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Azure 体系结构中心中的新增内容
Azure 体系结构中心 (AAC) 可帮助你在 Azure 上设计、构建和运行解决方案。 了解云体系结构样式和设计模式。 使用技术选择和指南来决定适合你的解决方案的服务。 本指南基于针对云进行构建的所有方面,如操作、安全性、可靠性、性能和成本优化。
最近在 Azure 体系结构中心发布了以下新文章和更新的文章。
2024 年 9 月
新文章
- 选择 Azure AI 图像和视频处理技术
- 选择 Azure AI 语音识别和生成技术
- 选择 Azure AI 目标语言处理技术
- 选择 Azure AI 服务技术
- 具有现有 MLOps 投资的组织的生成式 AI 运营
- 基本 OpenAI 端到端聊天参考体系结构
更新的文章
- 受管制数据的安全研究环境 (#6b45c309ce)
- 通过网关为 Azure OpenAI 服务提供备选身份验证 (#ba18376e10)
- 面向中小型企业的新式数据仓库 (#dca68ab84a)
- 为 Azure OpenAI 大型语言模型实现日志记录和监视 (#699ed20b14)
- 基线 OpenAI 端到端聊天参考体系结构 (#45b60c7737)
- 开发 RAG 解决方案 - 分块阶段 (#6f02c9d429)
- 开发 RAG 解决方案 - LLM 端到端评估阶段 (#6f02c9d429)
- 制定 RAG 解决方案 - 准备阶段 (#6f02c9d429)
- 边缘和云上的视频引入和对象检测 (#b7daa6c24f)
- Azure 上任务关键工作负载的应用程序平台注意事项 (#1d351f3ef2)
- 通过多租户 Azure Kubernetes 服务使用应用程序网关入口控制器 (AGIC) (#a6149d7e3e)
- 企业商业智能 (#a6149d7e3e)
- 使用 Power Platform 和 Azure 优化库存和预测需求 (#60193ea1ce)
- 在 Azure 上部署 IBM Maximo Application Suite (MAS) (#60193ea1ce)
- 安全地托管 Web 应用程序 (#60193ea1ce)
- 使用 Azure 应用程序服务环境 v3 部署业务线应用程序 (#60193ea1ce)
- 使用 Microsoft Defender XDR 解决方案构建第二层防御 (#289c90dbe9)
- Microsoft Sentinel 自动响应 (#52c2b51cb9)
- 集成 Azure 和 Microsoft Defender XDR 安全服务 (#e95d6c7cb4)
- 使用 Microsoft Sentinel 与 Microsoft XDR 安全组件集成 (#ca6770ed3f)
- 将威胁映射到 IT 环境 (#13ad98822e)
- Azure 文件从本地访问,并由专用网络中的 AD DS 保护 (#dcf697b0f4)
- AKS (Kubernetes) 第 2 天操作指南 (#9d8625304f)
- 使用 Azure Databricks 进行流处理 (#4531b20f65)
- 使用 Azure DevOps 管理 Microsoft 365 租户配置 (#596d0cc6c4)
- Azure 服务重试指导 (#976f6d5a85)
- 针对 Azure 存储的 Gridwich 操作 (#976f6d5a85)
- 多租户的 Azure 应用程序配置注意事项 (#70b49bcb27)
- 适用于多租户的 Azure Key Vault 注意事项 (#70b49bcb27)
- Azure 数据工厂和 Azure Synapse Analytics 管道的 BCDR (#5003ac7034)
- 在 Synapse 上保护数据湖屋 (#5003ac7034)
- 启用 MongoDB Atlas 数据更改到 Azure Synapse Analytics 的实时同步 (#5003ac7034)
- 使用 Azure Kubernetes 服务生成 CNCF 项目 (#5003ac7034)
- 多区域群集的 AKS 基线 (#4b01645043)
- 传送带的实时异常情况检测 (#e2248966dd)
- 手术的风险预测模型 (#e2248966dd)
- 在受管制行业中缩放 AI 和机器学习计划 (#e2248966dd)
- 使用 Azure Front Door 确保 AKS 工作负荷的安全 (#e2248966dd)
- 使用 Power Automate 和 AI Builder 从对象提取文本 (#4316bc199a)
- 使用准实时分析的新闻源 (#4316bc199a)
- Web API 实现 (#860a3bc681)
- 选择流处理技术 (#5892dd5857)
- 多租户解决方案中面向 AI 和 ML 的体系结构方法 (#fbed477b76)
- 适用于 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 受管制群集 - 数据保护 (#419972a758)
- 适用于 PCI-DSS 3.2.1 工作负载的 AKS 基线群集 - 访问控制 (#419972a758)
- 适用于 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 受管制群集 - 漏洞管理 (#419972a758)
- 适用于 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 受管制群集 - 监视操作 (#419972a758)
- 适用于 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 受管制群集- 网络分段 (#419972a758)
- 适用于 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 受管制群集体系结构 (#419972a758)
- 适用于 PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 管制群集 - 摘要 (#419972a758)
- Azure 数据工厂任务关键型体系结构 (#7cebe56052)
- Azure 登陆区域基线体系结构上的 Azure 数据工厂 (#7cebe56052)
- 使用 Azure 数据工厂设计奖牌湖屋 (#7cebe56052)
- 通过 Power Platform 平台驯化 AI (#7cebe56052)
- Azure 工作负载的数据存储分类 (#3f00c22db6)
- Azure 数据工厂企业强化体系结构 (#3f00c22db6)
2024 年 8 月
新文章
- 使用 Azure Kubernetes 服务托管基于 GPU 的工作负载
- Azure 数据工厂企业强化体系结构
- Azure 数据工厂任务关键型体系结构
- Azure 登陆区域基线体系结构上的 Azure 数据工厂
- 使用 Azure 数据工厂设计奖牌湖屋
- Azure 工作负载的数据存储分类
- 在 Azure 上使用 Azure AI 的 Industrial Edge
更新的文章
- 在 Azure 中自动执行文档分类 (#c74d654229)
- AWS 和 Azure 服务比较 (#5eeb594831)
- Google Cloud 和 Azure 服务的比较 (#5eeb594831)
- 事件驱动的体系结构样式 (#c04e8ef095)
- Azure 上关键工作负荷的安全注意事项 (#7b81801821)
- Microsoft SaaS 案例 (#678c9541b5)
- 选择数据存储技术 (#098948d4be)
- 服务的复原能力检查表 (#ac288a264e)
- AKS 群集的基线体系结构 (#9fee7d4947)
- 最大程度减少协调 (#f5798d3145)
- 用于将 Azure Databricks 指标可视化的仪表板 (#dbc049e7b8)
- 可观测性模式和指标 (#dbc049e7b8)
- 安全操作中的 Microsoft Entra IDaaS (#5ff80ddd61)
- 面向汽车、移动和运输行业的解决方案 (#1f6b02c2e0)
- 在多租户解决方案中使用 Azure Front Door (#89fc4f1a30)
- 用于启动的体系结构 (#2800748ec3)
- 使用 Azure Database for MySQL 的智能应用 (#96e5acf54a)
- Azure Database for PostgreSQL 智能应用 (#96e5acf54a)
- 将 Oracle Database 迁移到 Azure (#96e5acf54a)
- Azure VMware 解决方案容量规划 (#df27cc8f56)
- 核心启动堆栈体系结构 (#f1791cb942)
- 将电子商务解决方案迁移到 Azure (#20635de1aa)
- 什么是 Data Lake? (#623e62824f)
- 使用 Azure 安全服务构建第一层防御 (#ff50fd224f)
- 重试模式 (#ea612ee4ab)
- 在 Azure VM 上运行 Apache Cassandra (#8459cd1652)
- 在 Azure 数据工厂和 Synapse Analytics 中使用 Delphix 执行数据模糊处理 (#8459cd1652)
- 将 Teradata VantageCloud Enterprise 与 Azure 数据工厂集成 (#8459cd1652)
- Team Data Science Process 中的单个参与者任务 (#292f76bcf6)
- Team Data Science Process 中的项目主管任务 (#292f76bcf6)
- Team Data Science Process 中的团队主管任务 (#292f76bcf6)
- 适用于新式数据仓库的 DataOps (#292f76bcf6)
- 使用 Apache Cassandra 的 N 层应用程序 (#292f76bcf6)
- 使用 Delphix 和 Azure 数据工厂或 Azure Synapse Analytics 为 SAP 应用程序实现数据加扰 (#7317a1b530)
- 选择批处理技术 (#3865a10040)
- Team Data Science Process 生命周期建模阶段 (#3865a10040)
- 多区域群集的 AKS 基线 (#7a47bacb93)
2024 年 7 月
新文章
更新的文章
- Azure Kubernetes 服务 (AKS) - 规划 (#71cb524347)
- 使用 Azure 应用程序网关和 Azure API 管理保护 API (#71cb524347)
- 什么是团队数据科学过程? (#cb10eaee05)
- 面向数据科学家的团队数据科学流程 (#cb10eaee05)
- Azure IoT 参考体系结构 (#9984ed44c0)
- 使用 Azure 数字孪生创建智能场所 (#da340d5676)
- 使用 Azure NetApp 文件的 Oracle Database (#9187e38cb6)
- 基线高可用性区域冗余应用程序服务 Web 应用程序 (#2e88dba4ed)
- 基本 Web 应用程序 (#2e88dba4ed)
- 优先级队列模式 (#d480fd13ca)
- 机器学习运营 v2 (#dba2fe1062)
- 多租户解决方案中的 Azure 资源组织 (#aeb4906fe3)
- 选择批处理技术 (#c4a5c1824a)
- 重构 IBM z/OS 耦合设施 (#134d0d3225)
- 实现全面冗余 (#525db19638)
- 自我修复型设计 (#525db19638)
- 将简单应用从 Service Fabric 迁移到 AKS (#810d06f775)
- 在 Azure 上运行 Linux VM (#233dc039e0)
- 云设计模式 (#790ad01066)
- 选择数据存储技术 (#8572512d54)
- 选择自然语言处理技术 (#8572512d54)
- Team Data Science Process 中的组管理员任务 (#3cf6a613d3)
- Team Data Science Process 生命周期的业务理解阶段 (#3cf6a613d3)
- AKS 群集的基线体系结构 (#90a20ac702)
- 多租户解决方案中存储和数据的体系结构方法 (#9080f70ced)
- 在 Azure 上运行 Windows VM (#dc428f7b59)
- Azure 上的 Microsoft 合作伙伴和第三方方案 (#5c0d9b3b86)
- Azure 数据平台的 DR - 体系结构 (#07890bef5b)
- Azure 数据平台的 DR - 部署此方案 (#07890bef5b)
- Azure 数据平台的 DR - 概述 (#07890bef5b)
- Azure 数据平台的 DR - 建议 (#07890bef5b)
- Azure 数据平台的 DR - 场景详细信息 (#07890bef5b)
- 多租户解决方案中面向 AI 和 ML 的体系结构方法 (#4e6e8652cb)
- 多租户解决方案中的治理和合规性体系结构方法 (#4e6e8652cb)
- 多租户解决方案中的标识体系结构方法 (#4e6e8652cb)
- 租户集成和数据访问的体系结构方法 (#4e6e8652cb)
- 多租户解决方案中标识的体系结构注意事项 (#4e6e8652cb)
- 多租户解决方案中的租户生命周期考虑因素 (#4e6e8652cb)
- 更新多租户解决方案时的注意事项 (#4e6e8652cb)
- 多租户和 Application Insights (#4e6e8652cb)
- 在多租户解决方案中使用 Azure Front Door (#4e6e8652cb)
- 在 Azure NetApp 文件上部署 SAS Grid 9.4 (#a9e1aa18b6)
- Azure 上任务关键型工作负载的应用程序设计注意事项 (#4044caa69b)
- Azure 上任务关键工作负载的应用程序平台注意事项 (#4044caa69b)
- Azure 上关键工作负荷的安全注意事项 (#4044caa69b)
- Google Cloud 和 Azure 服务的比较 (#a3bf6fecb0)
- 多租户的 Azure Database for PostgreSQL 注意事项 (#01c5ce83cb)
- 在多租户解决方案中使用域名时的注意事项 (#fab01daa64)
- 查看多租户解决方案的体系结构注意事项 (#fab01daa64)
- 在 Azure 上生成和部署自定义文档处理模型 (#feb90625fa)
- 使用 Azure AI 搜索为文件内容和元数据编制索引 (#7767b45a83)
- 服务的复原能力检查表 (#d622b44e5e)
- CDN 指南 (#d29f5f7d24)
- 数据分区策略 (#d29f5f7d24)
- 主机名保留 (#d29f5f7d24)
- 监视和诊断指南 (#d29f5f7d24)
- Azure 服务重试指南 (#d29f5f7d24)
- 多租户解决方案中控制平面的体系结构方法 (#6de5e6f5d8)
- 多租户控制平面的注意事项 (#6de5e6f5d8)
- 测试车队的数据分析 (#5d0aa22e87)
- 多租户解决方案中的计算体系结构方法 (#2a9102b977)
- 适用于多租户的 Azure 专用链接服务注意事项 (#1aedb5d6ae)
- 多租户解决方案中的 IoT 体系结构方法 (#217fa95e83)
- “近邻干扰”反模式 (#0c1bc4ec53)
- 多租户的相关资源 (#5b31def6dc)
- 多租户的 Azure Cache for Redis 注意事项 (#85599ed745)
- Azure 沙盒 (#24b1156b1c)
- Kubernetes 的成本管理 (#0296b7c2d5)
- Kubernetes 群集的存储选项 (#add9c4d6dc)
- Azure 虚拟桌面的多区域 BCDR (#e7375957b9)
- 针对使用 Azure Functions 的事件中心的性能和缩放指南 (#6113dcf9a0)
- 针对事件中心和 Functions 的弹性设计指南 (#6113dcf9a0)
- Azure Stack HCI 上的 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 基线体系结构 (#269a89f7a8)
- 多方计算体系结构设计 (#35d48de602)
- 使用 OHDSI 和 OMOP CDM 分析观察性患者数据 (#a22c7975e2)
2024 年 6 月
新文章
- 将 AI 扩充与图像和文本处理结合使用
- 使用 Azure Front Door 确保 AKS 工作负荷的安全
- 通过网关为 Azure OpenAI 服务提供备选身份验证
- 在金融服务行业使用 Azure Red Hat OpenShift
- 使用 Azure NetApp 文件在 Azure 上的 Skytap 中部署 IBM Power
- 使用 Azure OpenAI 处理播客音频文件
更新的文章
- 负载均衡选项 (#fedcb8a570)
- 在 Azure PaaS 上使用 CTFd 运行夺旗游戏服务 (#a67e0fa22b)
- 多租户的 Azure 资源管理器注意事项 (#340e821068)
- 多租户解决方案的租赁模型 (#9065e2bdea)
- 人工智能 (AI) 体系结构设计 (#5cfe865d6c)
- 为 Azure OpenAI 大型语言模型实现日志记录和监视 (#5cfe865d6c)
- 在 Azure 上生成和部署自定义文档处理模型 (41812da656)
- Azure 虚拟桌面上的 Esri ArcGIS 平台 (#70a52e7f1f)
- Kubernetes 监视和日志记录 (#d5ffd66a10)
- Kubernetes 的成本管理 (#2c81814c20)
- 适用于 Amazon EKS 专业人员的 AKS (#2c81814c20)
- Kubernetes 群集的存储选项 (#2c81814c20)
- 边缘和云上的视频引入和对象检测 (#bbd5c95d5f)
- 管道和筛选器模式 (#61a0734817)
- 个性化套餐 (#6087dd76ec)
- Azure 上任务关键型工作负载的应用程序设计注意事项 (#84ce263b83)
- Azure Stack HCI 上的 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 基线体系结构 (#3eb3a589bd)
- 在 Azure Stack HCI 或 Windows Server 上使用 Arc 启用的 AKS 部署和操作应用 (#3eb3a589bd)
- Google Cloud 和 Azure 服务的比较 (#47279a2709)
- N 层体系结构样式 (#cd6203d3ec)
- 使用 AI 文档智能自动处理文档 (#eb648ef0c2)
- 重构运行 Adabas 和 Natural 的大型机系统 (#0bf799e475)
- 在 Azure VM 上运行 Apache Cassandra (#b357b857d9)
- 使用 Delphix 和 Azure 数据工厂或 Azure Synapse Analytics 为 SAP 应用程序实现数据加扰 (#b357b857d9)
- 用于 SaaS 开发的入门 Web 应用 (#b357b857d9)
- Azure Stack HCI 上的 AKS 的 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 网络体系结构 (#b357b857d9)
- 使用 Stromasys Charon-PAR 在 Azure 中运行 HP-UX 工作负荷 (#b357b857d9)
- 将大型机数据迁移到 Azure (#b357b857d9)
- Windows 365 Azure 网络连接 (#b357b857d9)
- 在 Azure 上实现开源跳转服务器解决方案 (#b357b857d9)
- 创建自动驾驶汽车运营 (AVOps) 解决方案 (#b357b857d9)
- 使用 mTLS 部署 AKS 和 API Management (#b357b857d9)
- 云设计模式 (#489ea14073)
- 设计和实现模式 (#0c85a6c591)
- 使用 Azure Databricks 编排 MLOps (#396a0b6b9f)
- 通过网关访问 Azure OpenAI 和其他大型语言模型 (#dd52b35cce)
- 在多个 Azure OpenAI 部署或实例前使用网关 (#dd52b35cce)
- Azure 登陆区域中的 Azure OpenAI 聊天基线体系结构 (#8270921687)
- 基线 OpenAI 端到端聊天参考体系结构 (#8270921687)
- 对 Azure 虚拟机进行多层保护 (#8b7e62185c)
- 将 Teradata VantageCloud Enterprise 与 Azure 数据工厂集成 (#4e8429182b)
- 为贷款信用风险和违约概率建模 (#4e8429182b)
- 用于登陆区域的 Azure Synapse Analytics (#4e8429182b)
- Azure 虚拟桌面的多区域 BCDR (#4e8429182b)
- 使用 Avanade AMT 进行 IBM z/OS 大型机迁移 (#4e8429182b)
- 使用 CloudFrame Renovate 重构大型机体系结构 (#4e8429182b)
- 使用 Model9 实现大型机工作负载的现代化 (#4e8429182b)
- 使用 Precisely Connect 复制大型机数据 (#4e8429182b)
- 将存档数据从大型机系统移到 Azure (#4e8429182b)
- 为媒体构建实时监视和可观测系统 (#4e8429182b)
- 在 Azure IoT Edge 设备上启用机器学习推理 (#4e8429182b)
- 任务关键型 Web 应用程序的全局路由冗余 (#4e8429182b)
- 面向能源和环境行业的解决方案 (#4e8429182b)
- Azure 登陆区域 - Terraform 模块设计注意事项 (#4e8429182b)
- 针对部门特定要求进行优化的虚拟 WAN 体系结构 (#4e8429182b)
- 从本地网络对多租户 Web 应用进行更安全的访问 (#4e8429182b)
- 开发 RAG 解决方案 - 信息检索阶段 (#9e61a65255)
- 设计和开发 RAG 解决方案指南 (#9e61a65255)