Azure 架構中心的最新內容

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2月

新文章

• 設計安全的多租戶RAG推理解決方案

更新文章

• 使用事件中樞和IoT中樞的自訂外掛程式來 Azure 負載測試，以模擬裝置行為 （#effa93503a）
• 存取 Azure Kubernetes Service （AKS） API 伺服器 （#a8dcad5cea）
• AKS 第 2 天指南：修補和升級指引 （#99864e6124）
• 選擇 Azure 容器服務 （#17fa458266）
• 選擇 Azure 容器服務 的一般考慮（#17fa458266）

2025年1月

新文章

• 史詩圖案
• 使用 Microsoft Fabric 和 Azure Databricks 的現代數據平台，適用於中小型企業

更新文章

• 整合 Azure 和 Microsoft Defender XDR 安全性服務 （#c6fef9d7a9）
• 使用 Azure Spot 虛擬機 建置工作負載 （#f373ceac36）
• 事件來源模式 （#5fd498b656）
• Azure 應用程式架構基本概念 （#221b5d1bdf）
• AI 架構設計 （#bc01c55635）
• 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）
• 訊息編碼考慮 （#702cc9062f）
• 在 Azure 上部署 IBM Sterling Order Management Software （OMS） （#00e6e92a0e）
• 建立 AD DS 資源樹系 （#00e6e92a0e）
• 將內部部署 AD FS 擴充至 Azure （#00e6e92a0e）
• 整合內部部署 AD 網域與 Microsoft Entra ID （#00e6e92a0e）
• 將大型主機資料複寫和同步至 Azure （#00e6e92a0e）
• Unisys 大型電腦遷移與 Avanade AMT （#00e6e92a0e）
• 在 Azure 上執行 Linux VM （#00e6e92a0e）
• 在 Azure 上執行 Windows VM （#00e6e92a0e）
• 使用 Linux VM 執行 SAP BW/4HANA （#00e6e92a0e）
• 擴充系統中的 SAP HANA for Linux VM （#00e6e92a0e）
• 重構 IBM z/OS 結合設施 （#00e6e92a0e）
• Azure 虛擬機基準架構 （#00e6e92a0e）
• Azure 登陸區域中的 Azure 虛擬機基準架構 （#00e6e92a0e）
• 使用 Azure 應用程式閘道和 Azure API 管理 保護 API（#00e6e92a0e）
• 使用 ASE HA 企業部署 （#00e6e92a0e）
• 企業部署使用 Azure ASE （#00e6e92a0e）
• 基準高可用性區域備援應用程式服務 Web 應用程式 （#00e6e92a0e）
• 基本 Web 應用程式 （#00e6e92a0e）
• 高可用性多區域 Web 應用程式 （#00e6e92a0e）
• 無伺服器 Web 應用程式 （#00e6e92a0e）
• Kubernetes 工作負載身分識別和存取 （#6a706855c6）
• 在 Azure Arc 中管理和部署 Kubernetes （#da83b4a856）
• 使用 Azure Databricks 建立新式分析架構 （#42d8b4bf1c）
• Azure 上關鍵性工作負載的 數據平臺 （#0a6b822152）
• API 閘道 （#cf84d1ed7d）
• 開發RAG解決方案 - 大型語言模型端對端評估階段 （#81cb085b5f）
• AKS 叢集 的基準架構 （#24a43a46f5）
• 在 Azure Machine Learning 上進行許多機器學習模型 (#808672d53d)
• Microsoft機器學習產品與技術 概觀（#db173c5205）
• 使用 Spark 許多模型機器學習 （#a6bfb23c96）
• Kubernetes 叢集的治理選項 （#aa2ad3d278）
• Kubernetes 監控與記錄 （#aa2ad3d278）
• Kubernetes 節點和節點集區管理 （#aa2ad3d278）
• 保護 Kubernetes 的網路存取權 （#aa2ad3d278）
• Kubernetes 叢集 的記憶體選項 （#aa2ad3d278）
• Azure 上的 影像分類 （#65552008f2）
• Azure 中的 中樞輪輻網路拓撲 （#d29c1192f3）
• 選擇 Azure 計算服務 （#a4898e1571）
• Azure 企業雲端檔案共享 （#8c28127f55）
• 適用於 AWS 專業人員的 azure （#c5af085280）
• Azure 上任務關鍵性工作負載的部署和測試 （#1663952136）
• Azure 上任務關鍵性工作負載的 健康情況模型化 （#1663952136）
• Azure 上任務關鍵性工作負載的網络和連線能力 （#1663952136）
• Azure 上任務關鍵性工作負載的 作業 （#1663952136）
• IBM z/OS 在線事務處理 在 Azure 上 （#67d22afea8）
• 整合 IBM 大型主機和中範圍消息佇列與 Azure （#67d22afea8）
• 使用 Luminex 將大型主機檔案和磁帶備份至 Azure（#67d22afea8）
• 在 Azure VM 部署中使用 LzLabs 軟體定義大型主機 （SDM） （#67d22afea8）
• 使用 mLogica LIBER*IRIS 將大型主機數據層遷移至 Azure （#67d22afea8）
• 使用 Qlik 將大型主機和中範圍資料復寫 至 Azure （#67d22afea8）
• 在 Azure 上重新裝載一般大型主機 （#67d22afea8）
• 使用 Precisely Connect 複製大型主機數據（#67d22afea8）
• Azure VM 上的 Micro Focus Enterprise Server （#67d22afea8）
• 使用 Skytap 將 AIX 工作負載遷移至 Azure （#67d22afea8）
• 使用 Skytap 將 IBM i 系列遷移至 Azure （#67d22afea8）
• 使用 Astadia 和 Micro Focus 將 Unisys Dorado 大型主機移轉至 Azure （#67d22afea8）
• 現代化大型主機與中型計算機的數據 （#67d22afea8）
• 將封存資料從大型主機系統移至 Azure （#67d22afea8）
• 大量批次事務處理 （#67d22afea8）
• 在 Azure 上重新設計 IBM z/OS 批次應用程式（#67d22afea8）
• 將 IBM z/TPF 大型主機系統重構至 Azure （#67d22afea8）
• 使用進階 重構大型主機應用程式 （#67d22afea8）
• 使用 Astadia 重構大型主機應用程式 （#67d22afea8）
• Azure 上的 Rehost Adabas & Natural 應用程式 （#67d22afea8）
• 使用 Raincode IMSql 在 Azure 上重新裝載 IMS DC 和 IMS DB （#67d22afea8）
• 使用 NTT DATA UniKix 重新載入大型主機應用程式（#67d22afea8）
• Azure 上的 Unisys ClearPath MCP 虛擬化 （#67d22afea8）
• 在 Azure 上 西門子 Teamcenter 基準架構 （#67d22afea8）
• 使用 Teamcenter PLM 搭配 Azure NetApp Files（#67d22afea8）
• 在 Azure 上建置及部署自定義文件處理模型 （#a53d844e24）
• 開發RAG解決方案 - 區塊化階段 （#b9ec1c74e5）
• 在多租戶解決方案中使用 Azure Container Apps 的考量 （#ba1f99f5d4）
• 在多租戶解決方案中使用 Azure Front Door （#ba1f99f5d4）
• 多租戶 的 Azure Private Link 服務考慮 （#ba1f99f5d4）
• 大型主機和中層 Db2 應用程式存取 Azure SQL 資料庫 （#ba1f99f5d4）
• 使用 Azure 監視器 進行企業監視 （#a57ebe778b）
• 量子運算與傳統應用程式整合 （#a57ebe778b）
• 管理虛擬機合規性 （#a57ebe778b）
• 使用 Azure Container Apps 部署微服務 （#a57ebe778b）
• 使用 Azure Container Apps 和 Dapr 部署微服務 （#a57ebe778b）
• 將 Microsoft Teams 頻道 Bot 和 Web 應用程式保護在防火牆後方 （#a57ebe778b）
• AIX UNIX 內部部署至 Azure Linux 移轉 （#a57ebe778b）
• 使用 API 管理和 GitHub 設計絕佳的 API 開發人員體驗（#a57ebe778b）
• 已由 Azure Arc 啟用的 SQL 受控實例災害復原 （#a57ebe778b）
• Azure 上的 Unisys ClearPath Forward OS 2200 企業伺服器虛擬化 （#a57ebe778b）
• 多區域叢集 AKS 基準 （#a57ebe778b）
• 從內部部署網路 改善對 App Service Web 應用程式的安全性存取（#a57ebe778b）
• 使用 Azure 容器實例容器群組將 IP 輪替自動化 （#a57ebe778b）
• Azure 治理可視化檢視部署指引 （#c74532afe6）
• 使用Raincode編譯程式將大型主機應用程式重新裝載至 Azure （#51d18b3ff3）
• 進階 Azure Kubernetes Service （AKS） 微服務架構 （#51d18b3ff3）
• AKS 上的 微服務架構（#51d18b3ff3）
• PCI-DSS 3.2.1 的 AKS 管制叢集 - 摘要 （#51d18b3ff3）
• 使用區域備援 Azure Red Hat OpenShift 部署 Web 應用程式（#51d18b3ff3）
• 自動化企業 BI （#51d18b3ff3）
• 串流處理 使用串流分析 （#51d18b3ff3）
• 實作安全的混合式網路 （#51d18b3ff3）
• Azure 上的基本企業整合 （#51d18b3ff3）
• 使用 ExpressRoute 將內部部署網路連線到 Azure （#51d18b3ff3）
• 用於自主車輛運營的 DataOps（#aaecb71396）
• 使用 SCI 分數 來測量 Azure 應用程式可持續性 （#aaecb71396）
• 使用 Oracle 資料庫 在 Azure 中 SAP 部署 （#aaecb71396）
• 可調整的雲端應用程式和 SRE （#aaecb71396）
• 資料倉儲和分析 （#aaecb71396）
• Azure 虛擬桌面上的 Esri ArcGIS Platform （#aaecb71396）
• 使用完全受控開放原始碼資料引擎的串流處理 （#aaecb71396）
• 使用 Azure Synapse Analytics 端對端分析 （#aaecb71396）
• 使用 AI 檔案智慧 將檔案處理自動化（#d866cb293f）
• AKS 分級— 工作負載部署 （#fda99cac1d）
• AKS 分級— 節點健康情況 （#fda99cac1d）
• 防火牆，適用於虛擬網路的應用程式閘道 （#7ccd88f606）
• 安全管理的 Web 應用程式 （#28f6cba8ca）
• 汽車傳訊、數據和分析 （#1a13277eec）
• Azure 登陸區域中的 Azure OpenAI 聊天基準架構 （#1a13277eec）
• 基本 OpenAI 端到端聊天參考架構 （#1a13277eec）
• 基本 OpenAI 端對端聊天參考架構 （#1a13277eec）
• Azure Data Factory 企業強化架構 （#1a13277eec）
• Azure Data Factory 任務關鍵架構 （#1a13277eec）
• Azure 登陸區基準架構中的 Azure Data Factory （#1a13277eec）
• 使用 Apache Cassandra 多層式應用程式 （#1a13277eec）
• 多重區域負載平衡 （#1a13277eec）
• 使用 Azure Arc 管理 SQL Server （#1a13277eec）
• Azure 本機基準參考架構 （#1a13277eec）
• 使用 Azure 區域延展式叢集進行災害復原 （#1a13277eec）
• 監視混合式可用性、效能 （#1a13277eec）
• 汽車連接車隊（#1a13277eec）
• 在 Azure 中實作跨目錄通訊 （#36357b1ebc）
• 保護 Synapse 上的資料湖倉（#c43a33cfb8）
• 使用 Azure App Service Environment v3 企業營運應用程式 （#c43a33cfb8）
• IBM z/OS 大型主機移轉與 Avanade AMT （#c43a33cfb8）
• 將大型主機數據遷移至 Azure （#c43a33cfb8）
• Azure 上的 Replatform AIX 工作負載 （#c43a33cfb8）
• 實作 TIC 3.0 合規性 （#c43a33cfb8）
• 軟體定義的車輛 DevOps 工具鏈 （#a24cd6ab16）
• 近即時湖屋資料處理 （#a24cd6ab16）
• 為媒體 建置即時監視和可觀察的系統（#a24cd6ab16）
• Azure 上的 多租戶 SaaS （#a24cd6ab16）
• 使用 Azure 服務總線和 Azure 資料總管即時分析資料 (#a24cd6ab16)
• Machine Learning 作業成熟度模型 （#65934f9c88）
• Azure 中電腦鑑識監管鏈（#5090d2e341）
• 使用健康情況和 Azure OpenAI 服務文字分析來分析通話中心錄製內容 （#5090d2e341）
• Azure 本機 上 AKS 的 Azure Kubernetes Service （AKS） 基準架構 （#5090d2e341）
• Azure 本機 上 AKS 的 Azure Kubernetes Service （AKS） 網路架構 （#5090d2e341）
• 在專用網中從內部部署存取並受 AD DS 保護的 Azure 檔案 （#5090d2e341）
• WordPress 在 App Service 上 （#00d47173c8）
• WordPress 在 Azure Kubernetes Service 上（#00d47173c8）
• 虛擬機上的 WordPress （#00d47173c8）
• Azure API 管理登陸區域加速器 （#00d47173c8）
• 使用 CloudFrame Renovate 重構大型主機架構 （#00d47173c8）
• 使用 Verastream 主機整合器 將大型主機應用程式擴充至 Azure（#00d47173c8）
• 使用標準型 REST API 將大型主機擴充至數位通道（#00d47173c8）
• 一般大型主機重構至 Azure （#00d47173c8）
• IBM System i （AS/400） 至 Azure 使用 Infinite i （#00d47173c8）
• 適用於 Java 的新式 Web 應用程式模式 （#ff52bb8bcc）
• 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）
• 比較 Azure 和 AWS 上的記憶體服務 （#3501c9c49c）
• 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 建立新式分析架構 （#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）

2024 年 11 月

新文章

• 適用於 Java 的新式 Web 應用程式模式
• 數據和 AI
• 災害復原的多區域 App Service 應用程式方法
• 使用 Azure IoT 中樞 私下將檔案上傳至 Azure 儲存體 帳戶

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）
• 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）
• Microsoft 機器學習 產品與技術概觀（#e9e0ae671b）
• AI 架構設計 （#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）
• 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）
• 汽車連接車隊 （#6c8ea10816）
• Azure 中的中樞輪輻網路拓撲（#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）
• 使用 Power Automate 和 AI Builder 從物件擷取文字 （#a1342dca07）
• 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）