略：我们添加了另一种网络分段模式：PaaS 隔离。 建议使用此模式的 Azure 网络安全外围。

  • Azure 防火墙的架构最佳实践：我们添加了 Microsoft Security Copilot 作为威胁调查和分析的工具，并提供了关于 Log Analytics 中数据摄取时转换的信息，以帮助您降低成本。 我们还添加了针对卓越运营支柱的配置建议。

  • Azure Front Door 的体系结构最佳做法：我们进行了更改，强调使用 AI 支持的安全功能，包括 Web 应用程序防火墙事件分析的安全 Copilot 集成。 我们还添加了有关托管通配符传输层安全性（TLS）证书的指导。

  • Azure Kubernetes 服务（AKS）的体系结构最佳做法：我们添加了 AKS 群集指南，包括针对 HTTP 代理支持、自定义证书颁发机构集成和 Azure CNI 静态块分配的建议，以提高合规性、安全性和网络管理。

  • Azure 虚拟网络的体系结构最佳做法：我们添加了有关使用网络安全外围进行 PaaS 服务隔离的建议、使用 Azure 虚拟网络管理器的集中式 IP 地址管理，以及将诊断与网络观察程序 VM 网络疑难解答集成。

  • Azure 应用程序网关 v2 的体系结构最佳做法：我们删除了 Azure Front Door 与应用程序网关之间的特定示例和功能比较。 本指南现在重点介绍如何使用 WAF 策略并锁定应用程序网关，以仅接收来自 Azure Front Door 的流量。 我们还在指南中阐明了语言和更新的参考。 我们改进了分区标题和清单，使指导更加准确且更易于遵循。

  • Azure SQL 数据库的体系结构最佳做法：我们添加了分片指南、阐明了区域冗余设置，并引入了自动备份建议，以加强 Azure SQL 数据库的可靠性和恢复。 我们还改进了成本优化和性能建议，添加了使用本机 SQL 函数的建议，并指出了最新的 Azure 更新。

  • Azure 磁盘存储的体系结构最佳做法：我们添加了一个部分，介绍在支柱清单中使用方法时可能需要进行的设计权衡，包括有关 Azure 高级 SSD、Azure 超级磁盘存储、Azure 标准 SSD 和 Azure 标准 HDD 的性能与成本的指南。 我们还添加了关于实时容量预配和动态磁盘扩展的建议，无需停机。

  • 完成 Azure Well-Architected 评估：我们在 Azure Well-Architected 评估中添加了一个关于选择 核心 Well-Architected 评审 的提示。 我们还添加了一个部分，专门介绍针对特定技术和工作负载的 Well-Architected 评审评估。

  • Azure Well-Architected 框架工作负载：我们扩展了工作负载的定义，包括自定义代码和 AI 模型，强调了分解工作负载和解决技术债务等体系结构做法，并添加了有关工作负荷团队组织、依赖项、预算和持续改进的部分。 我们还添加了有关云环境中共同职责和治理的指导。

2025 年 7 月

更新的文章

  • Azure 工作负载中负责任的 AI：我们刷新了本文，其中包含代理 AI 系统的新指南，包括检索和自治代理的保障、可审核性和人工监督。 内容安全建议现在包括水印、元数据标记和明确披露 AI 生成的媒体。 道德更新强调竞争 AI 决策的能力，并确保系统更改的透明度。 这些新增功能支持对高级 AI 解决方案进行更负责任的安全部署。

  • Azure 本地体系结构最佳做法：我们更新了本指南以反映最新平台版本（2311）、刷新的文档链接、阐明了定价详细信息、阐明了角色定义和简化的术语。 我们还改进了描述安全性、监视和许可功能的方式，使指南更易于遵循，并与当前部署更相关。

  • Azure 上 AI 工作负载的应用程序设计 我们添加了一个指向常见 AI 代理业务流程模式的链接，以帮助团队在设计自己的策略之前探索经过验证的策略。

2025 年 6 月

成熟度模型

本月，我们引入了 Azure Well-Architected Framework 的成熟度模型。 成熟度模型可帮助你评估当前状态，并确定框架五大支柱的改进领域。 每个模型都提供了一种结构化方法来评估工作负荷的体系结构和作，使你能够确定增强的优先级并跟踪随时间推移的进度。

新项目

  • Azure 上 AI 工作负载的可持续设计：通过将环境注意事项纳入模型设计、数据设计和作阶段，查找有关如何持续构建 AI 工作负载的指导。 了解如何降低能耗和碳足迹，同时保持 Azure 上 AI 工作负载的性能和业务要求。

更新的文章

  • Azure 上任务关键型工作负荷的设计方法：通过基于原则的方法重组设计方法，重点介绍核心设计基础知识，从而刷新了本文。 本文现在强调设计可靠性目标、端到端自动化、零停机时间部署、快速故障检测和恢复，以及使用 Azure 进行演变。 我们简化了内容，以更简洁和可作，同时保持对基本设计原则的关注。

  • 任务关键型工作负荷：我们重构了任务关键型工作负荷概述文章，通过添加新 的“如何使用本指南” 来改善用户体验？部分提供了分步导航说明。 我们重新组织了内容，以提高信息层次结构，从参考样式的呈现转变为一种引导式学习方法，系统地引导用户逐步了解方法、原则和设计领域。 我们还将 “说明示例 ”部分重命名为 参考体系结构示例 并添加了视频内容。

  • 任务关键型工作负荷的设计原则：我们更新了 “下一步 ”部分。 链接目标和链接文本都从“交叉关注点”更改为“体系结构模式”，而保持描述性文本不变，继续说明如何审核任务关键型工作负荷中的交叉关注点。

  • Azure 上 AI 工作负载的基础数据设计：我们更新了有关基础数据的指导，明确了数据可以来自各种来源，例如具有矢量索引的数据库和外部系统，而不仅仅是传统索引。 这些更新突显了新款模型中更大卷积窗口的优势，澄清了之前关于微调数据的术语，并强调了通过实际查询验证基础数据的重要性。 其他改进包括关于安全修整的更新指南、对多媒体嵌入的支持，以及涉及代理解决方案的新注意事项。

2025年5月

更新的文章

  • 设计可靠缩放策略的建议：探索更新的内容，包括：选择合适的缩放技术;自动化缩放作，包括使用基础结构即代码;选择和优化“缩放单位”;使用分片和分区缩放数据存储，以及优化分区策略;监视缩放作和日志分析。

  • 设计数据分区策略：本文现可在“设计指南”下找到。

  • 成本优化设计原则：查找可作的建议，例如以不同的方式处理不同环境，使用动态缩放并与许可团队协作。 我们添加了有关治理和成本防护措施的指导，并扩展了预算、费率优化以及最大化资源利用率的示例和实际步骤。

  • 卓越运营云设计原则：我们刷新了本文，整合了指南并更新了安全部署实践。

服务指南

本月，我们对一些服务指南进行了重大更新。 以下是一些亮点：

2025 年 4 月

新文章

  • Azure 容器应用的体系结构最佳做法：探索用于有效、安全地实现 Azure 容器应用的关键建议和设计清单。 本指南介绍实现体系结构目标的设计原则、策略和建议，包括安全性、性能和成本优化。

更新的文章

服务指南

本月，我们对一些服务指南进行了重大更新。 以下是一些亮点：

2025 年 3 月

更新的文章

  • Azure Front Door 的体系结构最佳做法：我们添加了有关部署策略的详细信息，以及将静态内容缓存到设计清单的重要性。 更新了建议，包括有关管理流量、运行状况探测和优化缓存的新链接和建议。

  • 卓越运营的设计评审清单：我们简化了卓越运营的设计评审清单，使建议更加简洁、重点和可作。

2025 年 2 月

更新的文章

服务指南

本月，我们对一些服务指南进行了重大更新。 以下是一些亮点：

  • Azure Front Door：通过重述各个部分并添加更详细的说明，改进了内容清晰度。 我们更新了指向其他相关 Azure 文档的链接和引用，并删除了冗余或过时的信息。 我们已将内容与最新的 Azure Front Door 功能和最佳做法保持一致。

  • Azure IoT 中心：我们刷新并扩展了本指南，以涵盖所有 Well-Architected 支柱。 我们还介绍了新的设计注意事项和建议，包括有关使用 Azure IoT 中心进行安全设备到云通信、管理设备标识和优化成本的指导。

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