Azure 架構中心的最新內容
Azure 架構中心 (AAC) 可協助您在 Azure 上設計、建置及操作解決方案。 了解雲端架構風格和設計模式。 使用技術選擇和指南,為您的解決方案選擇合適的服務。 指引是以雲端建置的所有層面為基礎,例如作業、安全性、可靠性、效能和成本最佳化。
以下是 Azure 架構中心最近發佈的最新文章和更新文章。
2024 年 10 月
新文章
- 適用於 .NET 的新式 Web 應用程式模式
- 企業 Web 應用程式模式
- 適用於 .NET 的可靠 Web 應用程式模式
- 適用於 Java 的可靠 Web 應用程式模式
- Microsoft網狀架構上的格林菲爾德湖屋
- 適用於自主車輛作業的 ValOps
- 汽車傳訊、資料與分析
更新文章
- 使用 SCI 分數 測量 Azure 應用程式可持續性 (#9e0c672bca)
- 傷害模型 化 (#6892594536)
- 使用自訂外掛程式來模擬裝置行為的 Azure 負載測試 (#c4838a7343)
- 將大型主機和中型數據 現代化(#00013d46aa)
- 將大型主機資料複寫和同步處理至 Azure (#274b161917)
- 汽車測試車隊 的數據分析(#53f32c7bb7)
- 多租使用者的 Azure Cosmos DB 考慮 (#85cb4928e6)
- 自動化 PDF 表單處理 (#a7e1be4c2d)
- 基準 OpenAI 端對端聊天參考架構 (#332a0da85a)
- 基本 OpenAI 端對端聊天參考架構 (#332a0da85a)
- 自主車輛運營 的 DataOps(#42f5581a6f)
- 適用於企業的 Azure 虛擬桌面 (#42f5581a6f)
- 適用於 Azure 虛擬桌面 的多區域 BCDR (#42f5581a6f)
- 具有 AD DS 和 Microsoft Entra ID 的多個樹系 (#42f5581a6f)
- Azure 上的銀行系統雲端轉換 (#42f5581a6f)
- 使用 Oracle 資料庫 在 Azure 中的 SAP 部署 (#c5b743dfeb)
- 可調整的雲端應用程式和 SRE (#c5b743dfeb)
- 重構執行 Adabas 和 Natural 的大型主機電腦系統(#1b4c51b94b)
- Microsoft AWS 安全性 (#df83a8c1a1)
- 已改善從內部部署網路 存取 App Service Web 應用程式的安全性存取權 (#0b2d8b6dd7)
- 使用 mTLS 部署 AKS 和 API 管理 (#bb8af9929f)
- 選擇 Azure AI 目標語言處理技術 (#a2f08f4a31)
- 將內部 API 發佈至外部使用者 (#1d1befb451)
- 保護受管制資料 的研究環境(#fe7bc7c87f)
- 適用於具有現有 MLOps 投資 的組織產生的 AI 作業(#fe7bc7c87f)
- 機器學習作業 v2 (#cd4fb57978)
- 使用 Azure App 服務 Environment v3 的企業營運應用程式 (#cd4fb57978)
- Azure API 管理 登陸區域加速器 (#cd4fb57978)
- Azure 治理可視化檢視部署指引 (#cd4fb57978)
- 與登陸區域 整合的 Azure Spring Apps (#cd4fb57978)
- 選擇 Azure 記憶體服務 (#0e89e62eca)
- 讓一切變得多餘的 (#84dd4575cf)
- 多租使用者和 Azure OpenAI (#ef15ea8c94)
- 適用於 Azure 資料平臺的 DR - 架構 (#3e64aa921a)
- 適用於 Azure 資料平臺的 DR - 部署此案例 (#3e64aa921a)
- 適用於 Azure 資料平臺的 DR - 概觀 (#3e64aa921a)
- 適用於 Azure 資料平臺的 DR - 建議 (#3e64aa921a)
- 適用於 Azure 資料平臺的 DR - 案例詳細 資料(#3e64aa921a)
- 事件驅動架構樣式 (#a47e4ec507)
- 使用身分識別即服務平臺 (#577bf04f6f)
- 選擇資料儲存技術 (#88b7a2019f)
- 在 Azure 上部署 IBM Maximo Application Suite (MAS)(#eaafacfc9f)
- Azure 架構 上的 SAS (#eaafacfc9f)
- 在 Azure 上部署 IBM 斯特林訂單管理軟體 (OMS) (#eaafacfc9f)
- 記憶體架構 (#296b7ef5e9)
- 使用 Azure 防火牆 來協助保護 AKS 叢集 (#e7ca4c3b32)
- Azure 虛擬機 的多層式保護 (#8fb0bd00f6)
- Azure 混合式選項 (#7f1657ba58)
- 選擇 Azure 服務進行向量搜尋 (#064e56920e)
2024 年 9 月
新文章
- 選擇 Azure AI影像與影片處理技術
- 選擇 Azure AI 語音辨識與產生技術
- 選擇 Azure AI 目標語言處理技術
- 選擇 Azure AI 服務技術
- 為擁有現有 MLOps 投資的組織提供生成式 AI 操作
- 基本 OpenAI 端對端聊天參考架構
更新文章
- 受監管資料的安全研究環境 (#6b45c309ce)
- 透過閘道向 Azure OpenAI 服務提供自訂驗證 (#ba18376e10)
- 適用於中小企業的新式資料倉儲 (#dca68ab84a)
- 實作 Azure OpenAI 語言模型的記錄與監控 (#699ed20b14)
- 基準 OpenAI 端對端聊天參考架構 (OpenAI#45b60c7737)
- 開發 RAG 解決方案 - 分塊階段 (#6f02c9d429)
- 開發 RAG 解決方案 - LLM 端對端評估階段 (#6f02c9d429)
- 開發 RAG 解決方案 - 準備階段 (#6f02c9d429)
- 邊緣和雲端的影片攝取和物件偵測 (#b7daa6c24f)
- Azure 上工作關鍵工作負載的應用程式平台注意事項 (#1d351f3ef2)
- 將應用程式閘道入口控制器 (AGIC) 與多租用戶 Azure Kubernetes 服務結合使用 (#a6149d7e3e)
- 企業商業智慧 (#a6149d7e3e)
- 使用 Power Platform 和 Azure 最佳化庫存和預測需求 (#60193ea1ce)
- 在 Azure 上部署 IBM Maximo 應用程式套件 (MAS) (#60193ea1ce)
- 安全管理的 Web 應用程式 (#60193ea1ce)
- 使用 Azure App Service 環境 v3 的企業營運應用程式 (#60193ea1ce)
- 使用 Microsoft Defender XDR 解決方案建立第二層防禦 (#289c90dbe9)
- Microsoft Sentinel 自動回應 (#52c2b51cb9)
- 整合 Azure 和 Microsoft Defender XDR 安全服務 (#e95d6c7cb4)
- 使用 Microsoft Sentinel 與 Microsoft XDR 安全元件整合 (#ca6770ed3f)
- 將威脅對應到您的 IT 環境 (#13ad98822e)
- 從本機存取並由私人網路中的 AD DS 保護的 Azure 檔案 (#dcf697b0f4)
- AKS (Kubernetes) 第 2 天操作指南 (#9d8625304f)
- 使用 Databricks 進行流處理 (#4531b20f65)
- 使用 Azure DevOps 管理 Microsoft 365 租用戶設定 (#596d0cc6c4)
- Azure 服務重試指南 (#976f6d5a85)
- Azure 儲存體的 Gridwich 操作 (#976f6d5a85)
- 多租用戶的 Azure 應用程式設定注意事項 (#70b49bcb27)
- 多租戶的 Azure Key Vault 注意事項 (#70b49bcb27)
- 適用於 Azure Data Factory 和 Azure Synapse Analytics 管線的 BCDR (#5003ac7034)
- 保護 Synapse 上的資料 Lakehouse (#5003ac7034)
- 啟用將 MongoDB Atlas 資料變更即時同步到 Azure Synapse Analytics (#5003ac7034)
- 使用 Azure Kubernetes 服務建置 CNCF 專案 (#5003ac7034)
- 多區域群集的 AKS 基準 (#4b01645043)
- 傳送帶即時異常偵測 (#e2248966dd)
- 手術風險預測模型 (#e2248966dd)
- 在受監管產業中擴展人工智慧和機器學習計畫 (#e2248966dd)
- 使用 Azure Front Door 保護 AKS 工作負載 (#e2248966dd)
- 使用 Power Automate 和 AI Builder 從物件中擷取文字 (#4316bc199a)
- 具有近即時分析功能的新聞提要 (#4316bc199a)
- Web API 實作 (#860a3bc681)
- 選擇串流處理技術 (#5892dd5857)
- 多租用戶解決方案中的 AI 和 ML 架構方法 (#fbed477b76)
- 適用於 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 監管叢集 - 資料保護 (#419972a758)
- 適用於 PCI-DSS 3.2.1 工作負載的 AKS 基線叢集 - 存取控制 (#419972a758)
- 適用於 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 監管叢集 - 漏洞管理 (#419972a758)
- 適用於 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 監管叢集 - 監控操作 (#419972a758)
- 適用於 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 監管叢集 - 網路分段 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 監管叢集架構 (#419972a758)
- 適用於 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 監管集群 - 摘要 ((#419972a758)
- Azure Data Factory 任務關鍵性架構 (#7cebe56052)
- Azure 登陸區域基準架構上的 Azure Data Factory (#7cebe56052)
- 使用 Azure Data Factory 設計獎章資料湖倉儲 (#7cebe56052)
- 使用 Power Platform 的公民 AI (#7cebe56052)
- Azure 工作負載的資料儲存體分類 (#3f00c22db6)
- Azure Data Factory 企業強化架構 (#3f00c22db6)
2024 年 8 月
新文章
- 使用 Azure Kubernetes Service 裝載 GPU 型工作負載
- Azure Data Factory 企業強化架構
- Azure Data Factory 任務關鍵性架構
- Azure 登陸區域基準架構上的 Azure Data Factory
- 使用 Azure Data Factory 設計獎章資料湖倉儲
- Azure 工作負載的資料儲存體分類
- 在 Azure 上搭配使用工業邊緣和 Azure AI
更新文章
- Azure 中的自動化文件分類 (#c74d654229)
- AWS 與 Azure 服務比較 (#5eeb594831)
- Google Cloud 與 Azure 服務比較 (#5eeb594831)
- 事件驅動架構樣式 (#c04e8ef095)
- Azure 上的任務關鍵性工作負載安全性考量 (#7b81801821)
- Microsoft SaaS 故事 (#678c9541b5)
- 選擇資料儲存技術 (#098948d4be)
- 服務復原能力檢查清單 (#ac288a264e)
- AKS 叢集的基準架構 (#9fee7d4947)
- 最小化協調需求 (#f5798d3145)
- 使用儀表板將 Azure Databricks 計量視覺化 (#dbc049e7b8)
- 可檢視性模式和計量 (#dbc049e7b8)
- 安全性作業中的 Microsoft Entra ID (#5ff80ddd61)
- 適用於汽車、行動和運輸產業的解決方案 (#1f6b02c2e0)
- 在多租用戶解決方案中使用 Azure Front Door (#89fc4f1a30)
- 適用於新創公司的架構 (#2800748ec3)
- 使用適用於 MySQL 的 Azure 資料庫之智慧型應用程式 (#96e5acf54a)
- 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫智慧型應用程式 (#96e5acf54a)
- 從 Oracle Database 移轉到 Azure (#96e5acf54a)
- Azure VMware 解決方案容量規劃 (#df27cc8f56)
- 核心啟動堆疊架構 (#f1791cb942)
- 將您的電子商務解決方案移轉至 Azure (#20635de1aa)
- 資料湖是什麼? (#623e62824f)
- 使用 Azure 安全性服務打造第一道防線 (#ff50fd224f)
- 重試模式 (#ea612ee4ab)
- 在 Azure VM 上執行 Apache Cassandra (#8459cd1652)
- 在 Azure Data Factory 和 Synapse Analytics 中使用 Delphix 進行資料模糊化 (#8459cd1652)
- 整合 Teradata VantageCloud Enterprise 與 Azure Data Factory (#8459cd1652)
- Team Data Science Process 中的個別參與者任務 (#292f76bcf6)
- Team Data Science Process 中的專案負責人任務 (#292f76bcf6)
- Team Data Science Process 中的團隊負責人任務 (#292f76bcf6)
- 適用於新式資料倉儲的 DataOps (#292f76bcf6)
- 使用 Apache Cassandra 的多層式架構 (N-tier) 應用程式 (#292f76bcf6)
- 使用 Delphix 和 Azure Data Factory 或 Azure Synapse Analytics 為 SAP 應用程式進行資料編碼 (#7317a1b530)
- 選擇批次處理技術 (#3865a10040)
- Team Data Science Process 生命週期的建模階段 (#3865a10040)
- 多區域叢集的 AKS 基準 (#7a47bacb93)
2024 年 7 月
新文章
更新文章
- Azure Kubernetes Service (AKS) - 規劃 (#71cb524347)
- 使用 Azure 應用程式閘道與 Azure API 管理保護 API (#71cb524347)
- 什麼是 Team Data Science Process? (#cb10eaee05)
- 適用於資料科學家的 Team Data Science Process (#cb10eaee05)
- Azure IoT 參考架構 (#9984ed44c0)
- 使用 Azure Digital Twins 建立智慧空間 (#da340d5676)
- 使用 Azure NetApp Files 的 Oracle Database (#9187e38cb6)
- 基準高可用性區域備援應用程式服務 Web 應用程式 (#2e88dba4ed)
- 基本 Web 應用程式 (#2e88dba4ed)
- 優先順序佇列模式 (#d480fd13ca)
- 機器學習作業 v2 (#dba2fe1062)
- 多租用戶解決方案中的 Azure 資源組織 (#aeb4906fe3)
- 選擇批次處理技術 (#c4a5c1824a)
- 重構 IBM z/OS 結合設施 (#134d0d3225)
- 實現全面備援 (#525db19638)
- 自我修復設計 (#525db19638)
- 將簡單的應用程式從 Service Fabric 移轉至 AKS (#810d06f775)
- 在 Azure 上執行 Linux VM (#233dc039e0)
- 雲端設計模式 (#790ad01066)
- 選擇資料儲存技術 (#8572512d54)
- 自然語言處理技術 (#8572512d54)
- Team Data Science Process 中的群組管理員任務 (#3cf6a613d3)
- Team Data Science Process 生命週期的商務了解階段 (#3cf6a613d3)
- AKS 叢集的基準架構 (#90a20ac702)
- 多租用戶解決方案中儲存與資料的結構方法 (#9080f70ced)
- 在 Azure 上執行 Windows VM (#dc428f7b59)
- Azure 上的 Microsoft 合作夥伴和第三方案例 (#5c0d9b3b86)
- 適用於 Azure 資料平台的 DR - 架構 (#07890bef5b)
- 適用於 Azure 資料平台的 DR - 部署此案例 (#07890bef5b)
- 適用於 Azure 資料平台的 DR - 概觀 (#07890bef5b)
- 適用於 Azure 資料平台的 DR - 建議 (#07890bef5b)
- 適用於 Azure 資料平台的 DR - 案例詳細資料 (#07890bef5b)
- 多租用戶解決方案中 AI 和 ML 的結構方法 (#4e6e8652cb)
- 多租用戶解決方案中治理與合規性的結構方法 (#4e6e8652cb)
- 多租用戶解決方案中身分識別的結構方法 (#4e6e8652cb)
- 租用戶整合和資料存取的結構方法 (#4e6e8652cb)
- 多租用戶解決方案中身分識別的結構考量 (#4e6e8652cb)
- 多租用戶解決方案中的租用戶生命週期考量 (#4e6e8652cb)
- 更新多租用戶解決方案的考量事項 (#4e6e8652cb)
- 多租用戶和 Application Insights (#4e6e8652cb)
- 在多租用戶解決方案中使用 Azure Front Door (#4e6e8652cb)
- 在 Azure NetApp Files 上部署 SAS Grid 9.4 (#a9e1aa18b6)
- Azure 上的任務關鍵性工作負載應用程式設計考量 (#4044caa69b)
- Azure 上的任務關鍵性工作負載應用程式平台考量 (#4044caa69b)
- Azure 上的任務關鍵性工作負載安全性考量 (#4044caa69b)
- Google Cloud 與 Azure 服務比較 (#a3bf6fecb0)
- 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫在多租用戶環境中的考量事項 (#01c5ce83cb)
- 在多租用戶解決方案中使用網域名稱的考量事項 (#fab01daa64)
- 多租用戶解決方案的結構考量 (#fab01daa64)
- 在 Azure 上建立和部署自訂文件處理模型 (#feb90625fa)
- 使用 Azure AI 搜尋服務編制檔案內容和中繼資料的索引 (#7767b45a83)
- 服務復原能力檢查清單 (#d622b44e5e)
- CDN 指引 (#d29f5f7d24)
- 資料分割策略 (#d29f5f7d24)
- 主機名稱保留 (#d29f5f7d24)
- 監控和診斷指引 (#d29f5f7d24)
- Azure 服務的重試指引 (#d29f5f7d24)
- 多租用戶解決方案中控制平面的結構方法 (#6de5e6f5d8)
- 多租用戶控制平面的考量 (#6de5e6f5d8)
- 汽車測試車隊的資料分析 (#5d0aa22e87)
- 多租用戶解決方案中的計算結構方法 (#2a9102b977)
- 多租用戶的 Azure Private Link 服務考量 (#1aedb5d6ae)
- 多租用戶解決方案的結構方法 (#217fa95e83)
- 相鄰干擾的反模式 (#0c1bc4ec53)
- 多租用戶相關資源 (#5b31def6dc)
- 多租用戶的 Azure Cache for Redis 考量 (#85599ed745)
- Azure 沙箱 (#24b1156b1c)
- Kubernetes 的成本管理 (#0296b7c2d5)
- Kubernetes 叢集的儲存體選項 (#add9c4d6dc)
- Azure 虛擬桌面的多區域災難復原 (#e7375957b9)
- 含有 Azure Functions 的事件中樞效能與擴展指引 (#6113dcf9a0)
- 事件中樞與 Functions 的復原設計指引 (#6113dcf9a0)
- Azure Stack HCI 上適用於 AKS 的 Azure Kubernetes Service (AKS) 基準架構 (#269a89f7a8)
- 多方計算架構設計 (#35d48de602)
- 搭配使用 OHDSI 和 OMOP CDM 分析病患觀察資料 (#a22c7975e2)