Azure 架構中心的最新內容

發行項
01/13/2025

Azure 架構中心 (AAC) 可協助您在 Azure 上設計、建置及操作解決方案。了解雲端架構風格和設計模式。使用技術選擇和指南，為您的解決方案選擇合適的服務。指引是以雲端建置的所有層面為基礎，例如作業、安全性、可靠性、效能和成本最佳化。

以下是 Azure 架構中心最近發佈的最新文章和更新文章。

2025年1月

更新文章

Azure 應用程式架構基本概念（#221b5d1bdf）
比較 AWS 和 Azure 帳戶（#67adab262b）
比較 AWS 和 Azure 網路選項（#67adab262b）
比較 AWS 和 Azure 資源管理（#67adab262b）
Azure 上的基本企業整合（#78127a104e）
自動處理 PDF 表單（#8b11bb996f）
部署 Azure 登陸區域（#e4e5a01e1a）
開發RAG解決方案 —Information-Retrieval 階段（#581cc1fd26）
CQRS 模式（#68f7b0269a）
基線 OpenAI 端對端聊天參考架構（#0ed90cb341）
Microsoft 機器學習產品與技術概觀（#0ed90cb341）
人工智慧（AI）架構（#0ed90cb341）
比較 Azure 和 AWS 上的記憶體服務（#3501c9c49c）
基本 Web 應用程式（#f17710bcb2）
如何在現成虛擬機上建置工作負載（#a1b3871cd0）
選擇 Azure 服務進行向量搜尋（#4b9fec8d86）
資料流處理與 Databricks （#a75ca75c29）

2024年12月

新文章

使用 BMC AMI 雲端將大型主機工作負載現代化
適用於 Azure 本機的 Azure 虛擬桌面

更新文章

適用於 AWS 專業人員的 Azure （#b5fa90dbb7）
雲端應用程式的最佳做法（#f84f30f537）
雲端設計模式（#f84f30f537）
使用計算機視覺和 Azure Machine Learning 分析影片內容（#c847f992d4）
Azure Databricks 上 Spark 模型的批次評分（#64c84cbd5c）
自然語言處理技術（#83ee95d21f）
透過閘道向 Azure OpenAI 服務提供自訂驗證（#7e1271e2c7）
透過閘道存取 Azure OpenAI 和其他語言模型（#7e1271e2c7）
在多個 Azure OpenAI 部署或實例前面使用閘道（#7e1271e2c7）
巨量數據架構樣式（#6329a5301e）
Azure Arc-Enabled 伺服器組態（#89ba7c81e7）
基於 IoT 中樞的多租戶解決方案架構方法（#74d902de30）
AKS 叢集的基準架構（#4623f17e39）
基本 OpenAI 端對端聊天參考架構（#a2c84d6ab8）
使用 Azure Databricks 新式分析架構（#3b03a9f5d6）
Azure VM 上的 Stromasys Charon-SSP Solaris 仿真器（#19b9e92801）
針對有 MLOps 投資的組織提供生成式 AI Ops （#0df6ca682c）
使用 Linux VM 執行 SAP BW/4HANA （#de5b5f6de5）
在擴展系統中 SAP HANA 用於 Linux VM（#de5b5f6de5）
Azure 本機上 AKS 的 Azure Kubernetes Service （AKS）基準架構（#38b9751c82）
在 Azure Local 上的 Azure Kubernetes Service (AKS) 網路架構（#38b9751c82）
使用 Azure Arc 管理 SQL Server （#38b9751c82）
針對部署在 Azure 本機上的工作負載，使用 Azure Arc 混合式跨叢集調整（#38b9751c82）

2024 年 11 月

新文章

更新文章

Azure 登陸區域中的 Azure OpenAI 聊天基準架構（#20ef3acc89）
搭配多租使用者 Azure Kubernetes Service 叢集使用應用程式閘道輸入控制器（#99e1199aec）
設計受管制資料的安全研究環境（#70ff986fb6）
在 Azure 上Microsoft內部部署技術的案例（#84a5acfd12）
適用於 .NET 的新式 Web 應用程式模式（#a80637ef28）
使用訊息代理程式和事件整合企業系統（#159cbaeccf）
使用 ExpressRoute 將內部部署網路連線至 Azure （#e5f9dec39d）
無伺服器函式程式代碼逐步解說（#027d3ab0ec）
Enterprise Web App Patterns （#e06a37b575）
適用於 .NET 的可靠 Web 應用程式模式（#e06a37b575）
適用於 Java 的可靠 Web 應用程式模式（#e06a37b575）
比較 Azure 和 AWS 上的記憶體服務（#428cac3304）
使用 Azure NetApp Files 的 Moodle 部署（#ecedf3ebc8）
選擇微服務的計算選項（#3c7f4b64a6）
基本 Web 應用程式（#a6d7565ea0）
專案 15 開放平臺 IoT 永續性（#a65af2fb36）
使用 Power Apps 和 Power Automate Power BI 數據回寫（#2206b1a394）
近乎即時的 Lakehouse 數據處理（#2206b1a394）
在 Azure 上部署 IBM Maximo Application Suite （MAS）（#c7c3fa8621）
Automate Sentinel 與 Azure DevOps 整合（#f9e86f0dd7）
使用 APIOps 自動化 API 部署（#f9e86f0dd7）
在多租戶解決方案中將請求映射到租戶（#824332ce7e）
Azure 上 Mission-Critical 工作負載的安全性考慮（#c1fbb7bcb2）
Kubernetes 上的微服務 CI/CD 管線與 Azure DevOps 和 Helm（#e7fce8fed3）
使用 Azure Container Apps 部署微服務（#69915eb9b9）
實作 TIC 3.0 合規性（#642826e937）
適用於 Azure 資料平臺的 DR - 建議（#9682e1ddaa）
適用於 Azure Data Factory 和 Azure Synapse Analytics 管線的 BCDR （#9682e1ddaa）
使用區域備援 Azure Red Hat OpenShift 部署 Web 應用程式（#9682e1ddaa）
將工作負載從 Service Fabric 遷移至 AKS （#32260daf09）
Azure 圖示（#65d273a36a）
多租使用者的 Azure Kubernetes Service （AKS）考慮（#e8c3419d24）
事件驅動架構樣式（#837f359436）
企業營運延伸（#c38027e1d8）
Microsoft 機器學習產品與技術概觀（#e9e0ae671b）
人工智慧（AI）架構（#e9e0ae671b）
Azure 虛擬桌面上的 Esri ArcGIS Platform （#07114dc8b6）
Microsoft網狀架構上的格林菲爾德湖屋（#07114dc8b6）
使用完全受控的開放原始碼資料引擎進行串流處理（#07114dc8b6）
多租使用者解決方案中儲存和數據的結構方法（#5af6f44473）
多租使用者和 Azure Cosmos DB （#b3d32f27df）
訂用帳戶自動售貨實作指引（#182044238e）
使用 Azure 安全性服務建置第一層防禦（#d767ff97c6）
整合 Azure 和 Microsoft Defender 全面偵測回應安全性服務（#d767ff97c6）
Microsoft Sentinel 自動化回應（#d767ff97c6）
使用 Azure DevOps 管理 Microsoft 365 租使用者設定（#b8c4511d3a）
量值耗用量（#5be872db52）
使用 SCI 分數測量 Azure 應用程式可持續性（#fab649364c）
基準 OpenAI 端對端聊天參考架構（#c49693b8b9）
實作 Azure OpenAI 語言模型的記錄和監視（#30fbbdad4d）
使用電腦視覺和 Azure 機器學習分析影片內容（#77135146b6）
將 Azure 中的檔案分類自動化（#77135146b6）
使用 AI 檔案智慧將檔案處理自動化（#77135146b6）
自動化 PDF 表單處理（#77135146b6）
在 Azure 上建置和部署自訂檔案處理模型（#77135146b6）
MLOps 解決方案的網路安全性檢查清單（#77135146b6）
使用 Azure 機器學習的許多模型機器學習服務（#77135146b6）
使用 Spark 進行許多模型機器學習（#77135146b6）
使用 Azure OpenAI 服務、語音服務和語言服務來擷取和分析通話中心資料（#77135146b6）
新式數據倉儲的 DataOps （#77135146b6）
使用 Power Platform 的公民 AI（#77135146b6）
使用 Databricks 和 Kubernetes 的員工保留期（#77135146b6）
模型貸款信用風險和違約機率（#77135146b6）
多重區域負載平衡（#6c8ea10816）
Azure Arc-Enabled 伺服器組態（#6c8ea10816）
使用 Azure Arc 管理 SQL Server （#6c8ea10816）
使用 Azure Arc 進行混合式跨叢集調整，以支持部署在 Azure 本機上的工作負載（#6c8ea10816）
汽車連接車隊（#6c8ea10816）
Azure 中的中樞輪輻網路拓撲（#6c8ea10816）
製造邊緣的端對端電腦視覺（#6c8ea10816）
使用 Raincode 編譯程式將大型主機應用程式重新載入至 Azure （#6c8ea10816）
進階 Azure Kubernetes Service （AKS）微服務架構（#6c8ea10816）
自動化企業 BI （#6c8ea10816）
在 Azure 上部署 IBM 斯特林訂單管理軟體（OMS）（#6c8ea10816）
將大型主機資料複寫和同步處理至 Azure （#6c8ea10816）
使用 Avanade AMT 進行 Unisys 大型主機移轉（#6c8ea10816）
使用 Linux VM 執行 SAP BW/4HANA （#6c8ea10816）
適用於擴充系統的 SAP HANA for Linux 虛擬機（#6c8ea10816）
重構 IBM z/OS 結合設施（#6c8ea10816）
使用 Azure ASE 進行企業部署（#6c8ea10816）
高可用性多區域 Web 應用程式（#6c8ea10816）
沒有伺服器 Web 應用程式（#6c8ea10816）
Microsoft安全性作業中的 Entra IDaaS （#a1342dca07）
使用 Power Automate 和 AI Builder 從物件擷取文字（#a1342dca07）
執行 SAP HANA 大型實體（#cd8f5bea9a）
多租使用者解決方案的定價模式（#820a1635fe）
搭配 Azure NetApp Files 使用 Teamcenter PLM （#d056868ef6）
使用 ASE 的 HA 企業部署（#41aed5ce1c）
使用 Azure Synapse 的端對端分析（#a9e676aa5e）
使用 AKS 進行資料串流處理（#73cfb4bcff）

2024 年 10 月

新文章

更新文章

使用 SCI 分數測量 Azure 應用程式可持續性（#9e0c672bca）
傷害模型化（#6892594536）
使用自訂外掛程式來模擬裝置行為的 Azure 負載測試（#c4838a7343）
將大型主機和中型數據現代化（#00013d46aa）
將大型主機資料複寫和同步處理至 Azure （#274b161917）
將工作負載從 Service Fabric 遷移至 AKS （#24bf726529）
汽車測試車隊的數據分析（#53f32c7bb7）
使用 Oracle 資料庫在 Azure 中的 SAP 部署（#8e21c4e85e）
Azure 上 SAP 的輸入和輸出因特網連線（#8e21c4e85e）
在擴展系統中 SAP HANA for Linux 虛擬機器 (#8e21c4e85e)
使用 Azure OpenAI 服務、語音服務和語言服務來擷取和分析通話中心資料（#6d04e7cfd1）
在 Azure IoT Edge 裝置上啟用機器學習推斷（#90e5b8e3e3）
Azure 上的憑證生命週期管理（#82e0354d8e）
多租使用者和 Azure Cosmos DB （#85cb4928e6）
自動化 PDF 表單處理（#a7e1be4c2d）
基準 OpenAI 端對端聊天參考架構（#332a0da85a）
基本 OpenAI 端對端聊天參考架構（#332a0da85a）
適用於企業的 Azure 虛擬桌面（#42f5581a6f）
適用於 Azure 虛擬桌面的多區域 BCDR （#42f5581a6f）
具有 AD DS 和 Microsoft Entra ID 的多個樹系（#42f5581a6f）
Azure 上的銀行系統雲端轉換（#42f5581a6f）
可調整的雲端應用程式和 SRE （#c5b743dfeb）
重構執行 Adabas 和 Natural 的大型主機電腦系統（#1b4c51b94b）
Microsoft AWS 安全性（#df83a8c1a1）
已改善從內部部署網路存取 App Service Web 應用程式的安全性存取權（#0b2d8b6dd7）
選擇 Azure AI 目標語言處理技術（#a2f08f4a31）
將內部 API 發佈至外部使用者（#1d1befb451）
設計受管制數據的安全研究環境（#fe7bc7c87f）
針對具有 MLOps 投資的組織之生成 AI Ops （#fe7bc7c87f）
機器學習作業 v2 （#cd4fb57978）
使用 Azure App 服務 Environment v3 的企業營運應用程式（#cd4fb57978）
Azure API 管理登陸區域加速器（#cd4fb57978）
Azure 治理可視化檢視部署指引（#cd4fb57978）
選擇 Azure 記憶體服務（#0e89e62eca）
讓一切變得多餘的（#84dd4575cf）
多租使用者和 Azure OpenAI （#ef15ea8c94）
適用於 Azure 資料平臺的 DR - 架構（#3e64aa921a）
適用於 Azure 資料平臺的 DR - 部署此案例（#3e64aa921a）
適用於 Azure 資料平臺的 DR - 概觀（#3e64aa921a）
適用於 Azure 資料平臺的 DR - 建議（#3e64aa921a）
適用於 Azure 資料平臺的 DR - 案例詳細資料（#3e64aa921a）
事件驅動架構樣式（#a47e4ec507）
使用身分識別即服務平臺（#577bf04f6f）
選擇資料儲存技術（#88b7a2019f）
在 Azure 上部署 IBM Maximo Application Suite （MAS）（#eaafacfc9f）
Azure 架構上的 SAS （#eaafacfc9f）
在 Azure 上部署 IBM 斯特林訂單管理軟體（OMS）（#eaafacfc9f）
記憶體架構（#296b7ef5e9）
使用 Azure 防火牆來協助保護 AKS 叢集（#e7ca4c3b32）
Azure 虛擬機的多層式保護（#8fb0bd00f6）
Azure 混合式選項（#7f1657ba58）
選擇 Azure 服務進行向量搜尋（#064e56920e）