Azure için hazır olmaya yönelik en iyi yöntemler

Bulut hazırlığı için, personeli bulut benimseme çalışmasına başlamak üzere gereken teknik becerilerle donatmak ve geçiş yapacağınız hedef ortamı buluta taşıyacağınız varlıklar ve iş yükleri için hazırlamak gerekir. Takımınıza Azure ortamınızı hazırlama konusunda yardımcı olmak için bu en iyi yöntemleri ve daha fazla kılavuzu okuyun.

Azure'ın temelleri

Varlıklarınızı Azure ortamında düzenleyip dağıtın.

Bulut ağ altyapınızı iş yüklerinizi destekleyecek şekilde hazırlayın.

  • Ağ kararları. Kuruluşunuzun iş yükünü, idaresini ve bağlantı gereksinimlerini destekleyecek ağ hizmetlerini, araçlarını ve mimarilerini seçin.
  • Sanal ağ planlaması. Sanal ağları yalıtım, bağlantı ve konum gereksinimlerinize uygun şekilde planlayın.
  • Ağ güvenliği için en iyi yöntemler. Yerleşik Azure özelliklerini kullanarak yaygın ağ güvenliği sorunlarını çözmeye yönelik en iyi yöntemleri öğrenin.
  • Çevre ağları. Bulut ağlarınızla şirket içi veya fiziksel veri merkezi ağlarınız arasında, ayrıca İnternet'le kurulan tüm bağlantılarda güvenli bağlantı sağlayın.
  • Merkez-uç ağ topolojisi. Karmaşık iş yüklerine yönelik ortak iletişim veya güvenlik gereksinimlerini verimli bir şekilde yönetin ve olası Azure abonelik sınırlamalarını saptayın.

Kimlik ve erişim denetimi

İş yüklerinizin güvenlik ve yönetim verimliliğini geliştirmek için kimlik ve erişim denetimi altyapınızı tasarlayın.

Depolama

Veritabanları

  • Azure'da doğru SQL Server seçeneğini belirleme. SQL Server iş yüklerinizi en iyi destekleyen PaaS veya IaaS çözümünü seçin.
  • Veritabanı güvenliği için en iyi yöntemler. Azure platformunda veritabanı güvenliği için en iyi yöntemleri öğrenin.
  • Doğru veri deposunu seçme. Gereksinimlerinizi karşılamak için doğru veri deposunu seçin. SQL ve NoSQL veritabanları arasında yüzlerce uygulama seçeneği bulunur. Veri depoları, genellikle verileri nasıl yapılandırdıkları ve destekledikleri işlem türlerine göre kategorilere ayrılır. Bu makalede, yaygın bazı depolama modelleri açıklanmaktadır.

Yapay Zeka + Makine Öğrenmesi

Maliyet yönetimi