Схема эталонной архитектуры
соответствующие роли: администратор решения для совместной продажи
Схема эталонной архитектуры — это модель инфраструктуры, которую использует ваше решение коммерческой платформы Майкрософт.
Для решений интеллектуальной собственности Azure (IP) схема также должна показать, как ваше решение использует облачные службы Майкрософт в соответствии с техническими требованиями для совместной продажи IP-адресов.
Эталонная схема не предназначена для оценки качества архитектуры. Оно предназначено для демонстрации того, как ваше решение использует службы Майкрософт.
Вы можете создать эталонную схему архитектуры с помощью различных средств. Однако мы рекомендуем Microsoft Visio, так как она имеет модели архитектуры Azure, которые можно использовать в качестве полезной отправной точки.
Типичные компоненты схемы эталонной архитектуры
Схема эталонной архитектуры должна четко определить IP-адрес как решение, приложение или код службы, который развертывается как на, так и потребления Microsoft Azure.
Код должен быть очень повторно использован и не зависит от обширной настройки для каждого развертывания.
Схема должна обеспечить хорошее представление о том, как ваше решение использует службы Майкрософт. На схеме должно быть приведено следующее:
- Высокоуровневое описание потока данных, обеспечивающее понимание взаимодействия между компонентами схемы
- Логические границы для облака Azure, облака клиента, локальной среды и интеграции с другими облачными службами
- Облачные службы Azure, которые размещают и взаимодействуют с решением, включая те, которые используют ресурсы Azure
- Идентификация повторяемого кода интеллектуальной собственности (IP); код, который вы предоставляете в рамках решения
- Пользовательские интерфейсы и другие службы, предоставляющие решение
Пример эталонной схемы архитектуры: вертикальный чат-бот отрасли
На следующем рисунке показан пример схемы эталонной архитектуры, на котором показан вертикальный чат-бот отрасли, который можно интегрировать с сайтами интрасети, чтобы помочь прогнозировать сценарии спроса с помощью алгоритма машинного обучения. В нем используются данные о цепочке поставок и производственном расписании из различных систем планирования ресурсов предприятия (ERP). Бот предназначен для решения вопросов о том, когда продавец может зафиксировать возможные даты доставки заказа.
