Azure 아키텍처 센터의 새로운 기능 
AAC(Azure 아키텍처 센터)는 Azure에서 솔루션을 디자인, 빌드 및 운영하는 데 유용합니다. 클라우드 아키텍처 스타일 및 디자인 패턴에 대해 알아봅니다. 기술 선택 사항 및 가이드를 사용하여 솔루션에 적합한 서비스를 결정합니다. 이 지침은 운영, 보안, 안정성, 성능 및 비용 최적화와 같은 클라우드 빌드의 모든 측면을 기반으로 합니다.
다음 새 문서와 업데이트된 문서는 최근에 Azure 아키텍처 센터에 게시되었습니다.
2025년 1월
업데이트된 문서
- 스폿 가상 머신(#a1b3871cd0)에서 워크로드를 빌드하는 방법
- 벡터 검색을 위한 Azure 서비스 선택 (#4b9fec8d86)
- Databricks를 사용한 스트림 처리(#a75ca75c29)
2024년 12월
새 문서
- RAG 솔루션 개발 - 임베딩 생성 단계
- BMC AMI Cloud 사용하여 메인프레임 워크로드 현대화
- Azure Local를 위한 Azure Virtual Desktop
업데이트된 문서
- AWS 전문가를 위한 Azure (#b5fa90dbb7)
- 클라우드 애플리케이션
모범 사례( #f84f30f537 ) - 클라우드 디자인 패턴(#f84f30f537)
- Computer Vision 및 Azure Machine Learning 사용하여 비디오 콘텐츠 분석
( #c847f992d4 ) - RAG 솔루션 디자인 및 개발(#0d171aabb6)
- Azure Databricks Spark 모델의
Batch 점수 매기기( #64c84cbd5c ) - 자연어 처리 기술(#83ee95d21f)
- RAG 솔루션 개발 - 준비 단계(#7c970d7909)
- 게이트웨이 통해 Azure OpenAI Service에 사용자 지정 인증 제공(#7e1271e2c7)
- 게이트웨이(
#7e1271e2c7 )를 통해 Azure OpenAI 및 기타 언어 모델에 액세스 - 여러 Azure OpenAI 배포 또는 인스턴스 앞에서 게이트웨이를 사용(#7e1271e2c7)
- 빅 데이터 아키텍처 스타일(#6329a5301e)
- Azure Arc-Enabled Server 구성
( #89ba7c81e7 ) - IoT Hub 기반 다중 테넌트 솔루션(
#74d902de30 )에 대한아키텍처 접근 방식 - AKS 클러스터(
#4623f17e39 )에 대한기준 아키텍처 - 기본 OpenAI 엔드 투 엔드 채팅 참조 아키텍처(#a2c84d6ab8)
- Azure Databricks를 사용한 현대 분석 아키텍처 (#3b03a9f5d6)
- Stromasys Charon-SSP Azure VMs에서 Solaris 에뮬레이터 (#19b9e92801)
- MLOps Investments(#0df6ca682c)를 사용하여 조직을 위한 생성 AI Ops
- linux VM(
#de5b5f6de5 )에서 SAP BW/4HANA 실행 - 확장 시스템(
#de5b5f6de5 )에서 Linux용 SAP HANA VM - Azure Local에서 AKS(Azure Kubernetes Service)를 위한 기준 아키텍처
( #38b9751c82 ) - Azure Local(#38b9751c82)에서 Azure Kubernetes Service(AKS) 네트워크 아키텍처
- Azure Arc(#38b9751c82)를 사용하여 SQL Server 관리
- Azure Local(#38b9751c82)에 배포된 워크로드에 대해 Azure Arc를 사용하여 하이브리드 클러스터 간 확장
2024년 11월
새 문서
- Java용 최신 웹앱 패턴
- 보안 다중 테넌트 RAG 추론 솔루션 설계 가이드
- 데이터 및 AI
- 재해 복구를 위한 다중 지역 App Service 앱 접근 방식
- Azure IoT Hub를 사용하여 Azure Storage 계정에 파일을 비공개로 업로드
업데이트된 문서
- Azure 랜딩 존(
#20ef3acc89 )에서 Azure OpenAI 채팅 기준 아키텍처 - 다중 테넌트 Azure Kubernetes Service 클러스터 (#99e1199aec)에서 Application Gateway 수신 컨트롤러 사용
- 규제 대상 데이터에 대한 보안 연구 환경 설계(#70ff986fb6)
- Azure 에서 Microsoft 온-프레미스 기술을 특징으로 하는 시나리오(#84a5acfd12)
- .NET 용 최신 웹앱 패턴(#a80637ef28)
- Message Broker 및 이벤트를 사용하여 엔터프라이즈 시스템 통합(#159cbaeccf)
- ExpressRoute 를 사용하여 온-프레미스 네트워크를 Azure에 연결(#e5f9dec39d)
- 서버리스 함수 코드 연습 (#027d3ab0ec)
- RAG 솔루션 개발 - 청크 보강 단계(#d7ea602f59)
- RAG 솔루션 개발 - 정보 검색 단계(#d7ea602f59)
- RAG 솔루션 개발 - LLM 종단 간 평가 단계(#d7ea602f59)
- 엔터프라이즈 웹 앱 패턴(#e06a37b575)
- .NET(
#e06a37b575 )에 대한 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴 - Java에 대한 신뢰할 수 있는 웹 애플리케이션 패턴
( #e06a37b575 ) - Azure 및 AWS 에서 Storage 서비스 비교(#428cac3304)
- Azure NetApp Files 를 사용한 Moodle 배포(#ecedf3ebc8)
- 마이크로 서비스에 대한 컴퓨팅 옵션 선택(#3c7f4b64a6)
- 기본 웹 애플리케이션 (#a6d7565ea0)
- Project 15 Open Platform IoT 지속 가능성 (#a65af2fb36)
- Power Apps 및 Power Automate(
#2206b1a394 )를 사용하여 Power BI 데이터 쓰기 저장 - 거의 실시간 Lakehouse 데이터 처리(#2206b1a394)
- Azure(#c7c3fa8621)에 IBM Maximo APPLICATION Suite(MAS) 배포
- Azure DevOps(#f9e86f0dd7)와 Sentinel 통합 자동화
- APIOps(
#f9e86f0dd7 )를 사용하여 자동화된 API 배포 - 다중 테넌트 솔루션 테넌트에 요청을 매핑하는
( #824332ce7e ) - Azure Mission-Critical 워크로드에 대한
보안 고려 사항( #c1fbb7bcb2 ) - Kubernetes에서 Azure DevOps 및 Helm을 사용한 마이크로서비스 CI/CD 파이프라인 (#e7fce8fed3)
- Azure Container Apps(#69915eb9b9)를 사용하여 마이크로 서비스 배포
- TIC 3.0 규정 준수 구현 (#642826e937)
- Azure Data Platform용 DR - 권장 사항(#9682e1ddaa)
- BCDR for Azure Data Factory 및 Azure Synapse Analytics 파이프라인(#9682e1ddaa)
- 영역 중복 Azure Red Hat OpenShift(#9682e1ddaa)를 사용하여 웹앱 배포
- 워크로드를 Service Fabric에서 AKS로 마이그레이션 (#32260daf09)
- Azure 아이콘(#65d273a36a)
- AKS(Azure Kubernetes Service) 다중 테넌트(#e8c3419d24)에 대한 고려 사항
- 이벤트 기반 아키텍처 스타일 (#837f359436)
- 기간 업무 확장 (#c38027e1d8)
- Microsoft Machine Learning 제품 및 기술 개요(#e9e0ae671b)
- AI(인공 지능) 아키텍처 (#e9e0ae671b)
- Azure Virtual Desktop 의 Esri ArcGIS 플랫폼(#07114dc8b6)
- Microsoft Fabric 의 그린필드 레이크하우스(#07114dc8b6)
- 완전히 관리되는 오픈 소스 데이터 엔진을 사용하여 스트림 처리(#07114dc8b6)
- 다중 테넌트 솔루션 의 스토리지 및 데이터에 대한 아키텍처 접근 방식(#5af6f44473)
- 다중 테넌트 및 Azure Cosmos DB (#b3d32f27df)
- 구독 자동 판매 구현 지침 (#182044238e)
- Azure Security Services를 사용하여 첫 번째 방어 계층 빌드 (#d767ff97c6)
- Azure 및 Microsoft Defender XDR 보안 서비스 통합(#d767ff97c6)
- Microsoft Sentinel 자동 응답 (#d767ff97c6)
- Azure DevOps 를 사용하여 Microsoft 365 테넌트 구성 관리(#b8c4511d3a)
- 사용 량 측정(#5be872db52)
- SCI 점수(#fab649364c)를 사용하여 Azure 앱 지속 가능성 측정
- 초기 계획 OpenAI 엔드 투 엔드 채팅 참조 아키텍처 (#c49693b8b9)
- Azure OpenAI 언어 모델에 대한 로깅 및 모니터링 구현(#30fbbdad4d)
- Computer Vision 및 Azure Machine Learning 을 사용하여 비디오 콘텐츠 분석(#77135146b6)
- Azure 에서 문서 분류 자동화(#77135146b6)
- AI 문서 인텔리전스 를 사용하여 문서 처리 자동화(#77135146b6)
- PDF 양식 처리 자동화(#77135146b6)
- Azure 에서 사용자 지정 문서 처리 모델 빌드 및 배포(#77135146b6)
- MLOps 솔루션 에 대한 네트워크 보안 검사 목록(#77135146b6)
- Azure Machine Learning(#77135146b6)을 사용하여 많은 모델 기계 학습
- Spark 를 사용하여 기계 학습하는 많은 모델(#77135146b6)
- Azure OpenAI 서비스, Speech Services 및 언어 서비스(#77135146b6)를 사용하여 콜 센터 데이터 추출 및 분석
- 최신 데이터 웨어하우스 용 DataOps(#77135146b6)
- Power Platform 을 사용하는 시민 AI(#77135146b6)
- Databricks 및 Kubernetes 를 사용한 직원 보존(#77135146b6)
- 모델 대출 신용 위험 및 기본 확률 (#77135146b6)
- 다중 지역 부하 분산 (#6c8ea10816)
- Azure Arc-Enabled 서버 구성(#6c8ea10816)
- Azure Arc 를 사용하여 SQL Server 관리(#6c8ea10816)
- Azure Local(
#6c8ea10816 )에 배포된 워크로드에 대해 Azure Arc를 사용하여 하이브리드 클러스터 간 크기 조정 - 자동차 연결 차량 (#6c8ea10816)
- Azure 의 허브-스포크 네트워크 토폴로지(#6c8ea10816)
- 제조 를 위한 에지의 엔드 투 엔드 컴퓨터 비전(#6c8ea10816)
- Raincode 컴파일러 를 사용하여 메인프레임 애플리케이션을 Azure로 다시 호스팅(#6c8ea10816)
- AKS(Advanced Azure Kubernetes Service) 마이크로 서비스 아키텍처 (#6c8ea10816)
- 자동화된 엔터프라이즈 BI (#6c8ea10816)
- Azure 에 IBM OMS(Sterling Order Management Software) 배포(#6c8ea10816)
- 메인프레임 데이터를 Azure 에 복제 및 동기화(#6c8ea10816)
- Avanade AMT 를 사용하여 Unisys 메인프레임 마이그레이션(#6c8ea10816)
- Linux VM 에서 SAP BW/4HANA 실행(#6c8ea10816)
- 확장 시스템(
#6c8ea10816 )에서 Linux VM용 SAP HANA - IBM z/OS 결합 기능 리팩터링(#6c8ea10816)
- Azure ASE 를 사용한 엔터프라이즈 배포(#6c8ea10816)
- 고가용성 다중 지역 웹앱 (#6c8ea10816)
- 서버리스 웹 애플리케이션 (#6c8ea10816)
- 보안 작업의 Microsoft Entra IDaaS(#a1342dca07)
- Power Automate 및 AI Builder 를 사용하여 개체에서 텍스트 추출(#a1342dca07)
- 거의 실시간으로 분석 된 뉴스 피드(#a1342dca07)
- SAP HANA 대규모 인스턴스 실행(#cd8f5bea9a)
- 다중 테넌트 솔루션 에 대한 가격 책정 모델(#820a1635fe)
- Azure NetApp Files 에서 Teamcenter PLM 사용(#d056868ef6)
- ASE 를 사용한 HA 엔터프라이즈 배포(#41aed5ce1c)
- Azure Synapse 를 사용하는 분석 엔드 투 엔드(#a9e676aa5e)
- AKS 를 사용한 데이터 스트리밍(#73cfb4bcff)
2024년 10월
새 문서
- Oracle 데이터베이스를 Azure Virtual Machine으로 마이그레이션
- Oracle 데이터베이스를 OD@A Exadata Database Service로 마이그레이션
- Oracle 데이터베이스를 Azure로 마이그레이션
- Azure Databricks를 사용하여 MLOps 오케스트레이션
- .NET용 최신 웹앱 패턴
- Enterprise Web App 패턴
- .NET용 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴
- Java용 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴
- Microsoft Fabric의 그린필드 레이크하우스
업데이트된 문서
- SCI 점수(#9e0c672bca)를 사용하여 Azure 앱 지속 가능성 측정
- 모델링에 해를 끼칩니다(#6892594536)
- 사용자 지정 플러그 인을 사용하여 디바이스 동작 을 시뮬레이션하는 Azure Load Testing(#c4838a7343)
- 메인프레임 및 미드레인지 데이터 현대화(#00013d46aa)
- 메인프레임 데이터를 Azure 에 복제 및 동기화(#274b161917)
- 워크로드를 Service Fabric에서 AKS(
#24bf726529 )로 마이그레이션 - 자동차 테스트 차량 용 데이터 분석(#53f32c7bb7)
- Oracle 데이터베이스 를 사용하여 Azure에서 SAP 배포(#8e21c4e85e)
- Azure 의 SAP에 대한 인바운드 및 아웃바운드 인터넷 연결(#8e21c4e85e)
- Linux VM용 SAP HANA의 확장 시스템(#8e21c4e85e)
- Azure OpenAI 서비스, Speech Services 및 언어 서비스(#6d04e7cfd1)를 사용하여 콜 센터 데이터 추출 및 분석
- Azure IoT Edge 디바이스 에서 기계 학습 유추 사용(#90e5b8e3e3)
- Azure 의 인증서 수명 주기 관리(#82e0354d8e)
- Azure 의 Apache NiFi(#82e0354d8e)
- 다중 테넌트 및 Azure Cosmos DB (#85cb4928e6)
- PDF 양식 처리 자동화(#a7e1be4c2d)
- 초기 계획 OpenAI 엔드 투 엔드 채팅 참조 아키텍처 (#332a0da85a)
- 기본 OpenAI 엔드 투 엔드 채팅 참조 아키텍처(#332a0da85a)
- 엔터프라이즈 용 Azure Virtual Desktop(#42f5581a6f)
- Azure Virtual Desktop 용 다중 변경 BCDR(#42f5581a6f)
- AD DS 및 Microsoft Entra ID (#42f5581a6f)를 사용하는 여러 포리스트
- Azure 의 은행 시스템 클라우드 변환(#42f5581a6f)
- 확장 가능한 클라우드 애플리케이션 및 SRE (#c5b743dfeb)
- Adabas & Natural (#1b4c51b94b)을 실행하는 메인프레임 컴퓨터 시스템 리팩터링
- AWS 용 Microsoft 보안(#df83a8c1a1)
- 온-프레미스 네트워크에서 App Service 웹앱에 대한 보안 액세스 향상(#0b2d8b6dd7)
- Azure AI 대상 언어 처리 기술 선택(#a2f08f4a31)
- 외부 사용자에게 내부 API 게시(#1d1befb451)
- 규제 대상 데이터에 대한 보안 연구 환경 설계(#fe7bc7c87f)
- MLOps Investments(#fe7bc7c87f)를 사용하여 조직을 위한 생성 AI Ops
- 기계 학습 작업 v2 (#cd4fb57978)
- Azure 앱 Service Environment v3(#cd4fb57978)를 사용하는 기간 업무 애플리케이션
- Azure API Management 랜딩 존 가속기 (#cd4fb57978)
- Azure 거버넌스 시각화 도우미 배포 지침 (#cd4fb57978)
- Azure Storage 서비스 선택(#0e89e62eca)
- 모든 항목을 중복 으로 만들기(#84dd4575cf)
- 다중 테넌트 및 Azure OpenAI (#ef15ea8c94)
- Azure Data Platform용 DR - 아키텍처 (#3e64aa921a)
- Azure Data Platform용 DR - 이 시나리오 배포(#3e64aa921a)
- Azure Data Platform용 DR - 개요 (#3e64aa921a)
- Azure Data Platform용 DR - 권장 사항 (#3e64aa921a)
- Azure Data Platform용 DR - 시나리오 세부 정보 (#3e64aa921a)
- 이벤트 기반 아키텍처 스타일 (#a47e4ec507)
- ID as a Service 플랫폼 사용(#577bf04f6f)
- 데이터 스토리지 기술 선택(#88b7a2019f)
- Azure 에 IBM Maximo Application Suite(MAS) 배포(#eaafacfc9f)
- Azure 아키텍처 의 SAS(#eaafacfc9f)
- Azure 에 IBM OMS(Sterling Order Management Software) 배포(#eaafacfc9f)
- 스토리지 아키텍처 (#296b7ef5e9)
- Azure Firewall을 사용하여 AKS 클러스터 보호(#e7ca4c3b32)
- Azure 가상 머신 에 대한 다중 계층 보호(#8fb0bd00f6)
- Azure 하이브리드 옵션 (#7f1657ba58)
- 벡터 검색 용 Azure 서비스 선택(#064e56920e)