Azure アーキテクチャ センターの最新情報 
Azure アーキテクチャ センター (AAC) は、Azure でソリューションを設計、構築、運用するのに役立ちます。 クラウドのアーキテクチャ スタイルと設計パターンについて説明します。 テクノロジの選択肢とガイドを使用して、ソリューションに適したサービスを決定します。 ガイダンスは、運用、セキュリティ、信頼性、パフォーマンス、コストの最適化など、クラウドの構築に関するあらゆる側面に基づいています。
Azure アーキテクチャ センターでは、以下の新しい記事と更新された記事が最近公開されました。
2024 年 4 月
新しい記事
- サプライ チェーン管理 - Azure を利用した Kaleido Blockchain as a Service による追跡とトレース
- Avanade AMT による IBM z/OS メインフレームの移行
- Azure 仮想マシンに PSCAD をデプロイする
- Azure での AIX ワークロードのリプラットフォーム
更新された記事
- Azure におけるメインフレームとミッドレンジのアーキテクチャに関する概念とパターン (#d4096a7e81)
- .NET の信頼性の高い Web アプリ パターン - パターンを適用する (#c8dc2d83ac)
- .NET の信頼性の高い Web アプリ パターン - 実装を計画する (#c8dc2d83ac)
- Java の信頼性の高い Web アプリ パターン - パターンを適用する (#c8dc2d83ac)
- Java の信頼性の高い Web アプリ パターン - 実装を計画する (#c8dc2d83ac)
- 信頼性の高い Web アプリ パターン (#c8dc2d83ac)
- Azure 仮想マシンに Ansys CFX をデプロイする (#8354c1618a)
- シャーディング パターン (#53dea81b8b)
- Avanade AMT による Unisys メインフレームの移行 (#ef52a9c4b8)
- 規制対象データのリサーチ環境をセキュリティで保護する (#5be601f9c0)
- 音声テキスト変換の文字起こしパイプラインを構築して、記録された会話を分析する (#5be601f9c0)
- 会話要約 (#5be601f9c0)
- AI を使用するカスタム音声テキスト変換ソリューションを実装する (#5be601f9c0)
- AI を使用するカスタム音声テキスト変換ソリューションをデプロイする (#5be601f9c0)
- Microsoft の機械学習製品 (#5be601f9c0)
- 機械学習の運用 (MLOps) v2 (#5be601f9c0)
- Azure Machine Learning を使用した Python 用 MLOps (#171d0a834e)
- パイプとフィルターのパターン (#b872e39b9a)
- コレオグラフィ パターン (#bee02f5541)
- Azure 上のコンシューマー ヘルス ポータル (#4d8d14cfb0)
- Computer Vision と Azure Machine Learning を使用してビデオ コンテンツを分析する (#678b1208d7)
- Azure でのドキュメント分類の自動化 (#678b1208d7)
- AI Document Intelligence を使用したドキュメント処理の自動化 (#678b1208d7)
- PDF フォーム 処理の自動化 (#678b1208d7)
- ディープ ラーニング モデル用のバッチ スコアリング (#678b1208d7)
- マルチテナント Azure Kubernetes Service で Application Gateway イングレス コントローラー (AGIC) を使用する (#f926f21c96)
- Azure DNS Private Resolver (#826d234caa)
2024 年 3 月
新しい記事
- SaaS およびマルチテナント ソリューション アーキテクチャ
- Microsoft Fabric のデプロイ パターン
- Azure での認定資格証のライフサイクル管理
- Autodesk VRED Core を Azure 仮想マシンにデプロイする
- Azure のガバナンス ビジュアライザー アクセラレータ ガイドライン
- Azure における Alliance Connect Virtual を使用した SWIFT Alliance Remote Gateway
- Azure 仮想マシンに Ansys Speos をデプロイする
更新された記事
- Azure でのメインフレーム ファイル レプリケーションと同期 (#fd5382616c)
- Virtual Desktop アーキテクチャ設計 (#1f503526df)
- Azure ランディング ゾーン - Azure Virtual Desktop ランディング ゾーンの設計に関する考慮事項 (#1f503526df)
- データベース アーキテクチャ設計 (#48b8f2e522)
- バレー キー パターン (#ea584f3338)
- Azure でのコンピューター フォレンジクスの証拠保全の一貫性 (#8450c5fe34)
- 銀行取引のクラウド変革におけるパターンと実装 (#f6f9920d52)
- Azure でのドキュメント分類の自動化 (#412e82c5e5)
- AWS サービスと Azure サービスの比較 (#412e82c5e5)
- 自己復旧の設計 (#412e82c5e5)
- サービスとしてのプラットフォーム (PaaS) オプションを使用する (#9e1d8db29a)
- Web API 設計のベスト プラクティス (#88d40e307f)
- Web API 実装 (#88d40e307f)
- バックグラウンド ジョブのガイダンス (#88d40e307f)
- Azure コンテナーサービスを選択する場合の一般的な考慮事項 (#759e0e1733)
- AKS クラスターのベースライン アーキテクチャ (#b5595d9697)
- AKS クラスターでのネットワーク問題のトラブルシューティング (#cf8b9215de)
- IPv6 hub-spoke ネットワーク トポロジ (#fb6207130d)
- 正常性エンドポイントの監視パターン (#87e9972941)
- インデックス テーブル パターン (#87e9972941)
- リーダー選定パターン (#87e9972941)
- 具体化されたビュー パターン (#87e9972941)
- メッセージング ブリッジ パターン (#87e9972941)
- パイプとフィルターのパターン (#87e9972941)
- Priority Queue パターン (#87e9972941)
- パブリッシャーとサブスクライバーのパターン (#87e9972941)
- 検疫パターン (#87e9972941)
- キューベースの負荷平準化パターン (#87e9972941)
- レート制限パターン (#87e9972941)
- 再試行パターン (#87e9972941)
- Scheduler Agent Supervisor パターン (#87e9972941)
- シーケンシャルなコンボイ パターン (#87e9972941)
- シャーディング パターン (#87e9972941)
- サイドカー パターン (#87e9972941)
- 静的コンテンツ ホスティング パターン (#87e9972941)
- ストラングラー フィグ パターン (#87e9972941)
- 調整パターン (#87e9972941)
- インテリジェントな eコマース製品検索エンジン (#b227ec9aa9)
2024 年 2 月
新しい記事
- Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) から Azure Kubernetes Service (AKS) に移行する
- SQL を使用して Azure で Murex MX.3 ワークロードをホストする
- IPv6 ハブアンドスポーク ネットワーク トポロジ
- 検疫パターン
- Azure 仮想マシンにTUFLOW HPC をデプロイする
更新された記事
- データベース アーキテクチャ設計 (#3ba5551b02)
- Team Data Science Process でのグループマネージャー タスク (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process ライフサイクルの顧客による受け入れステージ (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process ライフサイクルのビジネス理解ステージ (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process ライフサイクルのデータ取得と理解のステージ (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process ライフサイクルのデプロイ ステージ (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process ライフサイクルのモデリング ステージ (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process ライフサイクル (#e970efb5a8)
- SSIS コネクタを使用して Blob storage データを移動する (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process とは (#e970efb5a8)
- Machine Learning Studio (クラシック) のデータを準備します (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process での個々の共同作成者のタスク (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process でのプロジェクト リーダーのタスク (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process の役割とタスク (#e970efb5a8)
- データ サイエンティスト向け Team Data Science Process (#e970efb5a8)
- Team Data Science Process でのチーム リーダー タスク (#e970efb5a8)
- パイプとフィルターのパターン (#3384d4cef1)
- Azure 仮想マシンに Devito をデプロイする (#ae882b9576)
- Azure アイコン (#e57764588e)
- Azure OpenAI または Azure AI Search を使用したエンタープライズ ナレッジ ベースの検索とクエリ (#f8cde6690c)
- Azure コンテナーサービスを選択する場合の一般的な考慮事項 (#b91e17155e)
- Azure FirewallとApplication Gatewayを使用したWebアプリケーション用のゼロトラストネットワーク (#7dd617e4dd)
- 仮想ネットワーク用のファイアウォール、App Gateway (#31392db970)
- アンバサダー パターン (#64f6bb1215)
- 破損対策レイヤー パターン (#64f6bb1215)
- 非同期要求-応答パターン (#64f6bb1215)
- フロントエンド用バックエンド パターン (#64f6bb1215)
- バルクヘッド パターン (#64f6bb1215)
- キャッシュ アサイド パターン (#64f6bb1215)
- コレオグラフィ パターン (#64f6bb1215)
- サーキット ブレーカー パターン (#64f6bb1215)
- 要求チェック パターン (#64f6bb1215)
- 補正トランザクション パターン (#64f6bb1215)
- 競合コンシューマ パターン (#64f6bb1215)
- コンピューティング リソース統合パターン (#64f6bb1215)
- CQRS パターン (#64f6bb1215)
- デプロイ スタンプ パターン (#64f6bb1215)
- イベント ソーシング パターン (#64f6bb1215)
- 外部構成ストア パターン (#64f6bb1215)
- フェデレーション ID パターン (#64f6bb1215)
- ゲートキーパー パターン (#64f6bb1215)
- ゲートウェイ集約パターン (#64f6bb1215)
- ゲートウェイ オフロード パターン (#64f6bb1215)
- ゲートウェイ ルーティング パターン (#64f6bb1215)
- ジオード パターン (#64f6bb1215)
- マルチテナントと Azure Event Hubs (#67b065b5a7)
- Azure ランディング ゾーンをデプロイする (#851289722f)
- Azure Kubernetes を使って CNCF プロジェクトをビルドする (#adc0cbe6cd)
2024 年 1 月
新しい記事
- ベースライン OpenAI エンドツーエンド チャット リファレンス アーキテクチャ
- Azure 仮想マシンに BETA CAE EPILYSIS をデプロイする
- デバイスの動作をシミュレートするカスタム プラグインを使用した Azure Load Testing
- Azure Virtual Machines のベースライン アーキテクチャ
- Azure ランディング ゾーンでの Azure Virtual Machines ベースライン アーキテクチャ
- SDWAN と Azure ハブ アンド スポーク ネットワーク トポロジの統合
- Azure 仮想マシンに Devito をデプロイする
- Azure 仮想マシンに Ansys HFSS をデプロイする
- Azure コンテナーサービスを選択する
- Azure コンテナーサービスを選択する場合の一般的な考慮事項
- Azure 仮想マシンに tNavigator をデプロイする
更新された記事
- Gridwich クラウド メディア システム (#dc47553e93)
- Gridwich の要求 - 応答メッセージ (#dc47553e93)
- Azure Storage の Gridwich 操作 (#dc47553e93)
- Azure 上でリアルタイム レコメンデーション API を構築する (#02bb1b491a)
- Microsoft の機械学習製品 (#02bb1b491a)
- 最新のデータ ウェアハウスの DataOps (#02bb1b491a)
- 監視パターンとメトリック (#02bb1b491a)
- 半導体製造の自動スケジュールとディスパッチ (#02bb1b491a)
- 機械教示で分野に関する専門知識を使用する (#02bb1b491a)
- 仮想マシンに Barracuda Virtual Reactor をデプロイする (#ca7fc55dae)
- Azure での Linux VM の実行 (#b57167ff45)
- Azure 仮想マシンに Altair Radioss をデプロイする (#274173ea1e)
- Azure Stack Hub を使用した高可用性 Kubernetes (#b0be31cf9a)
- Azure Sandbox (#bdbd521054)
- Azure AI Search を使用してファイルの内容とメタデータをインデックスする (#3d146959dc)
- データを Logic App と SQL Server に統合する (#7de0775a15)
- Azure NAT ゲートウェイの Azure Well-Architected Framework のレビュー (#75bef49965)
- AKS Day-2 ガイド: パッチとアップグレードのガイダンス (#e6cba7ec73)
- Azure NetApp Files での AKS ワークロードにおけるアプリケーション データ保護 (#91110f90f9)
フィードバック
以下は間もなく提供いたします。2024 年を通じて、コンテンツのフィードバック メカニズムとして GitHub の issue を段階的に廃止し、新しいフィードバック システムに置き換えます。 詳細については、「https://aka.ms/ContentUserFeedback」を参照してください。
フィードバックの送信と表示