整合的目的是要以複雜的方式連接應用程式、數據、服務和裝置。 透過整合，組織會將工作流程整合在一起，使其保持一致且可調整。 企業會以快速、有效率且自動化的方式連接應用程式、數據和程式。
連線 可以在內部部署、雲端和邊緣系統之間執行。 他們可以整合企業、合作夥伴、第三方和舊版技術。
針對數據，整合提供以多種格式收集及處理多個來源信息的解決方案。
若要整合應用程式，有時直接 API 呼叫很適合。 但有時候技術需要透過傳訊或事件以異步方式通訊。 所有整合程式都需要協調流程，這是定義和執行工作流程邏輯的簡單方式。
Azure 提供廣泛的整合工具和功能，包括下列服務：
- Azure API 管理。 安全地發佈 API，讓內部和外部開發人員在連線到後端系統時使用。
- Azure Logic Apps。 建立工作流程以連線雲端和內部部署中的數百個服務。
- Azure 服務匯流排。 連線 內部部署和雲端式應用程式和服務，以實作高度安全的傳訊工作流程。
- Azure 事件方格。 連線 支援 Azure 和第三方服務，同時簡化事件型應用程式開發。
- Azure Functions。 簡化事件驅動無伺服器計算平臺的複雜協調流程問題。
- Azure Data Factory。 以可視化方式整合數據源，以加速數據轉換並支持企業工作流程。
如需更多 Azure 整合服務的詳細資訊，請參閱 Integration Services。
Apache、Apache® NiFi 和 NiFi®® 是 美國 和/或其他國家/地區的 Apache Software Foundation 註冊商標或商標。 Apache Software Foundation 不會隱含使用這些標記。
Azure 上的整合簡介
如果您不熟悉整合，最好的起點是 Microsoft Learn。 這個免費的在線平臺提供各種產品和服務的影片、教學課程和實際操作訓練。
下列資源可協助您瞭解整合的核心概念：
- 設計數據整合
- Dynamics 365 解決方案的整合設計
- 與 Finance 和 Operations 應用程式的數據整合
- 檢查IoT解決方案的商務整合
- 將數據與 Azure Data Factory 或 Azure Synapse Pipeline 整合
- 探索事件方格整合
- 在 Azure 中建構 API 整合
生產環境的路徑
在涵蓋整合的基本概念之後，下一個步驟是設計解決方案。
設計模式
若要探索要納入設計中的模式，請參閱下列領域的資源。
混合式系統
- [分析的階層式數據][分析階層式數據]：使用 Azure Stack Hub 來收集、處理、儲存及散發本機和遠端數據。
- 跨雲端調整 — 內部部署數據：請參閱跨 Azure 和 Azure Stack Hub 的混合式應用程式，並使用單一內部部署數據源，這是某些組織的合規性需求。
- 使用 流量管理員 進行跨雲端調整：使用 Azure 流量管理員 將本機應用程式連線至公用雲端資源，以擴充本機應用程式。
微服務架構
- 使用 Azure Cosmos DB 的交易式寄件匣模式：實作交易式寄件箱模式，以在服務之間可靠傳訊。
- 適用於 Azure Logic Apps 的內部部署數據閘道：連線 以 Java 撰寫至內部部署數據的 Spring 微服務。
- 識別微服務界限：設計應用程式時，從領域模型衍生微服務。
- 設計微服務的服務間通訊：使用服務網格讓微服務之間的通訊更有效率且健全。
無伺服器解決方案
使用低成本無伺服器 Azure 服務即時共用位置：設定即時傳訊服務以共享即時位置。
大型機器移轉
- 整合 IBM 大型主機和 Midrange 消息佇列與 Azure：使用數據優先技術，讓 IBM 大型主機和中層消息佇列能夠與 Azure 服務搭配使用。
- [使用 Raincode 編譯程式將大型主機應用程式重新裝載至 Azure][使用Raincode 編譯程式將大型主機應用程式重構至 Azure]：使用Raincode COBOL 編譯程式將大型主機舊版應用程式現代化，而不需要變更程式代碼。
- 大型主機存取 Azure 資料庫：為 IBM 大型主機和中層應用程式提供遠端 Azure 資料庫的存取權。
服務選取器
下列資源也可以協助您設計應用程式。 除了提供整合機制或程式的一般資訊，每個文章都可協助您選取最符合該區域需求的 Azure 服務。
- 異步傳訊選項：瞭解不同類型的訊息和參與傳訊基礎結構的實體。
- 選擇虛擬網路對等互連和 VPN 閘道：探索兩種方式來連線 Azure 中的虛擬網路。
- 擷取、轉換和載入 （ETL）：瞭解如何以多種格式收集來自多個來源的數據，然後轉換並儲存數據。
特定實作
若要瞭解案例特定的架構，請參閱下列領域的解決方案。
AI
- 使用機器學習預測能源和電力需求：預測能源產品和服務的需求激增。
- 遠端患者監視解決方案：遠端監視患者，並分析醫療設備產生的大量數據。
- 能源供應優化：適應 Pyomo 和 CBC 等外部工具來解決大規模的數值優化問題。
- 以 AI 為基礎的客流量偵測：藉由偵測客流量來分析零售商店中的訪客流量。
- 質量保證：使用分析和機器學習來預測問題，在元件行中實作質量保證。
電子商務
- 將 .NET 應用程式現代化：將零售業務的舊版 .NET 應用程式移轉至 Azure。
- 自定義商務程式：自動化工作流程並連線到舊版航空公司系統。
- 使用 Azure APIM 移轉 Web 應用程式：將電子商務公司的舊版瀏覽器型軟體堆疊現代化。
Finance
內部商務解決方案
- Azure 上的彈性工作場所搜尋：使用工作場所搜尋從許多異質來源擷取資訊，並讓它可供搜尋。
- 大規模Power Automate部署：使用中樞和輪輻模型來部署Power Automate父流程和子流程。
- 企業營運延伸模組：持續從舊版系統擷取數據，並在Power BI 中提供數據。
建築、工程和建築 （AEC）
Azure 數字對應項產生器：使用從 Autodesk Forge 建置資訊模型化數據，將 Azure Digital Twins 基礎數據集的建立自動化。
分析
地理空間數據處理和分析：讓大量的地理空間數據可供分析使用。
醫療保健
健康數據聯盟：在醫療保健聯盟的成員之間共享數據。
高效能運算
HPC 風險分析範本：在風險分析應用程式中使用 Azure CycleCloud，將內部部署 TIBCO GridServer 計算擴充至 Azure。
最佳作法
這些資源可協助您根據目前建議的最佳做法，對設計進行抽查：
Azure 事件中樞 和 Functions 可以在無伺服器架構中共同運作，以近乎即時的方式處理大量數據。 如需如何將此架構的效能、復原能力、安全性、可檢視性和規模最大化的指引，請參閱下列文章：
- 在 Azure 上整合事件中樞與無伺服器函式。
- 事件中樞和 Azure Functions 的效能和規模
- 監視 Azure Functions 和事件中樞
許多整合解決方案都使用Logic Apps來實作商務程式。 如需使用此服務建置可靠架構的最佳做法，請參閱 Azure Logic Apps 的商務持續性和災害復原。
若要檢查您的 Logic Apps 實作是否符合 Azure 安全性效能評定 2.0 版，請參閱 Logic Apps 的 Azure 安全性基準。
如需使用 Apache NiFi 在 Azure 上處理和散發數據的一般資訊和指導方針，請參閱 Azure 上的 Apache NiFi。
基準實作套件
這些參考架構提供各種案例的基準實作：
- 受管制產業的數據分析工作負載：執行考慮到法規需求的數據分析工作負載。
- 使用整合服務環境 （ISE） 從 Azure Logic Apps 存取 Azure 虛擬網路：建置在 ISE 中執行的邏輯應用程式，並存取受保護的資源。
- 將內部 API 發佈至外部使用者：合併 API，然後將其公開給外部使用者。
- Azure 上的基本企業整合：協調對企業後端系統的同步呼叫。
- 使用訊息代理程式和事件進行企業整合：使用佇列和事件協調企業後端系統的異步呼叫。
- 企業商業智慧：將數據從內部部署 SQL Server 資料庫移至 Azure Synapse Analytics，並轉換數據以供分析。
- Web 和行動前端：讓第三方數據可供 Web 使用者使用。
- 數據與 Logic Apps 和 SQL Server 整合：自動執行的數據整合工作，以回應 API 呼叫。
作業指南
部署工作負載是一個重要里程碑。 在整合程式執行之後，您的焦點可以轉向作業。 下列數據提供建議和參考資訊，協助您繼續符合客戶和法規需求：
- [診斷的自動化 Jupyter Notebook][適用於診斷的自動化 Jupyter Notebook]：在 Jupyter Notebook 中撰寫疑難解答指南和診斷步驟，以重複使用、測試及自動化。
- 關於 Azure Logic Apps 中的連接器：瞭解如何利用 Logic Apps 提供的數百個連接器。
- Azure 原則 Azure Logic Apps 的法規合規性控制：讓 Logic Apps 符合法規標準。
隨時掌握整合
Azure 整合會持續獲得改善。 若要掌握最近的開發，請參閱 Azure 更新。
其他資源
下列資源提供特定案例的實際建議和資訊。