Идеи решения
В этой статье описывается идея решения. Ваш архитектор облака может использовать это руководство, чтобы визуализировать основные компоненты для типичной реализации этой архитектуры. Используйте эту статью в качестве отправной точки для разработки хорошо спроектированного решения, которое соответствует конкретным требованиям рабочей нагрузки.
Облачные и гибридные решения от корпорации Майкрософт помогают эффективно и недорого управлять хранением медицинских данных, поддерживая интеллектуальный анализ и обеспечивая соответствие.
Потенциальные варианты использования
Это решение в первую очередь предназначено для медицинских, медицинских, медицинских, медицинских и финансовых отраслей.
Архитектура
Скачайте SVG-файл для этой архитектуры.
Поток данных
- Безопасный прием данных медицинских изображений с помощью фабрики данных Azure.
- Помещение данных медицинских изображений в безопасное хранилище Azure Data Lake Store и/или хранилище BLOB-объектов Azure.
- Анализ данных медицинских изображений с использованием предварительно подготовленного API Azure Cognitive Services или специально разработанной модели машинного обучения.
- Хранение результатов выполнения моделей искусственного интеллекта и машинного обучения в Azure Data Lake.
- Взаимодействуйте с ИИ и Машинное обучение результатов с помощью Power BI, сохраняя управление доступом на основе ролей Azure (Azure RBAC).
- Безопасное взаимодействие с данными медицинских изображений с помощью веб-средства просмотра универсальных архивов (VNA).
Компоненты
- Фабрика данных: гибридная интеграция данных в масштабах предприятия, упрощается
- Data Lake Storage: репозиторий гипермасштабирования для рабочих нагрузок аналитики больших данных
- Cognitive Services: добавление интеллектуальных возможностей API для включения контекстного взаимодействия
- веб-приложения. Быстрое создание и развертывание критически важных веб-приложений в масштабе
- Defender для облака. Объединение управления безопасностью и включение расширенной защиты от угроз в гибридных облачных рабочих нагрузках
- Идентификатор Microsoft Entra: синхронизация локальных каталогов и включение единого входа
- Key Vault: защита и поддержание контроля ключей и других секретов
- Application Insights: обнаружение, анализ и диагностика проблем в веб-приложениях и службах
- Azure Monitor: полная наблюдаемость в приложениях, инфраструктуре и сети
- Машинное обучение. Простое создание, развертывание и управление решениями прогнозной аналитики
- Power BI Embedded: внедрение полностью интерактивных и потрясающих визуализаций данных в приложениях
Следующие шаги
- документация по предварительной версии 2 Фабрика данных Azure
- Документация по Data Lake Store
- Начало работы с Azure
- Обзор веб-приложений
- Документация по Microsoft Defender для облака
- Начало работы с идентификатором Microsoft Entra
- Об Azure Key Vault
- Документация по Application Insights
- Документация по Azure Monitor
- Документация по Машинное обучение Azure
- Документация по Power BI Embedded