Azure Mimari Merkezi'ndeki yenilikler 
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.
Kasım 2024
Güncelleştirilmiş makaleler
- AKS ile veri akışı (#73cfb4bcff)
- Alanlar arası yedekli Azure Red Hat OpenShift (#c6b6bc2c67) kullanarak web uygulamaları dağıtma
Ekim 2024
Yeni makaleler
- Oracle Veritabanını Azure Sanal Makinesine Geçirme
- Oracle Veritabanını OD@A Exadata Veritabanı Hizmetine Geçirme
- Oracle Veritabanını Azure'a geçirme
- MLOps'u Düzenleme için Azure Databricks'i kullanma
- .NET için Modern Web Uygulaması düzeni
- Kurumsal Web Uygulaması Desenleri
- .NET için Güvenilir Web Uygulaması düzeni
- Java için Güvenilir Web Uygulaması düzeni
- Microsoft Fabric'te Greenfield lakehouse
- Otonom Araç operasyonları için ValOps
- Otomotiv mesajlaşması, veri ve analiz
Güncelleştirilmiş makaleler
- SCI Puanını (#9e0c672bca) Kullanarak Sürdürülebilirlik Azure Uygulaması Ölçme
- Modellemenin zararları (#6892594536)
- Cihaz davranışlarının benzetimini yapmak için özel eklentilerle Azure Yük Testi (#c4838a7343)
- Ana bilgisayar ve orta ölçekli verileri modernleştirme (#00013d46aa)
- Ana bilgisayar verilerini Azure'a çoğaltma ve eşitleme (#274b161917)
- İş yükünüzü Service Fabric'ten AKS'ye geçirme (#24bf726529)
- Otomotiv test filoları için veri analizi (#53f32c7bb7)
- Oracle veritabanı kullanarak Azure'da SAP dağıtımı (#8e21c4e85e)
- Azure'da SAP için gelen ve giden İnternet bağlantıları (#8e21c4e85e)
- Ölçeği artırma sistemlerindeki Linux VM'leri için SAP HANA (#8e21c4e85e)
- Azure OpenAI Hizmeti, Konuşma hizmetleri ve Dil hizmetlerini (#6d04e7cfd1) kullanarak çağrı merkezi verilerini ayıklama ve analiz etme
- Azure IoT Edge cihazında makine öğrenmesi çıkarımını etkinleştirme (#90e5b8e3e3)
- Finansal Hizmet Sektörü (FSI) iş yüklerini (#82e0354d8e) çalıştırmak için Azure Batch kullanma
- Azure'da sertifika yaşam döngüsü yönetimi (#82e0354d8e)
- Azure'da Apache NiFi (#82e0354d8e)
- SQL Veritabanı graf kullanarak verileri bağlamsal hale getirin (#82e0354d8e)
- Çok kiracılılık (#85cb4928e6) için Azure Cosmos DB ile ilgili dikkat edilmesi gerekenler
- PDF form işlemeyi otomatikleştirme (#a7e1be4c2d)
- Temel OpenAI uçtan uca sohbet başvuru mimarisi (#332a0da85a)
- Temel OpenAI uçtan uca sohbet başvuru mimarisi (#332a0da85a)
- Otonom araç operasyonları için DataOps (#42f5581a6f)
- Kuruluş için Azure Sanal Masaüstü (#42f5581a6f)
- Azure Sanal Masaüstü için Çok Bölgeli BCDR (#42f5581a6f)
- AD DS ve Microsoft Entra Id (#42f5581a6f) ile birden çok orman
- Azure'da bankacılık sistemi bulut dönüşümü (#42f5581a6f)
- Ölçeklenebilir bulut uygulamaları ve SRE (#c5b743dfeb)
- Adabas & Natural (#1b4c51b94b) çalıştıran ana bilgisayar sistemlerini yeniden düzenleme
- AWS için Microsoft Security (#df83a8c1a1)
- Şirket içi ağdan App Service web uygulamalarına geliştirilmiş güvenlik erişimi (#0b2d8b6dd7)
- AKS ve API Management'ı mTLS ile dağıtma (#bb8af9929f)
- Azure AI hedefli dil işleme teknolojisi seçme (#a2f08f4a31)
- Dış kullanıcılara iç API'ler yayımlama (#1d1befb451)
- Düzenlenen veriler için güvenli araştırma ortamı (#fe7bc7c87f)
- Mevcut MLOps yatırımlarına sahip kuruluşlar için üretken yapay zeka işlemleri (#fe7bc7c87f)
- Makine öğrenmesi işlemleri v2 (#cd4fb57978)
- Azure Uygulaması Hizmet Ortamı v3 (#cd4fb57978) kullanan iş kolu uygulaması
- Azure API Management giriş bölgesi hızlandırıcısı (#cd4fb57978)
- Azure İdare Görselleştiricisi dağıtım kılavuzu (#cd4fb57978)
- Giriş bölgeleriyle tümleştirilmiş Azure Spring Apps (#cd4fb57978)
- Azure depolama hizmeti seçme (#0e89e62eca)
- Her şeyi yedekli hale getirme (#84dd4575cf)
- Çok Kiracılı ve Azure OpenAI (#ef15ea8c94)
- Azure Veri Platformu için DR - Mimari (#3e64aa921a)
- Azure Veri Platformu için DR - Bu senaryoyu dağıtın (#3e64aa921a)
- Azure Veri Platformu için DR - Genel Bakış (#3e64aa921a)
- Azure Veri Platformu için DR - Öneriler (#3e64aa921a)
- Azure Veri Platformu için DR - Senaryo ayrıntıları (#3e64aa921a)
- Olay temelli mimari stili (#a47e4ec507)
- Hizmet Olarak Kimlik platformu kullanma (#577bf04f6f)
- Veri depolama teknolojisi seçme (#88b7a2019f)
- Azure'da IBM Maximo Application Suite (MAS) dağıtma (#eaafacfc9f)
- Azure Mimarisinde SAS (#eaafacfc9f)
- Ibm Sterling Order Management Software'i (OMS) Azure'da dağıtma (#eaafacfc9f)
- Depolama mimarisi (#296b7ef5e9)
- AKS kümesinin korunmasına yardımcı olmak için Azure Güvenlik Duvarı kullanma (#e7ca4c3b32)
- Azure sanal makineleri için çok katmanlı koruma (#8fb0bd00f6)
- Azure hibrit seçenekleri (#7f1657ba58)
- Vektör araması için bir Azure hizmeti seçme (#064e56920e)
Eylül 2024
Yeni makaleler
- Azure AI görüntü ve video işleme teknolojisini seçme
- Azure AI konuşma tanıma ve oluşturma teknolojisi seçme
- Azure AI hedefli dil işleme teknolojisi seçme
- Azure AI hizmetleri teknolojisi seçme
- Mevcut MLOps yatırımlarına sahip kuruluşlar için üretken yapay zeka işlemleri
- Temel OpenAI uçtan uca sohbet başvuru mimarisi
Güncelleştirilmiş makaleler
- Düzenlenen veriler için güvenli araştırma ortamı (#6b45c309ce)
- Ağ geçidi aracılığıyla Azure OpenAI Hizmeti'ne özel kimlik doğrulaması sağlama (#ba18376e10)
- Küçük ve orta ölçekli işletmeler için modern veri ambarları (#dca68ab84a)
- Azure OpenAI dil modelleri için günlüğe kaydetme ve izleme uygulama (#699ed20b14)
- Temel OpenAI uçtan uca sohbet başvuru mimarisi (#45b60c7737)
- RAG çözümü geliştirme - Öbekleme aşaması (#6f02c9d429)
- RAG çözümü geliştirme - LLM uçtan uca değerlendirme aşaması (#6f02c9d429)
- RAG çözümü geliştirme - Hazırlık aşaması (#6f02c9d429)
- Kenarda ve bulutta video alımı ve nesne algılama (#b7daa6c24f)
- Azure'da görev açısından kritik iş yükleri için uygulama platformunda dikkat edilmesi gerekenler (#1d351f3ef2)
- Application Gateway Giriş Denetleyicisi'ni (AGIC) çok kiracılı bir Azure Kubernetes Service (#a6149d7e3e) ile kullanma
- Kurumsal iş zekası (#a6149d7e3e)
- Power Platform ve Azure ile envanter ve tahmin talebini iyileştirme (#60193ea1ce)
- Azure'da IBM Maximo Application Suite (MAS) dağıtma (#60193ea1ce)
- Güvenli yönetilen web uygulamaları (#60193ea1ce)
- Azure Uygulaması Hizmet Ortamı v3 (#60193ea1ce) kullanan iş kolu uygulaması
- Microsoft Defender XDR Çözümleri (#289c90dbe9) ile ikinci savunma katmanını oluşturma
- Microsoft Sentinel otomatik yanıtları (#52c2b51cb9)
- Azure ve Microsoft Defender XDR güvenlik hizmetlerini tümleştirme (#e95d6c7cb4)
- Microsoft XDR güvenlik bileşenleriyle tümleştirmek için Microsoft Sentinel kullanma (#ca6770ed3f)
- Tehditleri BT ortamınıza eşleme (#13ad98822e)
- şirket içinden erişilen ve özel bir ağda AD DS (#dcf697b0f4) ile güvenliği sağlanan Azure Dosyalar
- AKS (Kubernetes) 2. gün işlem kılavuzu (#9d8625304f)
- Databricks ile akış işleme (#4531b20f65)
- Azure DevOps ile Microsoft 365 kiracı yapılandırmasını yönetme (#596d0cc6c4)
- Azure hizmeti yeniden deneme kılavuzu (#976f6d5a85)
- Azure Depolama için Gridwich işlemleri (#976f6d5a85)
- Azure Uygulaması Çok kiracılılık (#70b49bcb27) için yapılandırmayla ilgili dikkat edilmesi gerekenler
- Çok kiracılı (#70b49bcb27) için Azure Key Vault ile ilgili dikkat edilmesi gerekenler
- Azure Data Factory ve Azure Synapse Analytics işlem hatları için BCDR (#5003ac7034)
- Synapse'te bir data lakehouse'un güvenliğini sağlama (#5003ac7034)
- MongoDB Atlas veri değişikliklerini Azure Synapse Analytics'e (#5003ac7034) gerçek zamanlı eşitlemeyi etkinleştirme
- Azure Kubernetes Service (#5003ac7034) kullanarak CNCF projeleri oluşturma
- Çok bölgeli kümeler için AKS temeli (#4b01645043)
- Taşıyıcı bantlar için gerçek zamanlı anomali algılama (#e2248966dd)
- Ameliyatlar için risk tahmini modelleri (#e2248966dd)
- Düzenlenen sektörlerde yapay zeka ve makine öğrenmesi girişimlerini ölçeklendirme (#e2248966dd)
- AKS iş yüklerinin güvenliğini sağlamak için Azure Front Door kullanma (#e2248966dd)
- Power Automate ve AI Builder kullanarak nesnelerden metin ayıklama (#4316bc199a)
- Neredeyse gerçek zamanlı analiz içeren haber akışları (#4316bc199a)
- Web API'si uygulaması (#860a3bc681)
- Akış işleme teknolojisi seçme (#5892dd5857)
- Çok kiracılı çözümlerde yapay zeka ve ML için mimari yaklaşımlar (#fbed477b76)
- PCI-DSS 3.2.1 için AKS tarafından düzenlenen küme - Veri koruma (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 iş yükü için AKS temel kümesi - Erişim denetimleri (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 için AKS tarafından düzenlenen küme - Güvenlik açığı yönetimi (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 için AKS tarafından düzenlenen küme - İzleme işlemleri (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 için AKS tarafından düzenlenen küme - Ağ segmentasyonu (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 (#419972a758) için AKS tarafından düzenlenen kümenin mimarisi
- PCI-DSS 3.2.1 için AKS tarafından düzenlenen küme - Özet (#419972a758)
- Azure Data Factory görev açısından kritik mimari (#7cebe56052)
- Azure giriş bölgeleri temel mimarisinde Azure Data Factory (#7cebe56052)
- Azure Data Factory ile madalyon göl evi tasarlama (#7cebe56052)
- Power Platform ile Citizen AI (#7cebe56052)
- Azure iş yükleri için veri deposu sınıflandırması (#3f00c22db6)
- Azure Data Factory kurumsal sağlamlaştırılmış mimarisi (#3f00c22db6)
Ağustos 2024
Yeni makaleler
- GPU tabanlı iş yüklerini barındırmak için Azure Kubernetes Service'i kullanma
- Azure Data Factory kurumsal sağlamlaştırılmış mimarisi
- Azure Data Factory görev açısından kritik mimari
- Azure giriş bölgeleri üzerinde Azure Data Factory temel mimarisi
- Azure Data Factory ile madalyon göl evi tasarlama
- Azure iş yükleri için veri deposu sınıflandırması
- Azure üzerinde Azure AI ile Industrial Edge
Güncelleştirilmiş makaleler
- Azure'da belge sınıflandırmayı otomatikleştirme (#c74d654229)
- AWS ile Azure hizmetleri karşılaştırması (#5eeb594831)
- Google Cloud'dan Azure'a hizmet karşılaştırması (#5eeb594831)
- Olay temelli mimari stili (#c04e8ef095)
- Azure'da görev açısından kritik iş yükleri için güvenlik konuları (#7b81801821)
- Microsoft SaaS hikayeleri (#678c9541b5)
- Veri depolama teknolojisi seçme (#098948d4be)
- Hizmetler için dayanıklılık denetim listesi (#ac288a264e)
- AKS kümesi için temel mimari (#9fee7d4947)
- Koordinasyonu en aza indirme (#f5798d3145)
- Azure Databricks ölçümlerini görselleştirmek için panolar (#dbc049e7b8)
- Gözlemlenebilirlik desenleri ve ölçümleri (#dbc049e7b8)
- Güvenlik işlemlerinde Microsoft Entra IDaaS (#5ff80ddd61)
- Otomotiv, mobilite ve ulaşım sektörleri için çözümler (#1f6b02c2e0)
- Azure Front Door'ı çok kiracılı bir çözümde kullanma (#89fc4f1a30)
- Başlangıçlar için mimari (#2800748ec3)
- MySQL için Azure Veritabanı kullanan akıllı uygulamalar (#96e5acf54a)
- PostgreSQL için Azure Veritabanı akıllı uygulamalar (#96e5acf54a)
- Azure VMware Çözümü kapasite planlaması (#df27cc8f56)
- Çekirdek başlangıç yığını mimarisi (#f1791cb942)
- E-ticaret çözümünüzü Azure'a geçirme (#20635de1aa)
- Veri gölü nedir? (#623e62824f)
- Azure güvenlik hizmetleriyle ilk savunma katmanını oluşturma (#ff50fd224f)
- Yeniden deneme düzeni (#ea612ee4ab)
- Azure VM'lerinde Apache Cassandra çalıştırma (#8459cd1652)
- Azure Data Factory ve Synapse Analytics'te Delphix kullanarak veri gizleme (#8459cd1652)
- Teradata VantageCloud Enterprise'ı Azure Data Factory ile tümleştirme (#8459cd1652)
- Ekip Veri Bilimi İşlemi'nde (#292f76bcf6) bireysel katkıda bulunan görevler
- Takım Veri Bilimi İşlemi'nde proje lideri görevleri (#292f76bcf6)
- Ekip Veri Bilimi İşlemi'nde ekip lideri görevleri (#292f76bcf6)
- Modern veri ambarı için DataOps (#292f76bcf6)
- Apache Cassandra ile N katmanlı uygulama (#292f76bcf6)
- Delphix ve Azure Data Factory veya Azure Synapse Analytics (#7317a1b530) kullanarak SAP uygulamaları için veri karıştırma
- Toplu işlem teknolojisi seçme (#3865a10040)
- Team Veri Bilimi Process yaşam döngüsünün modelleme aşaması (#3865a10040)
- Çok bölgeli kümeler için AKS temeli (#7a47bacb93)