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。
2025 年 2 月
更新された記事
- Azure コンテナー サービス (#17fa458266) を選択する
- Azure コンテナー サービス (#17fa458266) の選択に関する一般的な考慮事項
2025 年 1 月
新しい記事
- Saga パターン
- Microsoft Fabric と Azure Databricks を使用した中小企業向け最新のデータ プラットフォーム
更新された記事
- Azure と Microsoft Defender XDR セキュリティ サービス (#c6fef9d7a9) を統合する
- Azure スポット仮想マシン (#f373ceac36) を使用してワークロードを構築する
- イベント ソーシング パターン (#5fd498b656)
- Azure アプリケーション アーキテクチャの基礎 (#221b5d1bdf)
- AI アーキテクチャ設計 (#bc01c55635)
- AWS アカウントと Azure アカウントの比較 (#67adab262b)
- AWS ネットワーキング オプションと Azure ネットワーキング オプションの比較 (#67adab262b)
- AWS リソース管理と Azure リソース管理の比較 (#67adab262b)
- メッセージ エンコードに関する考慮事項 (#702cc9062f)
- Azure (#00e6e92a0e) に IBM Sterling Order Management Software (OMS) をデプロイする
- AD DS リソース フォレスト (#00e6e92a0e) を作成する
- オンプレミスの AD FS を Azure に拡張する (#00e6e92a0e)
- オンプレミスの AD ドメインと Microsoft Entra ID (#00e6e92a0e) を統合する
- メインフレーム データを Azure (#00e6e92a0e) にレプリケートして同期する
- Avanade AMT を使用した Unisys メインフレームの移行 (#00e6e92a0e)
- Azure (#00e6e92a0e) で Linux VM を実行する
- Azure (#00e6e92a0e) で Windows VM を実行する
- Linux VM (#00e6e92a0e) を使用して SAP BW/4HANA を実行する
- スケールアップ システムの Linux VM 向け SAP HANA (#00e6e92a0e)
- IBM z/OS カップリング・ファシリティー (#00e6e92a0e) をリファクターする
- Azure Virtual Machines ベースライン アーキテクチャ (#00e6e92a0e)
- Azure Virtual Machines ベースライン アーキテクチャ は Azure ランディング ゾーン (#00e6e92a0e) にあります。
- Azure Application Gateway と Azure API Management (#00e6e92a0e) を使用して API を保護する
- ASE を使用した HA エンタープライズ デプロイ (#00e6e92a0e)
- Azure ASE (#00e6e92a0e) を使用したエンタープライズ デプロイメント
- ベースラインの高可用性ゾーン冗長アプリ サービスの Web アプリケーション (#00e6e92a0e)
- 基本的な Web アプリケーション (#00e6e92a0e)
- 高可用性マルチリージョン Web アプリ (#00e6e92a0e)
- サーバーレス Web アプリケーション (#00e6e92a0e)
- Kubernetes ワークロードの ID とアクセス (#6a706855c6)
- Azure Arc (#da83b4a856) で Kubernetes を管理およびデプロイする
- Azure Databricks (#42d8b4bf1c) を使用してモダン分析アーキテクチャを作成する
- Azure (#0a6b822152) 上のミッション クリティカルなワークロード用のデータ プラットフォーム
- API ゲートウェイ (#cf84d1ed7d)
- RAG ソリューションの開発 - 大規模言語モデルのエンドツーエンド評価フェーズ (#81cb085b5f)
- AKS クラスター (#24a43a46f5) の ベースライン アーキテクチャ
- Azure Machine Learning (#808672d53d) を使用した機械学習の多くのモデル
- Microsoft Machine Learning 製品とテクノロジの概要 (#db173c5205)
- Spark (#a6bfb23c96) を使用した機械学習の多くのモデル
- Kubernetes クラスター のガバナンス オプション (#aa2ad3d278)
- Kubernetes の監視とログ記録 (#aa2ad3d278)
- Kubernetes のノードとノード プールの管理 (#aa2ad3d278)
- Kubernetes (#aa2ad3d278) へのセキュリティで保護されたネットワーク アクセス
- Kubernetes クラスター (#aa2ad3d278) のストレージオプション
- Azure でのイメージ分類 (#65552008f2)
- Azure のハブスポーク ネットワーク トポロジ (#d29c1192f3)
- Azure コンピューティング サービス (#a4898e1571) を選択する
- Azure エンタープライズ クラウド ファイル共有 (#8c28127f55)
- AWS プロフェッショナルのための Azure (#c5af085280)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードのデプロイとテスト (#1663952136)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードの 正常性モデリング (#1663952136)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードのネットワークと接続 (#1663952136)
- Azure でのミッション クリティカルなワークロードの 運用 (#1663952136)
- Azure 上の IBM z/OS のオンライン トランザクション処理 (#67d22afea8)
- IBM メインフレームおよびミッドレンジ メッセージ キューを Azure (#67d22afea8) と統合する
- Luminex を使用したメインフレーム ファイルと Azure へのテープ バックアップ (#67d22afea8)
- Azure VM デプロイ (#67d22afea8) で LzLabs Software Defined Mainframe (SDM) を使用する
- mLogica LIBER*IRIS (#67d22afea8) を使用してメインフレーム データ層を Azure に移行する
- Qlik (#67d22afea8) を使用した Azure へのメインフレームおよびミッドレンジ データ レプリケーションの
- Azure (#67d22afea8) で一般的なメインフレームをリホストする
- Precisely Connect (#67d22afea8) を使用してメインフレーム データをレプリケートする
- Azure VM 上の Micro Focus Enterprise Server (#67d22afea8)
- Skytap (#67d22afea8) を使用して AIX ワークロードを Azure に移行する
- Skytap を使用して IBM i シリーズを Azure に移行する (#67d22afea8)
- Astadia と Micro Focus を使用した Azure への Unisys Dorado メインフレームの移行の (#67d22afea8)
- メインフレームとミッドレンジ データ の最新化 (#67d22afea8)
- メインフレーム システムから Azure (#67d22afea8) にアーカイブ データを移動する
- 大量バッチ トランザクション処理 (#67d22afea8)
- Azure で IBM z/OS バッチ アプリケーションを再設計する (#67d22afea8)
- IBM z/TPF メインフレーム システムを Azure にリファクターする (#67d22afea8)
- 高度な (#67d22afea8) を使用してメインフレーム アプリケーションをリファクタリングする
- Astadia (#67d22afea8) を使用してメインフレーム アプリケーションをリファクタリングする
- Azure で Adabas & Natural アプリケーションをリホストする (#67d22afea8)
- Raincode IMSql (#67d22afea8) を使用して Azure で IMS DC と IMS DB をリホスト
- NTT DATA UniKix (#67d22afea8) を使用してメインフレーム アプリケーションをリホストする
- Azure での Unisys ClearPath MCP 仮想化 (#67d22afea8)
- Azure (#67d22afea8) での のシーメンス Teamcenter ベースライン アーキテクチャ
- Azure NetApp Files (#67d22afea8) で Teamcenter PLM を使用する
- Azure (#a53d844e24) 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
- RAG ソリューションの開発 - チャンク フェーズ (#b9ec1c74e5)
- マルチテナント ソリューション で Azure Container Apps を使用する場合の に関する考慮事項 (#ba1f99f5d4)
- マルチテナント ソリューション (#ba1f99f5d4) で Azure Front Door を使用する
- マルチテナント (#ba1f99f5d4) に関する Azure Private Link サービスに関する考慮事項
- メインフレームおよびミッドレンジのDb2アプリケーションがAzure SQLデータベース (#ba1f99f5d4) にアクセスする
- Azure Monitor を使用した企業の監視 (#a57ebe778b)
- Power Automate の大規模なデプロイ (#a57ebe778b)
- 量子コンピューティングとクラシック アプリの統合 (#a57ebe778b)
- 仮想マシンのコンプライアンス の管理 (#a57ebe778b)
- Azure Container Apps (#a57ebe778b) を使用してマイクロサービスをデプロイする
- Azure Container Apps と Dapr (#a57ebe778b) を使用してマイクロサービスをデプロイする
- ファイアウォール (#a57ebe778b) の背後にあるMicrosoft Teams チャネル ボットと Web アプリをセキュリティで保護する
- オンプレミスの AIX UNIX から Azure Linux への移行 (#a57ebe778b)
- API Management と GitHub (#a57ebe778b) を使用して優れた API 開発者エクスペリエンスを設計する
- Azure Arc 対応 SQL Managed Instance のディザスター リカバリー (#a57ebe778b)
- Azure での Unisys ClearPath Forward OS 2200 エンタープライズ サーバーの仮想化 (#a57ebe778b)
- マルチリージョン クラスターの AKS ベースライン (#a57ebe778b)
- オンプレミス ネットワーク (#a57ebe778b) からの App Service Web アプリへのセキュリティの強化
- Azure Container Instances コンテナー グループ (#a57ebe778b) を使用して IP ローテーションを自動化する
- Azure ガバナンス ビジュアライザーのデプロイ ガイダンス (#c74532afe6)
- Raincode コンパイラ (#51d18b3ff3) 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
- Advanced Azure Kubernetes Service (AKS) マイクロサービス アーキテクチャ (#51d18b3ff3)
- AKS でのマイクロサービス アーキテクチャの (#51d18b3ff3)
- PCI-DSS 3.2.1 の AKS 規制クラスター - 概要 (#51d18b3ff3)
- ゾーン冗長 Azure Red Hat OpenShift (#51d18b3ff3) を使用して Web アプリをデプロイする
- 自動化されたエンタープライズ BI (#51d18b3ff3)
- Azure Stream Analytics によるストリーム処理 (#51d18b3ff3)
- セキュリティで保護されたハイブリッド ネットワーク (#51d18b3ff3) を実装する
- Azure での基本的なエンタープライズ統合 (#51d18b3ff3)
- ExpressRoute (#51d18b3ff3) を使用してオンプレミス ネットワークを Azure に接続する
- 自律走行のための データオプス (#aaecb71396)
- SCI スコア (#aaecb71396) を使用して Azure アプリの持続可能性を測定する
- 外部ユーザーに内部 API を発行する (#aaecb71396)
- Oracle データベース (#aaecb71396) を使用した Azure での SAP デプロイの
- スケーラブルなクラウド アプリケーションと SRE (#aaecb71396)
- データ ウェアハウスと分析 (#aaecb71396)
- Azure Virtual Desktop 上の Esri ArcGIS プラットフォーム (#aaecb71396)
- 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 Stream の処理 (#aaecb71396)
- Azure Synapse を使用した分析のエンド ツー エンド (#aaecb71396)
- AI ドキュメント インテリジェンス (#d866cb293f) を使用してドキュメント処理を自動化する
- AKS トリアージ — ワークロードのデプロイ (#fda99cac1d)
- AKS トリアージ - ノードの正常性 (#fda99cac1d)
- ファイアウォール、仮想ネットワーク用 App Gateway (#7ccd88f606)
- 安全に管理された Web アプリケーション (#28f6cba8ca)
- オートモーティブ メッセージング、データ、および分析 (#1a13277eec)
- Azure ランディング ゾーンにおける Azure OpenAI チャットベースライン アーキテクチャ (#1a13277eec)
- ベースラインの OpenAI エンドツーエンドチャット参照アーキテクチャ (#1a13277eec)
- 基本的な OpenAI エンド ツー エンド チャット参照アーキテクチャ (#1a13277eec)
- Azure Data Factory エンタープライズ強化アーキテクチャ (#1a13277eec)
- Azure Data Factory 重要なアーキテクチャ (#1a13277eec)
- Azure ランディング ゾーンの Azure Data Factory のベースライン アーキテクチャ (#1a13277eec)
- Apache Cassandra を使用する N 層アプリケーション (#1a13277eec)
- マルチリージョン負荷分散 (#1a13277eec)
- Azure Arc を使用した SQL Server の管理 (#1a13277eec)
- Azure ローカル ベースライン参照アーキテクチャ (#1a13277eec)
- ディザスター リカバリー に Azure ローカル ストレッチ クラスターを使用する (#1a13277eec)
- ハイブリッドの可用性、パフォーマンスの (#1a13277eec) を監視する
- 自動車のコネクテッド フリート (#1a13277eec)
- Azure (#36357b1ebc) でクロスディレクトリ通信を実装する
- Synapse (#c43a33cfb8) 上のデータ レイクハウスをセキュリティで保護する
- Azure App Service Environment v3 (#c43a33cfb8) を使った の基幹業務アプリケーション
- Avanade AMT を使用した IBM z/OS メインフレーム移行 (#c43a33cfb8)
- メインフレーム データを Azure (#c43a33cfb8) に移行する
- Azure での AIX ワークロードのリプラットフォーム (#c43a33cfb8)
- TIC 3.0 コンプライアンス (#c43a33cfb8) を実装する
- ソフトウェアによる車両向け DevOps ツールチェーン (#a24cd6ab16)
- ほぼリアルタイムのレイクハウスデータ処理 (#a24cd6ab16)
- メディア (#a24cd6ab16) のリアルタイム監視および監視可能なシステムを構築する
- Azure でのマルチテナント SaaS (#a24cd6ab16)
- Azure Service Bus と Azure Data Explorer (#a24cd6ab16) を使用したデータのリアルタイム分析
- Machine Learning 操作の成熟度モデル (#65934f9c88)
- Azure でのコンピューター フォレンジクスの証拠保全の一貫性 (#5090d2e341)
- テキスト分析と Azure OpenAI Service (#5090d2e341) を使用して、健康に関するコールセンターの記録を分析する
- Azure Local 上の AKS 用 Azure Kubernetes Service (AKS) のベースライン アーキテクチャ (#5090d2e341)
- Azure ローカル の Azure Kubernetes Service (AKS) ネットワーク アーキテクチャ (#5090d2e341)
- オンプレミスからアクセスする Azure ファイルが (#5090d2e341) のプライベートネットワークで AD DS によって保護されている
- App Service 上の WordPress (#00d47173c8)
- Azure Kubernetes Service 上の WordPress (#00d47173c8)
- 仮想マシン上の WLS (#00d47173c8)
- Azure API Management ランディング ゾーン アクセラレータ (#00d47173c8)
- CloudFrame Renovate (#00d47173c8) 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ーする
- Verastream ホスト インテグレーター (#00d47173c8) を使用してメインフレーム アプリケーションを Azure に拡張する
- 標準ベースの REST API (#00d47173c8) を使用してメインフレームをデジタル チャネルに拡張する
- Azure への一般的なメインフレームのリファクター (#00d47173c8)
- Infinite i を使用して IBM System i (AS/400) から Azure へ (#00d47173c8)
- Java 用の最新の Web アプリ パターン (#ff52bb8bcc)
- PDF フォーム処理の自動化 (#8b11bb996f)
- Azure ランディング ゾーンのデプロイ (#e4e5a01e1a)
- RAG ソリューションの開発 —Information-Retrieval フェーズ (#581cc1fd26)
- CQRS パターン (#68f7b0269a)
- Azure のストレージ サービスと AWS のストレージ サービスの比較 (#3501c9c49c)
- ベクトル検索用の Azure サービスを選択する (#4b9fec8d86)
- Databricks によるストリーム処理 (#a75ca75c29)
2024 年 12 月
新しい記事
更新された記事
- AWS プロフェッショナル向け Azure (#b5fa90dbb7)
- クラウド アプリケーションのベスト プラクティス (#f84f30f537)
- クラウド設計パターン (#f84f30f537)
- Computer Vision と Azure Machine Learning を使用してビデオ コンテンツを分析する (#c847f992d4)
- Azure Databricks での Spark モデルのバッチ スコアリング (#64c84cbd5c)
- 自然言語処理技術 (#83ee95d21f)
- ゲートウェイ経由で Azure OpenAI Service にカスタム認証を提供する (#7e1271e2c7)
- 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 (#7e1271e2c7)
- 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 (#7e1271e2c7)
- ビッグ データ アーキテクチャ スタイル (#6329a5301e)
- Azure Arc 対応サーバーの構成 (#89ba7c81e7)
- IoT Hub ベースのマルチテナント ソリューションのアーキテクチャ アプローチ (#74d902de30)
- AKS クラスターのベースライン アーキテクチャ (#4623f17e39)
- 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 (#a2c84d6ab8)
- Azure Databricks (#3b03a9f5d6) を使用してモダン分析アーキテクチャを作成する
- Stromasys Charon-SSP Azure VM上のSolarisエミュレーター (#19b9e92801)
- MLOps 投資を持つ組織向けの生成 AI オペレーション (#0df6ca682c)
- Linux VM で SAP BW/4HANA を実行する (#de5b5f6de5)
- SAP HANA for Linux VM の はスケールアップ システム (#de5b5f6de5) で使用されます。
- Azure LocalでのAzure Kubernetes Service (AKS) ベースラインアーキテクチャ
( #38b9751c82 ) - Azure ローカル の Azure Kubernetes Service (AKS) ネットワーク アーキテクチャ (#38b9751c82)
- Azure Arc を使用して SQL Server を管理する (#38b9751c82)
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
- 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 (#20ef3acc89)
- 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)
- エンタープライズ Web アプリ パターン (#e06a37b575)
- .NET に対して信頼性の高い Web アプリ パターン (#e06a37b575)
- Javaのための信頼性のあるWebアプリパターン (#e06a37b575)
- 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)
- Power Apps と Power Automate を使用した Power BI データの書き戻し (#2206b1a394)
- 凖リアルタイムのレイクハウス データ処理 (#2206b1a394)
- Azure に IBM Maximo Application Suite (MAS) をデプロイする (#c7c3fa8621)
- APIOps (#f9e86f0dd7) による自動APIデプロイ
- 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 (#824332ce7e)
- 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 (#c1fbb7bcb2)
- Azure DevOps と Helm を使用した Kubernetesでのマイクロサービス CI/CD パイプライン (#e7fce8fed3)
- Azure Container Apps を使ってマイクロサービスをデプロイする (#69915eb9b9)
- TIC 3.0 コンプライアンスを実装する (#642826e937)
- DR for Azure Data Platform - 推奨事項 (#9682e1ddaa)
- Azure Data Factory と Azure Synapse Analytics のパイプラインでの BCDR (#9682e1ddaa)
- ゾーン冗長性を持つ Azure Red Hat OpenShift を使用して Web アプリをデプロイする (#9682e1ddaa)
- Service Fabric から AKS にワークロードを移行する (#32260daf09)
- Azure アイコン (#65d273a36a)
- 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)
- AI アーキテクチャ設計 (#e9e0ae671b)
- Azure Virtual Desktop 上の Esri ArcGIS Platform (#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)
- 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)
- 複数リージョンの負荷分散 (#6c8ea10816)
- Azure Arc 対応サーバーの構成 (#6c8ea10816)
- Azure Arc を使用した SQL Server の管理 (#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)
- 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)
- 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 システムの Linux VM 向け SAP HANA (#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)
- 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)
- 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)