Azure アーキテクチャ センターの最新情報 ![Download Feed](_images/rss-icon.png)
Azure アーキテクチャ センター (AAC) は、Azure でソリューションを設計、構築、運用するのに役立ちます。 クラウドのアーキテクチャ スタイルと設計パターンについて説明します。 テクノロジの選択肢とガイドを使用して、ソリューションに適したサービスを決定します。 ガイダンスは、運用、セキュリティ、信頼性、パフォーマンス、コストの最適化など、クラウドの構築に関するあらゆる側面に基づいています。
Azure アーキテクチャ センターでは、以下の新しい記事と更新された記事が最近公開されました。
2024 年 6 月
新しい記事
- 画像とテキストの処理での AI エンリッチメントの使用
- Azure Front Door を使用して AKS ワークロードをセキュリティで保護する
- ゲートウェイを介して Azure OpenAI サービスに代替認証を提供する
- 金融サービス業界で Azure Red Hat OpenShift を使用する
- Azure NetApp Files を使用して Skytap on Azure に IBM Power をデプロイする
- Azure OpenAI を使用してポッドキャスト オーディオ ファイルを処理する
更新された記事
- 負荷分散オプション (#fedcb8a570)
- Azure PaaS 上の CTFd を使用して Capture the Flag ゲーム サービスを実行する (#a67e0fa22b)
- マルチテナントに関する Azure Resource Manager の考慮事項 (#340e821068)
- マルチテナント ソリューションのテナント モデル (#9065e2bdea)
- 人工知能 (AI) アーキテクチャ (#5cfe865d6c)
- Azure OpenAI 言語モデルのログと監視を実装する (#5cfe865d6c)
- Azure OpenAI または Azure AI 検索を使用したエンタープライズ ナレッジ ベースの検索とクエリ (#5eed497953)
- Azure 上でカスタム ドキュメント処理モデルを構築してデプロイする (#41812da656)
- Azure Virtual Desktop 上の Esri ArcGIS プラットフォーム (#70a52e7f1f)
- Kubernetes の監視とログ記録 (#d5ffd66a10)
- Kubernetes のコスト管理 (#2c81814c20)
- AKS for Amazon EKS プロフェッショナル (#2c81814c20)
- Kubernetes クラスターのストレージ オプション (#2c81814c20)
- エッジとクラウド上でのビデオ インジェストと物体検出 (#bbd5c95d5f)
- 会話要約 (#6ae4b1e579)
- パイプとフィルターのパターン (#61a0734817)
- パーソナライズされたオファー (#6087dd76ec)
- 視覚機能を備えた小売アシスタント (#6087dd76ec)
- Azure 上のミッションクリティカルなワークロードのアプリケーション設計に関する考慮事項 (#84ce263b83)
- Azure Stack HCI 上の AKS 向け Azure Kubernetes Service (AKS) ベースライン アーキテクチャ (#3eb3a589bd)
- Arc によって有効化された AKS を使用して、Azure Stack HCI または Windows Server 上でアプリをデプロイおよび運用します。 (#3eb3a589bd)
- Google Cloud と Azure サービスの比較 (#47279a2709)
- N層アーキテクチャスタイル (#cd6203d3ec)
- AIドキュメントインテリジェンスによるドキュメント処理の自動化 (#eb648ef0c2)
- Adabas & Naturalを実行するメインフレームコンピュータシステムのリファクタリング (#0bf799e475)
- Azure VM で Apache Cassandra を実行する (#b357b857d9)
- Delphix と Azure Data Factory または Azure Synapse Analytics を使用した SAP アプリケーションのデータ スクランブル (#b357b857d9)
- SaaS 開発用のスターター Web アプリ (#b357b857d9)
- Azure Stack HCI 上の AKS 向け Azure Kubernetes Service (AKS) ネットワーク アーキテクチャ (#b357b857d9)
- Stromasys Charon-PAR を使用して Azure で HP-U ワークロードを実行する (#b357b857d9)
- メインフレームのデータを Azure に移行する (#b357b857d9)
- Windows 365 Azure ネットワーク接続 (#b357b857d9)
- Azure にオープンソースのジャンプ サーバー ソリューションを実装する (#b357b857d9)
- 自律走行車運用(AVOps)ソリューションを作成する (#b357b857d9)
- mTLS を使用した AKS と API Management のデプロイ (#b357b857d9)
- クラウドデザインパターン (#489ea14073)
- 設計と実装のパターン (#0c85a6c591)
- Azure Databricks を使用して MLOps をオーケストレーションする (#396a0b6b9f)
- ゲートウェイを介して Azure OpenAI やその他の言語モデルにアクセスする (#dd52b35cce)
- 複数の Azure OpenAI デプロイメントまたはインスタンスの前にゲートウェイを使用する (#dd52b35cce)
- Azure ランディング ゾーンの Azure OpenAI チャット ベースライン アーキテクチャ (#8270921687)
- ベースライン OpenAI エンドツーエンド チャット リファレンス アーキテクチャ (#8270921687)
- Azure 仮想マシンの多層保護 (#8b7e62185c)
- Teradata VantageCloud Enterprise を Azure Data Factory と統合する (#4e8429182b)
- モデルローンの信用リスクとデフォルト確率 (#4e8429182b)
- ランディング ゾーン用の Azure Synapse Analytics (#4e8429182b)
- Azure Synapse と Dynamics 365 Customer Insights を使用した Customer 360 (#4e8429182b)
- Azure Virtual Desktop のマルチリージョン BCDR (#4e8429182b)
- Avanade AMT による IBM z/OS メインフレームの移行 (#4e8429182b)
- CloudFrame Renovate を使用してメインフレーム アーキテクチャをリファクタリングする (#4e8429182b)
- Model9 を使用してメインフレームのワークロードを最新化する (#4e8429182b)
- Precisely Connectを使用してメインフレームデータを複製する (#4e8429182b)
- メインフレーム システムから Azure にアーカイブ データを移動する (#4e8429182b)
- メディア向けのリアルタイム監視および観測システムを構築する (#4e8429182b)
- Azure IoT Edge デバイスで機械学習推論を有効にする (#4e8429182b)
- ミッションクリティカルなWebアプリケーションのためのグローバルルーティング冗長性 (#4e8429182b)
- エネルギー・環境産業向けソリューション (#4e8429182b)
- Azure ランディング ゾーン - Terraform モジュールの設計に関する考慮事項 (#4e8429182b)
- 部門固有の要件に合わせて最適化されたVirtual WAN アーキテクチャ (#4e8429182b)
- オンプレミス ネットワークからマルチテナント Web アプリへのセキュリティ強化されたアクセス (#4e8429182b)
- RAG ソリューションの開発 - 情報取得フェーズ (#9e61a65255)
- RAG ソリューションの設計と開発に関するガイド (#9e61a65255)
2024 年 5 月
新しい記事
- Azure ランディング ゾーンでの Azure OpenAI チャット ベースライン アーキテクチャ
- RAG ソリューションの開発 - チャンク フェーズ
- RAG ソリューションの開発 - チャンク エンリッチメント フェーズ
- RAG ソリューションの開発 - 埋め込み生成フェーズ
- RAG ソリューションの開発 - 情報取得フェーズ
- RAG ソリューションの開発 - LLM エンド ツー エンドの評価のフェーズ
- RAG ソリューションの開発 - 準備フェーズ
- RAG ソリューションの設計と開発に関するガイド
- ベクトル検索用の Azure サービスを選択する
- マルチテナント アプリケーションを使用してテナント間通信を実装する
- ゲートウェイ経由で Azure OpenAI などの言語モデルにアクセスする
- 複数の Azure OpenAI デプロイまたはインスタンスの前にゲートウェイを使用する
- HDInsight と Delta Lake を使用してイベント データを管理する
更新された記事
- ベースライン OpenAI エンド ツー エンド チャット リファレンス アーキテクチャ (#21cef339cb)
- Azure Virtual WAN のハブスポーク ネットワーク トポロジ (#48e37698c2)
- AKS クラスターのブルーグリーン デプロイ (#ab83f01e8c)
- マルチテナント Azure Kubernetes Service で Application Gateway イングレス コントローラー (AGIC) を使用する (2934252b7c)
- Azure に IBM Maximo Application Suite (MAS) をデプロイする (#2934252b7c)
- 安全に管理された Web アプリケーション (#2934252b7c)
- Oracle Database を使用した Azure での SAP のデプロイ (#2934252b7c)
- Azure Virtual Desktop のマルチリージョン BCDR (#2934252b7c)
- Azure での Apache NiFi (#2934252b7c)
- サービスの回復性チェックリスト (#40179fabe5)
- Azure データ プラットフォームの DR - アーキテクチャ (#40179fabe5)
- Azure データ プラットフォームの DR - このシナリオのデプロイ (#40179fabe5)
- Azure データ プラットフォームの DR - シナリオの詳細 (#40179fabe5)
- 抽出、変換、読み込み (ETL) (#40179fabe5)
- データ ストレージ テクノロジを選択する (#40179fabe5)
- Apache Cassandra を使用する N 層アプリケーション (#40179fabe5)
- セキュリティ運用における Microsoft Entra IDaaS (#40179fabe5)
- Azure API Management を使用して Web アプリを移行する (#84a2e94497)
- Azure と R を使用して金融サービスのリスク ライフサイクルを有効にする (#be1be29555)
- AKS トリアージ — ワークロードのデプロイ (#107a866ca6)
- AKS トリアージ - ノードの正常性 (#107a866ca6)
- 検疫パターン (#107a866ca6)
- Azure でのミッション クリティカルなベースライン アーキテクチャ (#107a866ca6)
- ネットワーク制御を使用したミッション クリティカルなベースライン アーキテクチャ (#107a866ca6)
- Databricks と Kubernetes を使用した従業員のリテンション (#7ede8f8b01)
- 機密コンピューティングでのビッグ データ分析 (#7ede8f8b01)
- APIOps を使用した API デプロイの自動化 (#7ede8f8b01)
- マルチテナント ソリューションでテナントに要求をマップする (#7ede8f8b01)
- マルチテナント ソリューションの価格モデル (#7ede8f8b01)
- AKS トリアージ - クラスターの正常性 (#7ede8f8b01)
- 量子コンピューティングとクラシック アプリの統合 (#1333a5289b)
- Azure への Apache Sqoop の移行 (#593e37adc9)
- Azure DNS Private Resolver (#b24cbebe3b)
- Kubernetes のノードとノード プールの管理 (#ed57efe0db)
- MongoDB Atlas のデータ変更を Azure Synapse Analytics にリアルタイムで同期するようにする (#ed57efe0db)
- Microsoft Defender XDR セキュリティ サービスを使用して防御の第 2 層をビルドする (#08d94354f1)
- Azure リージョンの損失からの復旧 (#fddf1e1680)
- AKS Day-2 ガイド: パッチとアップグレードのガイダンス (#2b0016275a)
- Azure NAT ゲートウェイの Azure Well-Architected Framework のレビュー (#89e3eacb29)
- マルチテナント機能の関連リソース (#1e1a375e82)
- マルチテナント機能に関する Azure Kubernetes Service (AKS) の考慮事項 (#ebe4aa4348)
- Azure Stack HCI でデプロイされたワークロードに対する、Azure Arc を使用したハイブリッド クラスター間スケーリング (#4338479d91)
- バレー キー パターン (#392626fa9b)
- 大規模カスタム自然言語処理 (#aa9967e7d1)
- Azure Machine Learning を使用した大規模な多数のモデルの機械学習 (#aa9967e7d1)
- Spark を使用した多数モデルの機械学習 (#aa9967e7d1)
- Azure AI サービスを使用した顧客の有効期間の値とチャーンの予測 (#8420397885)
2024 年 4 月
新しい記事
- Azure へのメインフレーム データの移行
- サプライ チェーン管理 - Azure を利用した Kaleido Blockchain as a Service による追跡とトレース
- Avanade AMT による IBM z/OS メインフレームの移行
- スプリット ブレイン DNS 構成を使用して Web アプリをホストする
- Azure での AIX ワークロードのリプラットフォーム
更新された記事
- 要求チェック パターン (#7cd4a5fc06)
- Azure におけるメインフレームとミッドレンジのアーキテクチャに関する概念とパターン (#d4096a7e81)
- .NET の信頼性の高い Web アプリ パターン - パターンを適用する (#c8dc2d83ac)
- .NET の信頼性の高い Web アプリ パターン - 実装を計画する (#c8dc2d83ac)
- Java の信頼性の高い Web アプリ パターン - パターンを適用する (#c8dc2d83ac)
- Java の信頼性の高い Web アプリ パターン - 実装を計画する (#c8dc2d83ac)
- 信頼性の高い Web アプリ パターン (#c8dc2d83ac)
- コレオグラフィー パターン (#44545f677e)
- シャーディング パターン (#53dea81b8b)
- Avanade AMT による Unisys メインフレームの移行 (#ef52a9c4b8)
- ハイブリッド環境で Azure ファイル共有を使用する (#78c1ee7b97)
- Azure エンタープライズ クラウド ファイル共有 (#d392845160)
- Azure Stack Hub によるエッジでの AI (接続なし) (#5c8a0bfe5b)
- Azure Machine Learning のアーキテクチャ (#5c8a0bfe5b)
- リアルタイム分析を使用した顧客離反の予測 (#5c8a0bfe5b)
- カスタマー サポートとフィードバック分析 (#5c8a0bfe5b)
- エッジで AI と機械学習をデプロイする (#5c8a0bfe5b)
- Azure Machine Learning を使用して機械学習のライフサイクルをアップスケールするための機械学習の運用 (MLOps) フレームワーク (#9597e138f4)
- MLOps ソリューション用のネットワーク セキュリティ チェックリスト (#9597e138f4)
- クエリベースのドキュメント要約 (#9597e138f4)
- Azure Stack Hub によるエッジでの AI (#9597e138f4)
- ソーシャル メディア分析ソリューションをビルドしてデプロイする (#f2fe7193e5)
- Azure での画像分類 (#f2fe7193e5)
- サーバーレス イベント処理 (#863c1fb294)
- サーバーレス Web アプリケーション (#08aa3d6222)
- マルチテナント ソリューションの IoT のアーキテクチャに関するアプローチ (95dfc35ea1)
- 規制対象データのリサーチ環境をセキュリティで保護する (#5be601f9c0)
- 会話要約 (#5be601f9c0)
- AI を使用するカスタム音声テキスト変換ソリューションを実装する (#5be601f9c0)
- AI を使用するカスタム音声テキスト変換ソリューションをデプロイする (#5be601f9c0)
- Microsoft の機械学習製品 (#5be601f9c0)
- 機械学習の運用 (MLOps) v2 (#5be601f9c0)
- Azure Machine Learning を使用した Python 用 MLOps (#171d0a834e)
- パイプとフィルターのパターン (#b872e39b9a)
- Azure 上のコンシューマー ヘルス ポータル (#4d8d14cfb0)
- Computer Vision と Azure Machine Learning を使用してビデオ コンテンツを分析する (#678b1208d7)
- Azure でのドキュメント分類の自動化 (#678b1208d7)
- AI Document Intelligence を使用したドキュメント処理の自動化 (#678b1208d7)
- PDF フォーム 処理の自動化 (#678b1208d7)
- ディープ ラーニング モデル用のバッチ スコアリング (#678b1208d7)
- マルチテナント Azure Kubernetes Service で Application Gateway イングレス コントローラー (AGIC) を使用する (#f926f21c96)
- Azure DNS Private Resolver (#826d234caa)
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