Azure のアーキテクチャ

アーキテクチャ ダイアグラム、参照アーキテクチャ、シナリオの例、およびAzure での一般的なワークロード向けのソシューション。

AI + 機械学習 | Analytics | Blockchain | Compute | Containers | Databases | DevOps | 開発者ツール | ID | 統合 | モノのインターネット | 管理とガバナンス | メディア | 移行 | Mixed Reality | モバイル | ネットワーク | セキュリティ | ストレージ | Web | Windows Virtual Desktop

AI + 機械学習

  • Azure Stack Hub によるエッジでの AI - 接続なしAI at the Edge with Azure Stack Hub - disconnected

    Azure Stack を含むソリューション アーキテクチャを使用して、AI モデルをエッジに移動します。Move AI models to the edge with a solution architecture that includes Azure Stack. ステップ バイ ステップのワークフローは、インターネットから切断されたときにエッジ AI の機能を活用するのに役立ちます。A step-by-step workflow will help you harness the power of edge AI when disconnected from the internet.

  • Azure Cognitive Search における AI エンリッチメントAI enrichment with Azure Cognitive Search

    Azure Cognitive Search の事前構築されたスキルとカスタム拡張機能を使用して、大規模な非構造化データ セットをエンリッチメント処理して、インデックス可能な構造化データにする方法を説明します。Learn how to use Azure Cognitive Search pre-built skills and custom extensibility to enrich large unstructured data sets into indexable structured data.

  • AI for EarthAI for Earth

    AI for Earth の API を使用して、環境問題の解決策を構築する方法について説明します。Learn how to use the AI for Earth APIs to help build solutions for environmental problems. 他の AI for Earth プロジェクトおよびイニシアティブを参照してください。See other AI for Earth projects and initiatives.

  • 監査、リスク、コンプライアンスの管理Auditing, risk, and compliance management

    開発者は、ナレッジ マイニングを使用して、弁護士が探索ドキュメントから重要事項を迅速に識別し、ドキュメント全体で重要なアイデアにフラグを付けることを支援できます。Developers could use knowledge mining to help attorneys quickly identify entities of importance from discovery documents and flag important ideas across documents

  • Azure 上でリアルタイム レコメンデーション API を構築するBuild a Real-time Recommendation API on Azure

    Azure 上でモデルをトレーニングするには、機械学習を使用し、Azure Databricks と Data Science Virtual Machine (DSVM) を使用してレコメンデーションを自動化します。Use machine learning to automate recommendations using Azure Databricks and Azure Data Science Virtual Machines (DSVM) to train a model on Azure.

  • ビジネス プロセス管理Business Process Management

    入札競争の激しい業界や、問題の診断を迅速またはほぼリアルタイムで行う必要がある状況では、企業はナレッジ マイニングを使用して致命的な失敗を避けることができますIn industries where bidding competition is fierce, or when the diagnosis of a problem must be quick or in near real-time, companies can use knowledge mining to avoid costly mistakes

  • 商用チャットボットCommerce Chatbot

    Azure Bot Service と Language Understanding サービスを組み合わせることで、開発者は銀行、旅行、エンターテイメントなどのさまざまなシナリオ用の会話インターフェイスを作成できます。Together, the Azure Bot Service and Language Understanding service enable developers to create conversational interfaces for various scenarios like banking, travel, and entertainment. たとえば、ホテルのコンシェルジェはボットを使用し、Azure Active Directory を通じて顧客を検証し、Cognitive Services を使用してテキストと音声を使用してコンテキストに基づき顧客の要求をより適切に処理することで、従来の電子メールと電話でのインタラクションを強化できます。For example, a hotel's concierge can use a bot to enhance traditional e-mail and phone call interactions by validating a customer via Azure Active Directory and using Cognitive Services to better contextually process customer requests using text and voice. 音声認識サービスは、音声コマンドをサポートするために追加できます。The Speech recognition service can be added to support voice commands.

  • 商用チャットボットCommerce Chatbot

    Azure Bot Service と Language Understanding サービスを組み合わせることで、開発者は銀行、旅行、エンターテイメントなどのさまざまなシナリオ用の会話インターフェイスを作成できます。Together, the Azure Bot Service and Language Understanding service enable developers to create conversational interfaces for various scenarios like banking, travel, and entertainment. たとえば、ホテルのコンシェルジェはボットを使用し、Azure Active Directory を通じて顧客を検証し、Cognitive Services を使用してテキストと音声を使用してコンテキストに基づき顧客の要求をより適切に処理することで、従来の電子メールと電話でのインタラクションを強化できます。For example, a hotel's concierge can use a bot to enhance traditional e-mail and phone call interactions by validating a customer via Azure Active Directory and using Cognitive Services to better contextually process customer requests using text and voice. 音声認識サービスは、音声コマンドをサポートするために追加できます。The Speech recognition service can be added to support voice commands.

  • コンテンツの調査Content Research

    検索インデックスを使用したナレッジ マイニングを使用すると、顧客や従業員が探している内容をより簡単に見つけることができます。Knowledge mining with a search index makes it easy for customers and employees to locate what they are looking for faster.

  • 契約管理Contract Management

    ナレッジ マイニングを使用すると、組織は何千ものページのソースを検索して、正確な入札を作成することができます。Knowledge mining can help organizations to scour thousands of pages of sources to create an accurate bid.

  • 顧客離反予測Customer Churn Prediction

    顧客離反予測では、Cortana Intelligence Suite コンポーネントを使用して顧客離れ確率を予測し、予測される顧客離れ確率に関連する既存のデータのパターンを検索できます。Customer Churn Prediction uses Cortana Intelligence Suite components to predict churn probability and helps find patterns in existing data associated with the predicted churn rate.

  • カスタマー フィードバックと分析Customer Feedback and Analytics

    ナレッジ マイニングを使用すると、カスタマー サポート チームは、顧客の問い合わせに対する適切な回答を迅速に検索したり、顧客のセンチメントを大規模に評価したりすることができます。Knowledge mining can help customer support teams quickly find the right answer for a customer inquiry or assess customer sentiment at scale.

  • デジタル資産管理Digital Asset Management

    検索インデックスを使用したナレッジ マイニングにより、エンド ユーザーや従業員は、より迅速に探しているものを簡単に見つけることができます。Knowledge mining through a search index makes it easy for end customers and employees to locate what they are looking for faster.

  • Azure でのディープ ラーニング モデルの分散トレーニングDistributed training of deep learning models on Azure

    この参照アーキテクチャでは、Azure Machine Learning を使用して、GPU 対応 VM のクラスター間でディープ ラーニング モデルの分散トレーニングを実施する方法を示します。This reference architecture shows how to conduct distributed training of deep learning models across clusters of GPU-enabled VMs using Azure Machine Learning.

  • エネルギー供給の最適化Energy Supply Optimization

    このソリューションでは、外部のオープンソースツールを活用した、Azure ベースのスマート ソリューションを提供します。これにより、エネルギー グリッドのさまざまな種類のエネルギー リソースから確保する最適なエネルギー ユニットが決定されます。This solution provides an Azure-based smart solution, leveraging external open-source tools, that determines the optimal energy unit commitments from various types of energy resources for an energy grid.

  • Enterprise Productivity ChatbotEnterprise Productivity Chatbot

    Azure Bot Service を Language Understanding と簡単に組み合わせて強力なエンタープライズ生産性ボットを構築できます。これにより、組織は Microsoft 365 カレンダーや Dynamics CRM に格納されているカスタマー ケースなどの外部システムを統合することにより、一般的な作業活動を効率化することができます。Azure Bot Service can be easily combined with Language Understanding to build powerful enterprise productivity bots, allowing organizations to streamline common work activities by integrating external systems, such as Microsoft 365 calendar, customer cases stored in Dynamics CRM and much more.

  • データ チャンピオン モデルを使用した FAQ チャットボットFAQ Chatbot with data champion model

    QnA Maker ツールを使用すると、コンテンツ所有者は、QnA ナレッジ ベースを非常に簡単に管理できます。The QnA Maker tool makes it super easy for the content owners to maintain their knowledge base of QnAs. Bot Service と LUIS と組み合わせることで、クエリの意図に応じて、さまざまなナレッジ ベースから応答する FAQ チャットボットを簡単に設定できます。Combined with Bot Service and LUIS, it's easy to setup an FAQ chatbot which responds from differnet knowledge bases depending on the intent of the query.

  • エネルギーと電力需要の予測Forecast Energy and Power Demand

    エネルギー製品やサービスの需要の急増を正確に予測して、会社に競争上の優位性を与えるように Microsoft Azure を利用する方法について説明します。Learn how Microsoft Azure can help accurately forecast spikes in demand for energy products and services to give your company a competitive advantage.

  • Azure でのイメージの分類Image classification on Azure

    Computer Vision API や Azure Functions などの Azure サービスを使用して、アプリケーションに画像処理を組み込む方法について説明します。Learn how to build image processing into your applications by using Azure services such as the Computer Vision API and Azure Functions.

  • 対話型音声応答ボットInteractive Voice Response Bot

    このソリューションでは、自転車や自転車の備品に対する顧客の注文要求を処理するインテリジェントな対話型音声応答 (IVR) アプリケーションを作成します。This solution creates an intelligent interactive voice response (IVR) application that processes customer order requests for bicycles and bicycle accessories. 既存の IVR ソリューションがない企業は、要求の自動化を簡単に開始できます。また、人間が操作するシステムが既に存在する場合は、このソリューションを拡張して既存の機能やワークフローを組み込むことができます。Businesses with no existing IVR solution can easily get started automating requests, or, where existing human-operated systems exist, this solution can be extended to incorporate existing functionality and workflows.

  • キーワード検索/音声変換/OCR デジタル メディアKeyword search/speech-to-text/OCR digital media

    音声をテキストに変換するソリューションを使用すると、静的なビデオファイル内の音声を識別して、それを標準コンテンツとして管理できるようになります。たとえば、従業員がトレーニング ビデオ内で読み上げられた単語や語句を検索して、ビデオの特定の瞬間にすばやく移動できるようにすることができます。A speech-to-text solution allows you to identify speech in static video files so you can manage it as standard content, such as allowing employees to search within training videos for spoken words or phrases, and then enabling them to quickly navigate to the specific moment in the video.

  • 機械教示Machine teaching

    機械教示で人工知能、機械学習、ディープ補強学習、および分野に関する専門知識がどのように組み込まれているかについて説明します。Learn how machine teaching incorporates artificial intelligence, machine learning, deep reinforcement learning, and subject matter expertise.

  • Microsoft Autonomous Systems プラットフォームを使用した機械教示Machine teaching with the Microsoft Autonomous Systems platform

    Microsoft Autonomous Systems プラットフォームが機械学習、ディープ補強学習、シミュレーションを使用して、Bonsai で自律システムを構築およびデプロイする方法について説明します。Learn how the Microsoft Autonomous Systems platform uses machine teaching, deep reinforcement learning, and simulations to build and deploy autonomous systems with Bonsai.

  • Azure での映画のレコメンデーションMovie recommendations on Azure

    機械学習を利用して、映画、製品、およびその他のレコメンデーションを自動化します。Azure 上でモデルをトレーニングするために機械学習と Azure Data Science Virtual Machine (DSVM) を使用します。Use machine learning to automate movie, product, and other recommendations using machine learning and an Azure Data Science Virtual Machine (DSVM) to train a model on Azure.

  • パーソナライズされたオファーPersonalized Offers

    今日の競争の激しい接続された環境において、現代の企業は汎用的な静的オンライン コンテンツでは生き残ることができなくなりました。In today's highly competitive and connected environment, modern businesses can no longer survive with generic, static online content. さらに、従来のツールを使用したマーケティング戦略は、多くの場合、コストがかかり、実装が難しく、必要な投資収益率を実現できません。Furthermore, marketing strategies using traditional tools are often expensive, hard to implement, and do not produce the desired return on investment. これらのシステムでは、特定のユーザー向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出すために収集されたデータを十分に活用できていないことも少なくありません。These systems often fail to take full advantage of the data collected to create a more personalized experience for the user.

  • パーソナライズされたマーケティング ソリューションPersonalized marketing solutions

    パーソナライズされたオファーを利用して製品を市場に投入するための、重要なテクノロジを探ります。Find essential technology to market your products with personalized offers. ビッグデータの分析情報を使用して、顧客の反応がより良くなるように、個人に合わせてマーケティングを行います。Individualize your marketing for greater customer response using big-data insights.

  • ヘルスケア業界向け集団健康マネジメントPopulation Health Management for Healthcare

    集団健康マネジメントは、増大するコストを管理および制御するために医療提供者がますます使用している重要なツールです。Population Health Management is an important tool that is increasingly being used by health care providers to manage and control the escalating costs. 集団健康マネジメントの核心は、データを使用して健康アウトカムを改善することです。The crux of Population Health Management is to use data to improve health outcomes. 追跡、監視、およびベンチマークは、集団健康マネジメントの 3 つの要点であり、コストを管理および削減しながら臨床結果と健康アウトカムを改善することを目的としています。Tracking, monitoring, and bench marking are the three bastions of Population Health Management, aimed at improving clinical and health outcomes while managing and reducing cost.

  • 予測メンテナンスPredictive Maintenance

    この予測メンテナンスソリューションを使うと、航空機を監視し、航空機のエンジン コンポーネントの残りの耐用年数を予測できます。This Predictive Maintenance solution monitors aircraft and predicts the remaining useful life of aircraft engine components.

  • 機械学習を用いた予測マーケティングPredictive Marketing with Machine Learning

    Azure HDInsight Spark クラスターで Microsoft R Server を使用して機械学習モデルを構築し、購入率を最大化するためのアクションを推奨する方法について説明します。Learn how to build a machine-learning model with Microsoft R Server on Azure HDInsight Spark clusters to recommend actions to maximize the purchase rate.

  • 品質保証Quality Assurance

    品質保証システムを使用すると、企業は、商品やサービスを顧客に届けるプロセス全体を通して欠陥が生じないようにすることができます。Quality assurance systems allow businesses to prevent defects throughout their processes of delivering goods or services to customers. パイプラインに沿ってデータを収集して潜在的な問題を特定するようなシステムを構築すると、大きな利点が得られます。Building such a system that collects data and identifies potential problems along a pipeline can provide enormous advantages. たとえば、デジタル製造では、組み立てライン全体の品質保証が不可欠です。For example, in digital manufacturing, quality assurance across the assembly line is imperative. スローダウンや潜在的な障害を検出後ではなく、発生前に特定することで、企業が生産性を向上させながら、廃棄や再加工のコストを削減することを支援します。Identifying slowdowns and potential failures before they occur rather than after they are detected can help companies reduce costs for scrap and rework while improving productivity.

  • リモート患者モニタリング ソリューションRemote Patient Monitoring Solutions

    Azure からのリモート患者監視により、高レベルの予防医療を提供します。Provide a high level of preventative medical care with remote patient monitoring from Azure. セキュリティで保護された環境で大量の医療データを分析します。Analyze large amounts of medical data in a secure environment.

  • ビジュアル機能を備えたリテール アシスタントRetail Assistant with Visual Capabilities

    リテール アシスタント (バケーション プランナー) は、顧客とビジネス ボットの対話を支援し、ビジュアル情報に基づいて提案を行うことができます。The retail assistant or vacation planner can help your customers have interactions with your business bot and provide suggestions based on the visual information.

  • Speech ServicesSpeech Services

    カスタム音響モデルを使用すると、バックグラウンド ノイズがある場合や電話の接続が悪い場合でも、Speech Services による話者の解釈がしやすくなります。A custom acoustic model helps Speech Services understand speakers even with background noise or poor phone connections.

  • 音声テキスト変換Speech-to-text conversion

    この記事では、オーディオ ファイルをアップロードし、音声コンテンツをテキストに変換するための推奨される方法について説明します。This article describes the recommended way to upload audio files and process the speech content to text.

  • Azure での Python モデルのトレーニングTraining Python models on Azure

    この参照アーキテクチャでは、scikit-learn Python モデルのハイパーパラメーター (トレーニング パラメーター) の調整の推奨される方法が示されています。This reference architecture shows recommended practices for tuning the hyperparameters (training parameters) of a scikit-learn Python model.

  • Azure Custom Vision Cognitive Service を使用したビジョン分類子モデルVision classifier model with Azure Custom Vision Cognitive Service

    Microsoft AirSim Drone シミュレーターと Azure Custom Vision Cognitive Service を含むソリューション アーキテクチャを使用して、画像分類器を作成します。Create an image classifier with a solution architecture that includes Microsoft AirSim Drone simulator and Azure Custom Vision Cognitive Service.

  • ビジュアル アシスタントVisual Assistant

    ビジュアル アシスタントは、名刺の読み取り、バーコードの識別、人気の人物、場所、オブジェクト、アートワーク、モニュメントの認識などの機能を使用して、画像の内容に基づいて豊富な情報を提供します。Visual assistant provides rich information based on content of the image with capabilities such as reading business card, identifying barcode, and recognizing popular people, places, objects, artworks, and monuments.

先頭に戻る

Analytics

  • 高度な分析アーキテクチャAdvanced Analytics Architecture

    ストリーミング サービスに関するほぼリアルタイムのデータ分析を取得できます。Get near real-time data analytics on streaming services. このビッグ データ アーキテクチャを使用すると、任意の規模の任意のデータをカスタム機械学習で組み合わせることができます。This big data architecture allows you to combine any data at any scale with custom machine learning.

  • Anomaly Detector プロセスAnomaly Detector Process

    プロセスの詳細を示すステップバイステップのフローチャートを使用して、Anomaly Detector の詳細を説明します。Learn more about Anomaly Detector with a step-by-step flowchart that details the process. 時系列データを使用した異常検出モデルの選択のしくみをご覧ください。See how anomaly detection models are selected with time-series data.

  • Event Grid を使用したアプリケーション統合Application integration using Event Grid

    Event Grid はお客様のアプリを他のサービスにつなげます。Event Grid connects your app with other services. たとえば、アプリのイベント データを Event Grid に送信するアプリケーション トピックを作成し、その信頼性の高い配信、高度なルーティング、Azure との直接統合を利用できます。For example, create an application topic to send your app's event data to Event Grid and take advantage of its reliable delivery, advanced routing, and direct integration with Azure. また、Event Grid を Logic Apps と共に使用して、コードを作成することなく、場所を問わずにデータを処理することもできます。Alternatively, you can use Event Grid with Logic Apps to process data anywhere, without writing code.

  • 自動化されたエンタープライズ BIAutomated enterprise BI

    Azure Data Factory と zure Synapse Analytics を使用して、Azure での抽出、読み込み、および変換 (ELT) ワークフローを自動化します。Automate an extract, load, and transform (ELT) workflow in Azure using Azure Data Factory with Azure Synapse Analytics.

  • データ ウェアハウスと分析Data warehousing and analytics

    この例では、複数のソースからの大量のデータを Azure の統合分析プラットフォームに統合するデータ パイプラインを示します。This example demonstrates a data pipeline that integrates large amounts of data from multiple sources into a unified analytics platform in Azure.

  • 需要予測Demand Forecasting

    製品やサービスに対する需要の急増を正確に予測することで、企業は競争上の優位性を得ることができます。Accurately forecasting spikes in demand for products and services can give a company a competitive advantage. このソリューションは、エネルギー部門の需要予測に重点を置いています。This solution focuses on demand forecasting within the energy sector.

  • 需要予測と価格最適化Demand Forecasting + Price Optimization

    Microsoft Azure のビッグデータおよび高度な分析サービスを使用して、将来の顧客の需要を予測し、価格を最適化して収益性を最大化します。Predict future customer demand and optimize pricing to maximize profitability using big-data and advanced-analytics services from Microsoft Azure.

  • 需要予測と価格最適化Demand Forecasting and Price Optimization

    価格は、多くの業界で成功を示す非常に重要な決定要因として認められており、最も難しいタスクの 1 つです。Pricing is recognized as a pivotal determinant of success in many industries and can be one of the most challenging tasks. 多くの場合、企業は、潜在的な戦術の金銭的影響を正確に予測し、コアビジネスの制約を十分に考慮し、下された価格の決定を適正に検証するなど、価格プロセスのいくつかの側面に苦労しています。Companies often struggle with several aspects of the pricing process, including accurately forecasting the financial impact of potential tactics, taking reasonable consideration of core business constraints, and fairly validating the executed pricing decisions. 製品オファリングを展開することで、リアルタイムの価格決定を行うという計算の要件が追加され、すでに膨大な作業がさらに難しくなります。Expanding product offerings add further computational requirements to make real-time pricing decisions, compounding the difficulty of this already overwhelming task.

  • 対話型価格分析Interactive Price Analytics

    Pricing Analytics ソリューションでは、トランザクション履歴データを使用して、製品の需要が提供価格にどのように対応しているかが示され、価格の変更が推奨されます。また、価格の変化が需要にどのように影響するかをきめ細かくシミュレートすることができます。The Pricing Analytics solution uses your transactional history data to show you how the demand for your products responds to the prices you offer, to recommend pricing changes, and allow you to simulate how changes in price would affect your demand, at a fine granularity.

  • Azure 上での大量のニュース フィードの取り込みと分析Mass ingestion and analysis of news feeds on Azure

    Azure Cosmos DB や Azure Cognitive Services を含めた Azure サービスのみを使用して、RSS ニュース フィードからテキスト、画像、センチメントなどのデータを取り込んで分析するためのパイプラインを作成します。Create a pipeline for ingesting and analyzing text, images, sentiment, and other data from RSS news feeds using only Azure services, including Azure Cosmos DB and Azure Cognitive Services.

  • 石油およびガス タンクの内容量予測Oil and Gas Tank Level Forecasting

    現在、ほとんどの施設はタンク レベルの問題に受け身的に対応しています。Today, most facilities operate reactively to problems in tank levels. 多くの場合、これは漏出、緊急停止、高額な修復コスト、規制問題、高額な修理や罰金につながります。This often leads to spills, emergency shutdowns, expensive remediation costs, regulatory issues, costly repairs and fines. タンク レベルの予測は、こうした問題やその他の問題を管理し、軽減するために役立ちます。Tank level forecasting helps manage and abate these and other problems.

  • Event Hubs と Kafka でのパーティション分割Partitioning in Event Hubs and Kafka

    Kafka を使用した Event Hubs および Kafka でのパーティション分割について説明します。Learn about partitioning in Kafka and Event Hubs with Kafka. インジェスト パイプラインで使用するパーティションの数、およびイベントをパーティションに割り当てる方法について説明します。See how many partitions to use in ingestion pipelines and how to assign events to partitions.

  • 入院期間の予測Predicting Length of Stay in Hospitals

    このソリューションでは、入院期間の予測モデルを実現します。This solution enables a predictive model for Length of Stay for in-hospital admissions. 入院期間 (LOS) は、患者の入院初日から、特定の病院施設を退院するまでの日数で定義されます。Length of Stay (LOS) is defined in number of days from the initial admit date to the date that the patient is discharged from any given hospital facility.

  • 航空用エンジンの予測監視Predictive Aircraft Engine Monitoring

    Microsoft Azure の予測的なメンテナンス ソリューションは、リアルタイムの航空機データと分析を組み合わせて、航空機の正常性を監視する方法を示しています。Microsoft Azure's Predictive Maintenance solution demonstrates how to combine real-time aircraft data with analytics to monitor aircraft health.

  • Azure を使用した小売業向け製品に関する推奨事項Product recommendations for retail using Azure

    このソリューションでは、顧客データを完全なプロファイルに集計するプロセスを実装し、Azure の信頼性と処理能力によって支えられた高度な機械学習モデルを使用して、シミュレートされた顧客に関する予測的な洞察を提供します。This solution implements a process of aggregating customer data into a complete profile, and uses advanced machine learning models backed by the reliability and processing power of Azure to provide predictive insights on simulated customers.

  • ビッグ データ アーキテクチャにおけるリアルタイム分析Real Time Analytics on Big Data Architecture

    ストリーミング データからディープ ラーニング分析と分析情報をライブで取得します。Get deep learning analytics and insights live from streaming data. 高度な分析処理のために、凖リアルタイムで Web サイトのクリックストリームのログを確認します。Review logs from website clickstream in near real-time for advanced analytics processing.

  • Azure Stream Analytics によるストリーム処理Stream processing with Azure Stream Analytics

    このリファレンス アーキテクチャでは、データを取り込み、レコードを相互に関連付け、移動平均を計算する、エンド ツー エンドのストリーム処理パイプラインを示します。This reference architecture shows an end-to-end stream processing pipeline, which ingests data, correlates records, and calculates a rolling average.

  • 分析のためのアプリケーションとデータの階層化Tier Applications & Data for Analytics

    Azure Stack を含むソリューション アーキテクチャを使用して、アプリケーションとデータを階層化します。Tier applications and data with a solution architecture that includes Azure Stack. ステップバイステップのフローチャートと詳細な手順を使用して、データ分析を最適化します。Optimize data analytics with a step-by-step flowchart and detailed instructions.

先頭に戻る

ブロックチェーン

  • ブロックチェーン ワークフロー アプリケーションBlockchain Workflow Application

    Microsoft Azure のブロックチェーン ワークフロー アプリケーションにより、ブロックチェーンを使用してワークフローをデジタル化し、組織全体にチェーンを提供する方法を説明します。Explore how blockchain is used to digitize workflows and supply chains across organizations with the Blockchain Workflow Application from Microsoft Azure.

  • 銀行間での分散型信頼Decentralized trust between banks

    一元化されたデータベースを使用せずに、信頼できる環境を確立して、通信と情報共有を実現します。Establish a trusted environment for communication and information sharing without resorting to a centralized database.

  • サプライ チェーンの追跡とトレースSupply Chain Track and Trace

    Azure Blockchain Workbench の使用方法について説明します。Learn how to use the Azure Blockchain Workbench. ステップバイステップのフローチャートでサプライ チェーン用の資産追跡アプリケーションを構築します。Build an asset tracking application for supply chain with a step-by-step flowchart.

先頭に戻る

Compute

  • 3D ビデオのレンダリング3D video rendering

    Azure Batch を使用して、AutoDesk Maya や Blender など、既存の Windows または Linux アプリケーションを管理し、Azure で大規模な 3D ビデオ レンダリング ジョブを実行します。Use Azure Batch to manage existing Windows or Linux applications, including AutoDesk Maya and Blender, to run large-scale 3D video render jobs in Azure.

  • HPC リスク分析テンプレート - ソリューション アーキテクチャHPC Risk Analysis Template - Solution Architecture

    Microsoft Azure のステップバイステップのフローチャートを使用して、CycleCloud、Avere vFXT および TIBCO GridServer を組み合わせた HPC リスク分析ソリューション アーキテクチャを構築します。Build an HPC risk analysis solution architecture with a step-by-step flowchart from Microsoft Azure that combines CycleCloud, Avere vFXT and TIBCO GridServer.

  • HPC システムおよび大規模なコンピューティング ソリューションHPC System and Big Compute Solutions

    Azure Batch を使用したビッグ コンピューティング ソリューションについて説明します。Explore Big Compute solutions with Azure Batch. クラウドネイティブ アプリケーションとバッチ処理に HPC クラウド システムを使用します。Use HPC cloud systems for cloud-native application and batch processing.

  • クラウドにデプロイされた HPC クラスターHPC cluster deployed in the cloud

    ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) アプリケーションは、数千のコンピューティング コアにスケーリングしたり、オンプレミスのビッグ コンピューティングに拡張したり、100% クラウド ネイティブのソリューションとして実行したりできます。High performance computing (HPC) applications can scale to thousands of compute cores, extend on-premises big compute, or run as a 100% cloud native solution. この HPC ソリューションとそのヘッド ノード、コンピューティング ノード、ストレージ ノードは Azure で実行され、ハードウェア インフラストラクチャを保持する必要がありません。This HPC solution including the head node, compute nodes, and storage nodes, runs in Azure with no hardware infrastructure to maintain.

  • HPC Pack を使用した Azure のハイブリッド HPCHybrid HPC in Azure with HPC Pack

    Windows Server テクノロジを使用して構築された、ハイブリッド ハイ パフォーマンス コンピューティング ソリューションを入手します。Get a hybrid high performance computing solution built with Windows Server technology. Azure HPC Pack を使用して、ハイブリッド HPC 環境を作成します。Use Azure HPC Pack to create a hybrid HPC environment.

  • Citrix を使用した Linux 仮想デスクトップLinux virtual desktops with Citrix

    仮想デスクトップ インフラストラクチャについて説明します。Learn about Virtual Desktop Infrastructure. この例では、Azure 上の Linux デスクトップ向けの Citrix ベースのソリューションを使用します。This example uses a Citrix-based solution for Linux desktops on Azure.

  • Azure での Linux VM の実行Run a Linux VM on Azure

    Azure で Linux 仮想マシンを実行するためのベスト プラクティスについて説明します。これには、ネットワーク リソースやストレージ リソースなどの追加コンポーネントがいくつか必要です。Learn the best practices for running a Linux virtual machine on Azure, which requires some additional components, including networking and storage resources.

  • Azure での Windows VM の実行Run a Windows VM on Azure

    Azure で Windows 仮想マシンを実行するためのベスト プラクティスについて説明します。これには、ネットワーク リソースやストレージ リソースなどの追加コンポーネントがいくつか必要です。Learn the best practices for running a Windows virtual machine on Azure, which requires some additional components, including networking and storage resources.

  • Azure 上での貯留層シミュレーション ソフトウェアの実行Run reservoir simulation software on Azure

    Azure HPC コンピューティング クラスターと視覚化 VM 上で OPM Flow 貯留層シミュレーション ソフトウェアと OPM ResInsight 視覚化ソフトウェアを実行します。Run OPM Flow reservoir simulation software and OPM ResInsight visualization software on an Azure HPC compute cluster and visualization VM.

  • CFD シミュレーションの実行Running CFD simulations

    Azure を使用して計算流体力学シミュレーションを実行する方法について説明します。Learn about running Computational Fluid Dynamics simulations using Azure. Azure CycleCloud を使用して、クラスターを作成、管理、最適化します。Create, manage, and optimize clusters using Azure CycleCloud.

  • Azure Container Instances での Durable Functions を使用したサーバーレス バッチ処理Serverless batch processing with Durable Functions in Azure Container Instances

    Azure Functions の Durable Functions を使用して、Azure Container Instances (ACI) コンテナー内でサーバーレス バッチ処理ジョブを調整、デプロイ、および実行します。Use Azure Functions Durable Functions to orchestrate, deploy, and run serverless batch processing jobs in Azure Container Instances (ACI) containers.

先頭に戻る

Containers

先頭に戻る

データベース

先頭に戻る

DevOps

  • ARM テンプレートを使用してチャットボット用の CI/CD パイプラインを構築するBuild a CI/CD pipeline for chatbots with ARM templates

    Azure Pipelines と ARM テンプレートを使用して、チャットボット アプリ用の Azure App Service および Azure Bot Service に対する CI/CD パイプラインを設定します。Use Azure Pipelines with ARM templates to set up a CI/CD pipeline to Azure App Service and Azure Bot Service for a chatbot app.

  • Azure VM の CI/CDCI/CD for Azure VMs

    Azure は、Windows または Linux を実行する仮想マシンをホストするための世界クラスのクラウドです。Azure is a world-class cloud for hosting virtual machines running Windows or Linux. ASP.NET、Java、Node.js、PHP のいずれを使用してアプリケーションを開発する場合でも、これらの仮想マシンに変更を自動的にプッシュするには、継続的インテグレーションと継続的デプロイ (CI/CD) のパイプラインが必要です。Whether you use ASP.NET, Java, Node.js, or PHP to develop applications, you'll need a continuous integration and continuous deployment (CI/CD) pipeline to push changes to these virtual machines automatically.

  • Azure Web Apps の CI/CDCI/CD for Azure Web Apps

    Azure Web Apps では、ASP.NET、Java、Node.js、または PHP を使用して、Web アプリを迅速かつ簡単に作成できます。Azure Web Apps is a fast and simple way to create web apps using ASP.NET, Java, Node.js, or PHP. 各変更を Web Apps に自動的にプッシュする継続的インテグレーション/継続的デプロイ (CI/CD) パイプラインによって、顧客に迅速に価値をもたらします。Deliver value faster to your customers with a continuous integration and continuous deployment (CI/CD) pipeline that pushes each of your changes automatically to Web Apps.

  • コンテナーの CI/CDCI/CD for Containers

    コンテナーにより、アプリケーションの継続的なビルドとデプロイが簡単になります。Containers make it easy for you to continuously build and deploy your applications. Azure Kubernetes Service (AKS) で Kubernetes を使用してそれらのコンテナーのデプロイを調整すれば、複製できて管理しやすいコンテナーのクラスターを作成できます。By orchestrating deployment of those containers using Kubernetes in Azure Kubernetes Service (AKS), you can achieve replicable, manageable clusters of containers.

  • Azure Kubernetes Service (AKS) での Jenkins と Kubernetes を使用したコンテナー CI/CDContainer CI/CD using Jenkins and Kubernetes on Azure Kubernetes Service (AKS)

    コンテナーにより、アプリケーションの継続的なビルドとデプロイが簡単になります。Containers make it easy for you to continuously build and deploy applications. Azure Kubernetes Service (AKS) を使用してそれらのコンテナーのデプロイを調整すれば、複製できて管理しやすいコンテナーのクラスターを作成できます。By orchestrating the deployment of those containers using Azure Kubernetes Service (AKS), you can achieve replicable, manageable clusters of containers.

  • ハイブリッド環境での DevOpsDevOps in a hybrid environment

    Azure に用意されているツールを使用すると、クラウドとオンプレミスの両方の環境を同時に管理できる DevOps 戦略を実装できます。The tools provided in Azure allow for the implementation of a DevOps strategy that capably manages both cloud and on-premises environments in tandem.

  • Azure での DevSecOpsDevSecOps in Azure

    DevSecOps では、開発の最初からセキュリティのベスト プラクティスを利用し、セキュリティへの重点を最後の監査ではなく、当初の開発へとシフトします。DevSecOps involves utilizing security best practices from the beginning of development, shifting the focus on security away from auditing at the end and towards development in the beginning

  • GitHub の DevSecOpsDevSecOps in GitHub

    GitHub ツールで、効率を維持しながら、セキュリティ プラクティスを DevOps の不可欠な部分にする方法について説明します。Learn how GitHub tools make security practices an integral part of DevOps while maintaining efficiency. Azure フレームワーク内でこれらのツールを使用する方法を確認します。See how to use these tools within an Azure framework.

  • DevTest Image FactoryDevTest Image Factory

    Azure DevTest Labs の自動化されたイメージ開発および管理ソリューションである DevTest イメージ ファクトリを使用して、カスタム イメージを作成、維持、および配布します。Create, maintain, and distribute custom images with the DevTest Image Factory, an automated image development and management solution from Azure DevTest Labs.

  • IaaS ソリューションの DevTest と DevOpsDevTest and DevOps for IaaS solutions

    IaaS ベースのソフトウェアを開発、テスト、デプロイするための DevTest および DevOps インフラストラクチャの構成方法について説明します。Learn how to configure a DevTest and DevOps infrastructure for development, testing, and deploying IaaS-based software.

  • PaaS ソリューションの DevTest と DevOpsDevTest and DevOps for PaaS solutions

    PaaS ベースのソフトウェアを開発、テスト、デプロイするための DevTest および DevOps インフラストラクチャの構成方法について説明します。Learn how to configure a DevTest and DevOps infrastructure for development, testing, and deploying PaaS-based software.

  • Azure 仮想アーキテクチャでの Jenkins と Terraform を使用した不変のインフラストラクチャ CI/CD の概要Immutable Infrastructure CI/CD using Jenkins and Terraform on Azure Virtual Architecture overview

    Azure は、Windows または Linux を実行する仮想マシンをホストするための世界クラスのクラウドです。Azure is a world-class cloud for hosting virtual machines running Windows or Linux. Java、Node.js、Go、PHP のいずれを使用してアプリケーションを開発する場合でも、これらの仮想マシンに変更を自動的にプッシュするには、継続的インテグレーションと継続的デプロイ (CI/CD) のパイプラインが必要です。Whether you use Java, Node.js, Go, or PHP to develop your applications, you'll need a continuous integration and continuous deployment (CI/CD) pipeline to push changes to these virtual machines automatically.

  • ロード テスト パイプライン ソリューションの JMeter 実装リファレンスJMeter implementation reference for load testing pipeline solution

    スケーラブルなクラウド ロード テスト パイプラインにより、ストレス テスト用のインフラストラクチャがオンデマンドで作成および破棄されます。Scalable cloud load testing pipeline creates and destroys infrastructure on-demand for stress testing.

  • Jenkins と Azure Web Apps を使用した Java CI/CDJava CI/CD using Jenkins and Azure Web Apps

    Azure App Service は、Java、Node、PHP、または ASP.NET を使用して Web アプリを作成するための高速で簡単な方法であり、Docker を使用したカスタム言語ランタイムもサポートしています。Azure App Service is a fast and simple way to create web apps using Java, Node, PHP or ASP.NET, as well as support for custom language runtimes using Docker. 変更を Azure App Services に自動的にプッシュする継続的インテグレーション/継続的デプロイ (CI/CD) パイプラインによって、顧客に対する価値の提供を迅速に実行できます。A continuous integration and continuous deployment (CI/CD) pipeline that pushes each of your changes automatically to Azure app services allows you to deliver value faster to your customers.

  • Azure で Jenkins サーバーを実行するRun a Jenkins server on Azure

    シングル サインオン (SSO) で保護されたスケーラブルなエンタープライズ レベルの Jenkins サーバーを Azure にデプロイして運用する方法を示す推奨アーキテクチャ。Recommended architecture that shows how to deploy and operate a scalable, enterprise-grade Jenkins server on Azure secured with single sign-on (SSO).

  • 開発テスト用の SharePoint ファームSharePoint Farm for Development Testing

    Azure のステップバイステップのフローチャートを使用して、開発テスト環境として使用する SharePoint ファームをデプロイする方法について説明します。Learn how to deploy a SharePoint farm for use as a development testing environment with a step-by-step flowchart from Azure.

  • 低コストのサーバーレス Azure サービスを使用して、リアルタイムで位置情報を共有するSharing location in real time using low-cost serverless Azure services

    Service Bus によってトリガーされる Azure 関数と連携するようにサーバーレス モードで構成された SignalR。SignalR configured in server-less mode to work with Azure Function triggered by Service Bus. そのすべてで .NET Core を使用しています。All of it using .NET Core. このシナリオは、ユーザーが低コストだが堅牢なメッセージング サービスを必要とするリアルタイム メッセージング アプリケーションに最適です。This scenario is best used for real time messaging applications where users require a low-cost but robust messaging service.

先頭に戻る

開発者ツール

先頭に戻る

ID

  • オンプレミスの AD FS を Azure に拡張するExtend on-premises AD FS to Azure

    Active Directory フェデレーション サービスの承認を使用するセキュリティ保護されたハイブリッド ネットワーク アーキテクチャを Azure 上に実装します。Implement a secure hybrid network architecture with Active Directory Federation Service authorization in Azure.

  • ハイブリッド IDHybrid Identity

    ハイブリッド ID ブループリントを使用すると、チームは Azure Stack Hub を使用して、複数のクラウドにわたって一貫してアプリケーションとユーザー ID を管理できますThe Hybrid Identity blueprint enables teams to manage applications and user identity consistently across clouds with the utilization of Azure Stack Hub

  • Azure のマルチテナント SaaSMultitenant SaaS on Azure

    App Service、Azure Kubernetes Service、SQL エラスティック プールを使用して、高可用性、スケーラビリティ、データ セキュリティ、および分離を実現するように設計されたマルチテナント SaaS ソリューションを Azure 上に構築します。Build a multitenant SaaS solution on Azure, designed for high availability, scalability, data security and isolation using App Service, Azure Kubernetes Service, and SQL Elastic Pools.

先頭に戻る

統合

先頭に戻る

モノのインターネット (IoT)

先頭に戻る

管理とガバナンス

先頭に戻る

メディア

  • デジタル メディアのライブ ストリーミングLive streaming digital media

    ライブ ストリーミング ソリューションを使用すると、ビデオをリアルタイムでキャプチャし、ストリーミング インタビュー、カンファレンス、スポーツ イベントなどをリアルタイムでコンシューマーに配信できます。A live streaming solution allows you to capture video in real-time and broadcast it to consumers in real time, such as streaming interviews, conferences, and sporting events online.

  • ビデオ オンデマンド デジタル メディアVideo-on-demand digital media

    動画、ニュース クリップ、スポーツ セグメント、トレーニング ビデオ、カスタマー サポート チュートリアルなど、記録されたビデオ コンテンツを、ビデオ対応のエンドポイント デバイス、モバイル アプリケーション、またはデスクトップ ブラウザーにストリーミングする機能を提供する基本的なビデオ オン デマンド ソリューションです。A basic video-on-demand solution that gives you the capability to stream recorded video content such as movies, news clips, sports segments, training videos, and customer support tutorials to any video-capable endpoint device, mobile application, or desktop browser. ビデオ ファイルは、Azure BLOB ストレージにアップロードされ、マルチ ビットレートの標準形式にエンコードされた後、すべての主要なアダプティブ ビットレート ストリーミング プロトコル (HLS、MPEG-DASH、Smooth) を介して Azure Media Player クライアントに配布されます。Video files are uploaded to Azure Blob storage, encoded to a multi-bitrate standard format, and then distributed via all major adaptive bit-rate streaming protocols (HLS, MPEG-DASH, Smooth) to the Azure Media Player client.

先頭に戻る

移行

  • レガシ アプリへのモバイル フロントエンドの追加Adding a mobile front-end to a legacy app

    このソリューションでは、複数のビジネス システムのデータを 1 か所に統合し、Web およびモバイル フロントエンドを介して表示することで、既存のアプリケーションを最新化する方法を示します。The solution demonstrates modernizing an existing application by consolidating data from multiple business systems into one place and surfacing it through web and mobile frontends. これは、従業員の生産性を高め、より迅速な意思決定を可能にすることを目的としています。This is targeted at improving employee productivity and to enable faster decision making.

  • TmaxSoft OpenFrame を使用して IBM メインフレーム アプリケーションを移行するMigrate IBM mainframe applications to Azure with TmaxSoft OpenFrame

    IBM zSeries メインフレーム アプリケーションを Azure に移行する方法について説明します。Find out how to migrate IBM zSeries mainframe applications to Azure. このタスクに TmaxSoft OpenFrame を使用する方法について説明します。Learn how to use TmaxSoft OpenFrame for this task. リフト アンド シフト アプローチについて理解します。Understand the lift and shift approach.

  • メインフレームおよびミッドレンジ データの最新化Modernize mainframe & midrange data

    IBM のメインフレームおよびミッドレンジ データを最新化する方法について説明します。Learn how to modernize IBM mainframe and midrange data. データ優先のアプローチを使用してこのデータを Azure に移行する方法を確認します。See how to use a data-first approach to migrate this data to Azure.

  • LOB アプリに対応するサーバーレス計算ソリューションServerless Computing Solution for LOB Apps

    このソリューションでは、顧客のオンボードのビジネス プロセスを示します。The solution demonstrates a business process for customer onboarding. このサーバーレス アーキテクチャを使用すると、基盤となるインフラストラクチャや関連する管理とメンテナンスについて心配することなく、アプリケーションを構築して実行することができます。This serverless architecture enables you to build and run applications without having to worry about the underlying infrastructure and the associated management and maintenance. この機能を使用すると、開発者の生産性を大幅に向上させることができます。By using it, you can dramatically improve developer productivity.

  • Azure Stack でレガシ データを利用するUnlock Legacy Data with Azure Stack

    ステップバイステップのフローチャートに従って、Azure Stack を使用してメインフレーム アプリケーションのレガシ データのロックを解除して保持します。Follow a step-by-step flowchart to unlock and preserve legacy data from mainframe applications using Azure Stack.

  • Service Fabric を使用したアプリケーションの分解Using Service Fabric to decompose applications

    扱いにくいモノリシック アプリケーションを管理しやすい複数のマイクロサービスに分解するためのプラットフォームとしての Azure Service Fabric について説明します。Learn about Azure Service Fabric as a platform for decomposing an unwieldy monolithic application into multiple, manageable microservices.

先頭に戻る

Mixed Reality

  • Mixed Reality による設計レビューDesign Review Powered by Mixed Reality

    多くの場合、製品デザイナーは、非効率的な設計レビューによって時間とコストを無駄にします。つまり、2D イメージは重要な詳細とコンテキストを失い、物理プロトタイプは非常に高価です。Too often, product designers waste time and money with inefficient design review-2D images lose essential detail and context, and physical prototypes are extremely expensive. このような複合現実シナリオでは、クライアント、デザイナー、およびオンサイト エンジニアは、環境に応じて、設計を 3D ホログラムとして簡単に共有してレビューし、設計上の決定を促進し、市場投入までの時間を短縮することができます。With this mixed reality scenario, clients, designers, and on-site engineers can easily share and review designs as 3D holograms in the context of their environment, accelerating design decisions and reducing time to market.

  • 複合現実と IoT による設備管理の促進Facilities management powered by mixed reality and IoT

    複合現実と IoT を使用して、サービス業、製造業、小売業などでの稼働時間や運用を向上させます。Improve uptime and operations in hospitality, manufacturing, retail, and more with mixed reality and IoT. このシナリオでは、お使いの環境のコンテキストでリアルタイム データを使用して物理領域の仮想レプリカを視覚化する方法について説明します。This scenario shows how you can visualize a virtual replica of your physical space with real-time data in the context of your environment. これは、Azure Spatial Anchors と Azure Digital Twins 上に構築されます。It is built on Azure Spatial Anchors and Azure Digital Twins. このソリューションのアーキテクチャを確認したら、Microsoft の参照サンプルを直接試して、詳細を学習してください。After reviewing this solution architecture, dive right in and explore our reference sample.

  • 複合現実によるトレーニングと手順ガイダンスの強化Training and procedural guidance powered by mixed reality

    物理的なワークスペースの正確な場所にマップされた永続的なホログラフィックによる指示を提供することで、チームや従業員が誤りを減らして迅速かつ確実に新しいプロセスや教材を習得できるようにします。Enable your team and employees to learn new processes and materials faster, with fewer errors, and greater confidence by providing persistent holographic instructions mapped to precise locations in their physical workspace.

先頭に戻る

モバイル

  • カスタム ビジネス プロセスCustom Business Processes

    この例では、手動または紙ベースのプロセスを自動化し、充実したユーザー エクスペリエンスを実現するポータルを展開する方法を示します。This example demonstrates how you can deploy portals that automate manual or paper-based processes and surface rich user experience. Azure API Management と Azure Functions を利用して、レガシ システムを活用するカスタム API を接続します。Leverage Azure API management and Azure Functions to connect custom APIs which tap into your legacy systems.

  • カスタム モバイル ワークフォース アプリCustom Mobile Workforce App

    Active Directory、SAP、および Azure App Service の統合を示すステップ バイ ステップの図を使用して、カスタム モバイル ワークフォース管理アプリのアーキテクチャを構築および実装する方法について説明します。Learn how the custom mobile workforce management app architecture is built and implemented with a step-by-step diagram that illustrates the integration of Active Directory, SAP, and Azure App Service.

  • 基幹業務拡張機能Line of Business Extension

    この例では、新しいプロセスをサポートできないレガシ システムを最新化し、より優れたユーザー エクスペリエンスを提供する方法を示します。This example shows how you can modernize your legacy systems that cannot support new processes and provide better user experience.

  • Azure Database for MySQL を使用したスケーラブルな Web アプリケーションとモバイル アプリケーションScalable web and mobile applications using Azure Database for MySQL

    Azure Database for MySQL を使用して、iOS、Android、Windows、または Mac 向けの魅力的で高性能かつスケーラブルなクロスプラットフォームやネイティブ アプリを迅速に構築できます。Use Azure Database for MySQL to rapidly build engaging, performant, and scalable cross-platform and native apps for iOS, Android, Windows, or Mac.

  • Azure Database for PostgreSQL を使用したスケーラブルな Web アプリケーションとモバイル アプリケーションScalable web and mobile applications using Azure Database for PostgreSQL

    Azure Database for PostgreSQL を使用して、iOS、Android、Windows、または Mac 向けの魅力的で高性能かつスケーラブルなクロスプラットフォームやネイティブ アプリを迅速に構築できます。Use Azure Database for PostgreSQL to rapidly build engaging, performant, and scalable cross-platform and native apps for iOS, Android, Windows, or Mac.

  • 認証を使用するモバイル および Web 向けソーシャル アプリSocial App for Mobile and Web with Authentication

    オフライン時でも、コンパニオン Web アプリとのソーシャル画像共有機能と認証機能を提供するモバイル クライアント アプリ アーキテクチャのビルド プロセスと実装を示す、詳細なステップバイステップ ダイアグラムを確認します。View a detailed, step-by-step diagram depicting the build process and implementation of the mobile client app architecture that offers social image sharing with a companion web app and authentication abilities, even while offline.

  • タスクベースのコンシューマー向けモバイル アプリTask-Based Consumer Mobile App

    ビルド プロセスを単純化する Azure App Service Mobile Apps、Visual Studio、および Xamarin との統合を示すステップバイステップのフロー チャートを使用して、タスクベースのコンシューマー向けモバイル アプリのアーキテクチャを作成する方法について説明します。Learn how the task-based consumer mobile app architecture is created with a step-by-step flow chart that shows the integration with Azure App Service Mobile Apps, Visual Studio, and Xamarin to simplify the build process.

  • Web およびモバイル フロントエンドWeb and Mobile Front Ends

    このシナリオ例では、ドラッグ アンド ドロップによるビジュアル デザイナーを使用して、フロントエンドとビジネス プロセスの開発を加速させる方法を示します。This example scenario demonstrates how you can accelerate frontend and business process development with drag and drop visual designer.

先頭に戻る

ネットワーク

先頭に戻る

セキュリティ

先頭に戻る

ストレージ

先頭に戻る

Web

  • スケーラブルな eコマース Web アプリの構築Architect scalable e-commerce web app

    eコマース Web サイトには、Azure サービスを活用した簡単な注文処理ワークフローが含まれています。The e-commerce website includes simple order processing workflows with the help of Azure services. 開発者が Azure Functions と Web Apps を使用すると、パーソナライズされたエクスペリエンスの構築に専念し、インフラストラクチャの管理は Azure に任せることができます。Using Azure Functions and Web Apps, developers can focus on building personalized experiences and let Azure take care of the infrastructure.

  • 基本的な Web アプリケーションBasic web application

    このリファレンス アーキテクチャを使用して、Azure App Service と Azure SQL Database を使用する Web アプリケーションの実証済みプラクティスを確認します。Learn about proven practices for a web application that uses Azure App Service and Azure SQL Database by using this reference architecture.

  • クロス クラウド スケーリング アーキテクチャCross Cloud Scaling Architecture

    Azure Stack を含むソリューション アーキテクチャを使用してクラウド間のスケーラビリティを向上させる方法について説明します。Learn how to improve cross cloud scalability with solution architecture that includes Azure Stack. ステップ バイ ステップのフローチャートで実装の手順の詳細を説明します。A step-by-step flowchart details instructions for implementation.

  • eコマース フロントエンドE-commerce front end

    このシナリオ例では、Azure のサービスとしてのプラットフォーム ツールを使用して eコマース フロントエンドを実装することで、取引の増加に対処できるようにします。This example scenario implements an e-commerce front end using Azure platform as a service tools, which allow you to handle increases in transactions.

  • 高可用性 SharePoint ファームHighly available SharePoint farm

    Azure のステップバイステップのソリューション アーキテクチャ テンプレートを使用して、イントラネット機能用の高可用性 SharePoint ファームをデプロイする方法について説明します。Learn how to deploy a highly available SharePoint farm for intranet capabilities with a step-by-step solution architecture template from Azure.

  • SharePoint ハイブリッド ファームと Microsoft 365Hybrid SharePoint Farm with Microsoft 365

    SharePoint をデプロイし、ハイブリッド ワークロードを Microsoft 365 と共有することで、高可用性イントラネット機能を提供します。Deliver highly available intranet capability by deploying SharePoint and sharing hybrid workloads with Microsoft 365. このソリューションを詳細な手順に従ってセットアップします。Setup this solution with step-by-step instructions.

  • HA/DR 用に構築された多階層 Web アプリケーションMulti-tier web application built for HA/DR

    Azure 上で Azure 仮想マシン、可用性セット、可用性ゾーン、Azure Site Recovery、Azure Traffic Manager を使用して高可用性とディザスター リカバリー用にビルドされた多層 Web アプリケーションを作成します。Create a multitier web application built for high availability and disaster recovery on Azure using Azure virtual machines, availability sets, availability zones, Azure Site Recovery, and Azure Traffic Manager.

  • L インスタンス向けの SAP S/4 HANASAP S/4 HANA for Large Instances

    高い信頼性とディザスター リカバリーに対応する L インスタンス向けの SAP HANA on Azure について説明します。Learn more about SAP HANA on Azure for large instances that includes high reliability and disaster recovery. SAP HANA の L インスタンスに NFS ストレージが使用される方法について確認します。Find out how NFS storage is used for large instances of SAP HANA.

  • スケーラブルな Episerver マーケティングの Web サイトScalable Episerver marketing website

    ビジネスが、1 つのプラットフォームでマルチ チャネルのデジタル マーケティング Web サイトを運営し、オンデマンドでキャンペーンを開始したり、停止したりできます。Let your business run multi-channel digital marketing websites on one platform and spin up and spin down campaigns on demand. Episerver の包括的な機能を活用して、サイトのあらゆる側面やキャンペーンのパフォーマンスを管理します。Take advantage of the comprehensive capabilities of Episerver to manage every aspect of your site and campaign performance.

  • スケーラブルな Sitecore マーケティングの Web サイトScalable Sitecore marketing website

    Sitecore Experience Platform (xP) を使用すると、データ、統合ツール、およびオートメーションの完全な機能をすぐに利用し、反復ライフサイクル全体での顧客とのエンゲージメントを実現できます。これは顧客の永続的な獲得を実現するために必要なテクノロジ基盤となります。With the Sitecore Experience Platform (xP), you have at your fingertips the complete data, integrated tools, and automation capabilities to engage your customers throughout an iterative life cycle-the technology foundation necessary to win customers for life.

  • Umbraco CMS のスケーラブルな Web アプリScalable Umbraco CMS web app

    トラフィック量が多いサイト向けにスケーリングされ、最適化されるように構成された中規模の Umbraco CMS Web アプリです。Medium Umbraco CMS web app configured to scale and optimal for high-traffic sites. 自動スケールが有効化された 1 つのリージョンにデプロイされる、フロントエンド アプリ用とバックオフィス アプリ用の 2 つの Web アプリが使用されます。It uses two web apps, one for your front-end app and the other for your back-office app, deployed in a single region with autoscaling enabled.

  • スケーラブルな Web アプリScalable Web Apps

    スケーラブルな Web アプリ, Azure Redis Cache, セッション データ キャッシュ, ユーザー Cookie のキャッシュ, Azure Cache for Redisscalable web apps, azure redis cache, session data cache, user cookie cache, azure cache for redis

  • Azure 上のスケーラブルで安全な WordPressScalable and secure WordPress on Azure

    この例では、WordPress のスケーラビリティの高い安全なインストールを示します。This example shows a highly scalable and secure installation of WordPress. このシナリオは大規模なコンベンションで使用され、トラフィックの急増に対応するためにスケーリングされました。The scenario was used for a large convention and scaled to meet spike traffic.

  • スケーラブルな注文処理Scalable order processing

    この例では、Cosmos DB や HDInsight などのマネージド Azure サービスを使用した、オンライン注文処理のためのスケーラビリティと回復性の高いアーキテクチャを示します。This example demonstrates a highly scalable, resilient architecture for online order processing, using managed Azure services such as Cosmos DB and HDInsight.

  • スケーラブルな Web アプリケーションScalable web application

    このリファレンス アーキテクチャの実証済みの方法を使用して、Azure App Service Web アプリケーションのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させます。Use the proven practices in this reference architecture to improve scalability and performance in an Azure App Service web application..

  • サーバーレス Web アプリケーションServerless web application

    この参照アーキテクチャは、Azure Blob Storage から静的コンテンツを提供し、Azure Functions を使用して API を実装するサーバーレス Web アプリケーションを示しています。This reference architecture shows a serverless web application, which serves static content from Azure Blob Storage and implements an API using Azure Functions.

  • シンプルなブランド Web サイトSimple branded website

    顧客の要求に基づいて自動的にスケーリングするデジタル キャンペーンを迅速に作成して立ち上げます。Quickly build and launch digital campaigns that automatically scale based on customer demand.

  • デジタル マーケティングのシンプルな Web サイトSimple digital marketing website

    コンテンツ管理システムを使用してシンプルに開始できます。これを使用すると、ブラウザーからリアルタイムで Web サイト上のメッセージングを簡単に管理できます。コーディングのスキルは必要ありません。Start simple with the content management system that enables you to easily maintain the messaging on your website in real-time, from a browser, with no coding skills.

  • Azure での Web アプリケーションの監視Web application monitoring on Azure

    監視サービスと、複数のデータ ソースで使用するデータフロー モデルについて説明します。Learn about the monitoring services and a dataflow model for use with multiple data sources. 多くの監視ツールおよびサービスが Azure デプロイで動作します。Many monitoring tools and services work with Azure deployments.

先頭に戻る

Windows Virtual Desktop

先頭に戻る