Azure アーキテクチャ センターの最新情報 
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 11 月
新しい記事
- Java 用の最新の Web アプリ パターン
- セキュリティで保護されたマルチテナント RAG 推論ソリューションの設計ガイド
- データと AI
- ディザスター リカバリーのための複数リージョン App Service アプリのアプローチ
- Azure IoT Hub を使用して Azure ストレージ アカウントにファイルをプライベートにアップロードする
更新された記事
- マルチテナント Azure Kubernetes Service クラスターで Application Gateway イングレス コントローラーを使用する (#99e1199aec)
- 規制対象データの安全な研究環境の設計 (#70ff986fb6)
- Azure 上の Microsoft オンプレミス テクノロジを備えるシナリオ (#84a5acfd12)
- .NET の最新の Web アプリ パターン (#a80637ef28)
- メッセージ ブローカーとイベントを使用してエンタープライズ システムを統合する (#159cbaeccf)
- ExpressRoute を使用してオンプレミス ネットワークを Azure に接続する (#e5f9dec39d)
- サーバーレス関数のコードチュートリアル (#027d3ab0ec)
- Azure と AWS の Storage Services の比較 (#428cac3304)
- Azure NetApp Files を使用した Moodle デプロイ (#ecedf3ebc8)
- マイクロサービスのコンピューティング オプションの選択 (#3c7f4b64a6)
- 基本的な Web アプリケーション (#a6d7565ea0)
- Project 15 Open Platform IoT Sustainability (#a65af2fb36)
- Azure Kubernetes Service (AKS) のマルチテナントに関する考慮事項 (#e8c3419d24)
- イベント ドリブン アーキテクチャ スタイル (#837f359436)
- 基幹業務拡張 (#c38027e1d8)
- Microsoft Machine Learning 製品とテクノロジの概要 (#e9e0ae671b)
- 人工知能 (AI) アーキテクチャ (#e9e0ae671b)
- Azure Virtual Desktop 上の Esri ArcGIS Platform (#07114dc8b6)
- 通信のための地理空間分析 (#07114dc8b6)
- Microsoft Fabric のグリーンフィールド レイクハウス (#07114dc8b6)
- フル マネージドのオープン ソース データ エンジンを使用したストリーム処理 (#07114dc8b6)
- マルチテナント ソリューションでのストレージとデータのアーキテクチャ アプローチ (#5af6f44473)
- マルチテナントと Azure Cosmos DB (#b3d32f27df)
- サブスクリプションの自動販売機の実装ガイダンス (#182044238e)
- mTLS を使用して AKS と API Management をデプロイする (#c166d847c3)
- Oracle on Azure アーキテクチャ設計 (#1ad00faf60)
- Azure Security Services を使用した防御の第 1 層の構築 (#d767ff97c6)
- Azure と Microsoft Defender XDR セキュリティ サービスの統合 (#d767ff97c6)
- Microsoft Sentinel の自動応答 (#d767ff97c6)
- Azure DevOps を使用して Microsoft 365 テナント構成を管理する (#b8c4511d3a)
- 使用量の測定 (#5be872db52)
- SCI スコアを使用してAzure アプリ持続可能性を測定する (#fab649364c)
- ベースライン OpenAI のエンド ツー エンド チャット参照アーキテクチャ (#c49693b8b9)
- Azure OpenAI 言語モデルのログ記録と監視の実装 (#30fbbdad4d)
- Computer Vision と Azure Machine Learning を使用してビデオ コンテンツを分析する (#77135146b6)
- Azure でのドキュメント分類の自動化 (#77135146b6)
- AI ドキュメント インテリジェンスを使用してドキュメント処理を自動化する (#77135146b6)
- PDF フォームの処理を自動化する (#77135146b6)
- Azure でのカスタム ドキュメント処理モデルの構築とデプロイ (#77135146b6)
- MLOps ソリューションのネットワーク セキュリティ チェックリスト (#77135146b6)
- Azure Machine Learning を使用した多くのモデル機械学習 (#77135146b6)
- Spark を使用した機械学習の多くのモデル (#77135146b6)
- Azure OpenAI Service、Speech Services、Language サービスを使用してコール センター データを抽出および分析する (#77135146b6)
- 最新のデータ ウェアハウスの DataOps (#77135146b6)
- Power Platform を使用した市民 AI (#77135146b6)
- Databricks と Kubernetes を使用した従業員のリテンション期間 (#77135146b6)
- ローン信用リスクと既定の確率をモデル化する (#77135146b6)
- 複数リージョンの負荷分散 (#6c8ea10816)
- Azure Arc 対応サーバー構成 (#6c8ea10816)
- Azure Arc を使用した SQL Server の管理 (#6c8ea10816)
- Azure Stack HCI に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 (#6c8ea10816)
- 自動車のコネクテッドフリート (#6c8ea10816)
- Azure でのハブスポーク ネットワーク トポロジ (#6c8ea10816)
- 製造のためのエッジでのエンド ツー エンドのコンピューター ビジョン (#6c8ea10816)
- Raincode コンパイラを使用してメインフレーム アプリケーションを Azure にリホストする (#6c8ea10816)
- Advanced Azure Kubernetes Service (AKS) マイクロサービス アーキテクチャ (#6c8ea10816)
- 自動エンタープライズ BI (#6c8ea10816)
- Azure に IBM Sterling Order Management Software (OMS) をデプロイする (#6c8ea10816)
- Azure IoT リファレンス アーキテクチャ (#6c8ea10816)
- メインフレーム データを Azure にレプリケートして同期する (#6c8ea10816)
- Avanade AMT を使用した Unisys メインフレームの移行 (#6c8ea10816)
- Linux VM で SAP BW/4HANA を実行する (#6c8ea10816)
- スケールアップ システムでの SAP HANA for Linux VM (#6c8ea10816)
- サーバーレス イベント処理 (#6c8ea10816)
- IBM z/OS カップリング・ファシリティーのリファクタリング (#6c8ea10816)
- Azure ASE を使用したエンタープライズ デプロイ (#6c8ea10816)
- 高可用性マルチリージョン Web アプリ (#6c8ea10816)
- サーバーレス Web アプリケーション (#6c8ea10816)
- Azure Spring Apps のベースライン アーキテクチャ (#6c8ea10816)
- セキュリティ操作における Microsoft Entra IDaaS (#a1342dca07)
- Power Automate と AI Builder を使用してオブジェクトからテキストを抽出する (#a1342dca07)
- ほぼリアルタイムの分析を含むニュース フィード (#a1342dca07)
- 機械学習を使用して病院の読み取りを予測する (#a1342dca07)
- コンベヤ ベルトのリアルタイム異常検出 (#a1342dca07)
- 手術のリスク予測モデル (#a1342dca07)
- 規制対象の業界で AI と機械学習のイニシアチブをスケーリングする (#a1342dca07)
- 学生の入学を予測する (#a1342dca07)
- SAP HANA L インスタンスの実行 (#cd8f5bea9a)
- マルチテナント ソリューションの価格モデル (#820a1635fe)
- Azure NetApp Files で Teamcenter PLM を使用する (#d056868ef6)
- ASE を使用した HA エンタープライズデプロイ (#41aed5ce1c)
- Azure Synapse でのエンドツーエンドの分析 (#a9e676aa5e)
- AKS を使用したデータ ストリーミング (#73cfb4bcff)
- ゾーン冗長 Azure Red Hat OpenShift を使用して Web アプリをデプロイする (#c6b6bc2c67)
2024 年 10 月
新しい記事
- Oracle データベースを Azure 仮想マシンに移行する
- Oracle データベースを OD@A Exadata Database Service に移行する
- Oracle データベースを Azure に移行する
- Azure Databricks を使用して MLOps を調整する
- .NET 用の最新の Web アプリ パターン
- エンタープライズ Web アプリ パターン
- .NET 用の Reliable Web App パターン
- Java 用の Reliable Web App パターン
- Microsoft Fabric のグリーンフィールド レイクハウス
- 自律運転車運用の ValOps
- 自動車のメッセージング、データ、分析
更新された記事
- SCI スコアを使用して Azure アプリの持続可能性を測定する (#9e0c672bca)
- 損害のモデル化 (#6892594536)
- デバイスの動作をシミュレートするカスタム プラグインを使用した Azure Load Testing (#c4838a7343)
- メインフレームおよびミッドレンジ データの最新化 (#00013d46aa)
- Azure へのメインフレーム データのレプリケートと同期 (#274b161917)
- Service Fabric から AKS にワークロードを移行する (#24bf726529)
- 自動車テスト車両のデータ分析 (#53f32c7bb7)
- Oracle データベースを使用した Azure での SAP デプロイ (#8e21c4e85e)
- SAP on Azure の受信および送信インターネット接続 (#8e21c4e85e)
- スケールアップ システムでの SAP HANA for Linux VM (#8e21c4e85e)
- Azure OpenAI Service、Speech Services、Language サービスを使用してコール センター データを抽出および分析する (#6d04e7cfd1)
- Azure IoT Edge デバイスで機械学習の推論を有効にする (#90e5b8e3e3)
- Azure Batch を使用して金融サービス 業界 (FSI) ワークロード (#82e0354d8e) を実行する
- Azure での証明書ライフサイクル管理 (#82e0354d8e)
- Azure 上の Apache NiFi (#82e0354d8e)
- マルチテナントと Azure Cosmos DB (#85cb4928e6)
- PDF フォーム 処理の自動化 (#a7e1be4c2d)
- 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 (#332a0da85a)
- 基本 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 (#332a0da85a)
- 自律運転車操作用の DataOps (#42f5581a6f)
- エンタープライズ向け Azure Virtual Desktop (#42f5581a6f)
- Azure Virtual Desktop のマルチリージョン BCDR (#42f5581a6f)
- AD DS と Microsoft Entra ID を使用した複数のフォレスト (#42f5581a6f)
- Azure での銀行取引システムのクラウド変換 (#42f5581a6f)
- スケーラブルなクラウド アプリケーションと SRE (#c5b743dfeb)
- Adabas & Natural を実行するメインフレーム コンピューター システムをリファクターする (#1b4c51b94b)
- Microsoft Security for AWS (#df83a8c1a1)
- オンプレミス ネットワークから App Service Web Apps へのセキュリティ強化アクセス (#0b2d8b6dd7)
- mTLS を使用した AKS と API Management のデプロイ (#bb8af9929f)
- Azure AI の対象言語処理テクノロジを選択する (#a2f08f4a31)
- 内部の API を外部ユーザーに公開する (#1d1befb451)
- 規制対象データの安全な研究環境の設計 (#fe7bc7c87f)
- 既存の MLOps 投資を持つ組織向けの生成 AI オペレーション (#fe7bc7c87f)
- 機械学習の運用 v2 (#cd4fb57978)
- Azure App Service Environment v3 を使用した基幹業務アプリケーション (#cd4fb57978)
- Azure API Management ランディング ゾーン アクセラレータ (#cd4fb57978)
- Azure ガバナンス ビジュアライザーのデプロイ ガイダンス (#cd4fb57978)
- ランディング ゾーンと統合された Azure Spring Apps (#cd4fb57978)
- Azure ストレージ サービスを選択する (#0e89e62eca)
- すべてを冗長化 (#84dd4575cf)
- マルチテナント機能と Azure OpenAI (#ef15ea8c94)
- Azure データ プラットフォームの DR - アーキテクチャ (#3e64aa921a)
- 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 (#3e64aa921a)
- Azure データ プラットフォームの DR - 概要 (#3e64aa921a)
- Azure データ プラットフォームの DR - レコメンデーション (#3e64aa921a)
- Azure データ プラットフォームの DR - シナリオの詳細 (#3e64aa921a)
- イベント ドリブン アーキテクチャのスタイル (#a47e4ec507)
- Identity as a Service プラットフォームの使用 (#577bf04f6f)
- データ ストレージ テクノロジを選択する (#88b7a2019f)
- Azure に IBM Maximo Application Suite (MAS) をデプロイする (#eaafacfc9f)
- Sas on Azure アーキテクチャ (#eaafacfc9f)
- Azure に IBM Sterling Order Management Software (OMS) をデプロイする (#eaafacfc9f)
- ストレージ アーキテクチャ (#296b7ef5e9)
- Azure Firewall を使用して AKS クラスターを保護する (#e7ca4c3b32)
- Azure 仮想マシンの多層保護 (#8fb0bd00f6)
- Azure ハイブリッド オプション (#7f1657ba58)
- ベクトル検索用の Azure サービスを選択する (#064e56920e)
2024 年 9 月
新しい記事
- Azure AI の画像およびビデオ処理テクノロジを選択する
- Azure AI 音声認識と生成テクノロジを選択する
- Azure AI の対象言語処理テクノロジを選択する
- Azure AI サービスのテクノロジの選択
- 既存の MLOps 投資を持つ組織向けの生成 AI オペレーション
- 基本 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
更新された記事
- 規制対象データの安全な研究環境の設計 (#6b45c309ce)
- ゲートウェイ経由で Azure OpenAI Service にカスタム認証を提供する (#ba18376e10)
- 中小企業向けの最新データウェアハウス (#dca68ab84a)
- Azure OpenAI 言語モデルのログ記録と監視の実装 (#699ed20b14)
- 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 (#45b60c7737)
- RAG ソリューションの開発 - チャンク フェーズ (#6f02c9d429)
- 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 (#6f02c9d429)
- RAG ソリューションの開発 - 準備フェーズ (#6f02c9d429)
- 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 (#b7daa6c24f)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードに関するアプリケーション プラットフォームの考慮事項 (#1d351f3ef2)
- マルチテナント Azure Kubernetes Service クラスターで Application Gateway イングレス コントローラーを使用する (#a6149d7e3e)
- エンタープライズ ビジネス インテリジェンス (#a6149d7e3e)
- Azure に IBM Maximo Application Suite (MAS) をデプロイする (#60193ea1ce)
- 安全に管理された Web アプリケーション (#60193ea1ce)
- Azure App Service Environment v3 を使用した基幹業務アプリケーション (#60193ea1ce)
- Microsoft Defender XDR ソリューションで防御の第 2 層を構築する (#289c90dbe9)
- Microsoft Sentinel の自動応答 (#52c2b51cb9)
- Azure と Microsoft Defender XDR セキュリティ サービスを統合する (#e95d6c7cb4)
- Microsoft Sentinel を使用して Microsoft XDR セキュリティ コンポーネントと統合する (#ca6770ed3f)
- IT 環境に脅威をマップする (#13ad98822e)
- オンプレミスからアクセスされ、プライベート ネットワーク内の AD DS によって保護された Azure ファイル (#dcf697b0f4)
- AKS (Kubernetes) Day-2 Operations ガイド (#9d8625304f)
- Databricks によるストリーム処理 (#4531b20f65)
- Azure DevOps を使用して Microsoft 365 テナント構成を管理する (#596d0cc6c4)
- Azure サービスの再試行ガイダンス (#976f6d5a85)
- Azure Storage の Gridwich 操作 (#976f6d5a85)
- マルチテナント機能に関する Azure App Configuration の考慮事項 (#70b49bcb27)
- マルチテナント機能に関する Azure Key Vault の考慮事項 (#70b49bcb27)
- Azure Data Factory と Azure Synapse Analytics のパイプラインでの BCDR (#5003ac7034)
- Synapse でデータ レイクハウスを保護する (#5003ac7034)
- 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 (#5003ac7034)
- Azure Kubernetes を使って CNCF プロジェクトをビルドする (#5003ac7034)
- マルチリージョン クラスターの AKS ベースライン (#4b01645043)
- コンベヤ ベルトに関するリアルタイムの異常検出 (#e2248966dd)
- 手術のリスク予測モデル (#e2248966dd)
- 規制対象の業界で AI と機械学習のイニシアチブを拡大する (#e2248966dd)
- 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 (#e2248966dd)
- Power Automate と AI Builder を使用したオブジェクトからのテキスト抽出 (#4316bc199a)
- ほぼリアルタイムの分析でのニュース フィード (#4316bc199a)
- Web API 実装 (#860a3bc681)
- ストリーム処理テクノロジの選択 (#5892dd5857)
- マルチテナント ソリューションでの AI および ML のアーキテクチャに関するアプローチ (#fbed477b76)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - データ保護 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 ワークロードの AKS ベースライン クラスター - アクセス制御 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - 脆弱性の管理 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - 監視操作 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - ネットワークのセグメント化 (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスターのアーキテクチャ (#419972a758)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - 概要 (#419972a758)
- Azure Data Factory ミッション クリティカル アーキテクチャ (#7cebe56052)
- Azure ランディング ゾーンでの Azure Data Factory ベースライン アーキテクチャ (#7cebe56052)
- Azure Data Factory を使用してメダリオン レイクハウスを設計する (#7cebe56052)
- Power Platform を使用したシチズン AI (#7cebe56052)
- Azure ワークロードのデータ ストア分類 (#3f00c22db6)
- Azure Data Factory エンタープライズ強化アーキテクチャ (#3f00c22db6)
2024 年 8 月
新しい記事
- Azure Kubernetes Service を使用して GPU ベースのワークロードをホストする
- Azure Data Factory エンタープライズ強化アーキテクチャ
- Azure Data Factory ミッション クリティカル アーキテクチャ
- Azure ランディング ゾーン上の Azure Data Factory のベースライン アーキテクチャ
- Azure Data Factory を使用してメダリオン レイクハウスを設計する
- Azure ワークロードのデータ ストア分類
- Industrial Edge での Azure AI の使用を Azure で監視する
更新された記事
- Azure でのドキュメント分類の自動化 (#c74d654229)
- AWS サービスと Azure サービスの比較 (#5eeb594831)
- Google Cloud と Azure サービスの比較 (#5eeb594831)
- イベント ドリブン アーキテクチャのスタイル (#c04e8ef095)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードに関するセキュリティの考慮事項 (#7b81801821)
- Microsoft SaaS ストーリー (#678c9541b5)
- データ ストレージ テクノロジを選択する (#098948d4be)
- サービスの回復性チェックリスト (#ac288a264e)
- AKS クラスターのベースライン アーキテクチャ (#9fee7d4947)
- 最小限の調整 (#f5798d3145)
- Azure Databricks メトリックを可視化するダッシュボード (#dbc049e7b8)
- 監視パターンとメトリック (#dbc049e7b8)
- セキュリティ運用における Microsoft Entra IDaaS (#5ff80ddd61)
- 自動車、モビリティ、輸送業界向けソリューション (#1f6b02c2e0)
- マルチテナント ソリューションで Azure Front Door を使用する (#89fc4f1a30)
- スタートアップ企業向けのアーキテクチャ (#2800748ec3)
- Azure Database for MySQL を使用したインテリジェント アプリ (#96e5acf54a)
- Azure Database for PostgreSQL インテリジェント アプリ (#96e5acf54a)
- Azure VMware Solution の容量計画 (#df27cc8f56)
- コアなスタートアップ スタックのアーキテクチャ (#f1791cb942)
- eコマース ソリューションを Azure へ移行する (#20635de1aa)
- データ レイクとは (#623e62824f)
- Azure Security Services を使用した防御の第 1 層の構築 (#ff50fd224f)
- 再試行パターン (#ea612ee4ab)
- Azure VM 上で Apache Cassandra を実行する (#8459cd1652)
- Azure Data Factory および Synapse Analytics での Delphix を使用したデータの難読化 (#8459cd1652)
- Team Data Science Process での個々の共同作成者のタスク (#292f76bcf6)
- Team Data Science Process でのプロジェクト リーダーのタスク (#292f76bcf6)
- Team Data Science Process でのチーム リーダーのタスク (#292f76bcf6)
- 最新のデータ ウェアハウスの DataOps (#292f76bcf6)
- Apache Cassandra を使用する N 層アプリケーション (#292f76bcf6)
- 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 (#7317a1b530)
- バッチ処理テクノロジの選択 (#3865a10040)
- Team Data Science Process ライフサイクルのモデリング ステージ (#3865a10040)
- マルチリージョン クラスターの AKS ベースライン (#7a47bacb93)