Neuerungen im Azure Architecture Center
Das Azure Architecture Center (AAC) unterstützt Sie beim Entwerfen, Erstellen und Betreiben von Lösungen in Azure. Informieren Sie sich über Architekturstile und Entwurfsmuster für die Cloud. Anhand der Technologieoptionen und Leitfäden entscheiden Sie, welche Dienste für Ihre Lösung am geeignetsten sind. Die Empfehlungen basieren auf allen Aspekten der Entwicklung für die Cloud, z. B. Betrieb, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Leistung und Kostenoptimierung.
Die folgenden neuen und aktualisierten Artikel wurden kürzlich im Azure Architecture Center veröffentlicht.
September 2024
Neue Artikel
- Auswählen der Azure AI-Bild- und Videoverarbeitungstechnologie
- Auswählen einer Azure AI-Spracherkennungs- und -generierungstechnologie
- Auswählen einer Azure AI-Zielsprachenverarbeitungstechnologie
- Auswählen einer Azure KI Services-Technologie
- Generative KI-Ops für Organisationen mit bestehenden MLOps-Investitionen
- Grundlegende OpenAI End-to-End-Chat-Referenzarchitektur
Aktualisierte Artikel
- Sichere Forschungsumgebung für regulierte Daten (#6b45c309ce)
- Bereitstellen der benutzerdefinierten Authentifizierung für Azure OpenAI Service über ein Gateway (#ba18376e10)
- Moderne Data Warehouses für kleine und mittelständische Unternehmen (#dca68ab84a)
- Implementieren einer Protokollierung und Überwachung für große Azure OpenAI-Sprachmodelle (#699ed20b14)
- Baseline OpenAI End-to-End-Chat-Referenzarchitektur (#45b60c7737)
- Entwickeln einer RAG-Lösung – Chunking-Phase (#6f02c9d429)
- Entwickeln einer RAG-Lösung – End-to-End-Evaluierungsphase für LLM (#6f02c9d429)
- Entwickeln einer RAG-Lösung – Vorbereitungsphase (#6f02c9d429)
- Videoerfassung und Objekterkennung am Edge und in der Cloud (#b7daa6c24f)
- Überlegungen zur Anwendungsplattform für unternehmenskritische Workloads in Azure (#1d351f3ef2)
- Verwenden des Application Gateway-Eingangsdatencontrollers (AGIC) mit einer AKS-Instanz (Azure Kubernetes Service) mit mehreren Mandanten (#a6149d7e3e)
- Business Intelligence für Unternehmen (#a6149d7e3e)
- Optimieren des Bestands und Treffen von Vorhersagen zur Nachfrage mithilfe von Power Platform und Azure (#60193ea1ce)
- Bereitstellen von IBM Maximo Application Suite (MAS) in Azure (#60193ea1ce)
- Sicher verwaltete Webanwendungen (#60193ea1ce)
- Bereitstellen einer Branchenanwendung mit Verwendung einer Azure App Service-Umgebung (v3) (#60193ea1ce)
- Aufbau der zweiten Verteidigungsebene mit Microsoft Defender XDR-Lösungen (#289c90dbe9)
- Automatisierte Reaktionen mit Microsoft Sentinel (#52c2b51cb9)
- Integrieren von Azure- und Microsoft XDR Defender-Sicherheitsdiensten (#e95d6c7cb4)
- Verwenden von Microsoft Sentinel zur Integration in Microsoft XDR-Sicherheitskomponenten (#ca6770ed3f)
- Zuordnen von Bedrohungen zu Ihrer IT-Umgebung (#13ad98822e)
- Zugriff auf Azure Files aus der lokalen Umgebung und Sicherung durch AD DS in einem privaten Netzwerk (#dcf697b0f4)
- Leitfaden zu Day 2-Vorgängen in AKS (Kubernetes) (#9d8625304f)
- Datenstromverarbeitung mit Databricks (#4531b20f65)
- Verwalten von Microsoft 365-Mandantenkonfigurationen mit Azure DevOps (#596d0cc6c4)
- Wiederholungsanleitung für Azure-Dienste (#976f6d5a85)
- Gridwich-Vorgänge für Azure Storage (#976f6d5a85)
- Hinweise zur Mehrinstanzenfähigkeit für Azure App Configuration (#70b49bcb27)
- Überlegungen zu Azure Key Vault für die Mehrinstanzenfähigkeit (#70b49bcb27)
- BCDR für Azure Data Factory- und Azure Synapse Analytics-Pipelines (#5003ac7034)
- Schützen eines Data Lakehouse in Synapse (#5003ac7034)
- Aktivieren der Echtzeitsynchronisierung von MongoDB Atlas-Datenänderungen in Azure Synapse Analytics (#5003ac7034)
- Erstellen von CNCF-Projekten mit Azure Kubernetes Service (#5003ac7034)
- AKS-Baseline für Cluster in mehreren Regionen (#4b01645043)
- Anomalieerkennung in Echtzeit für Förderbänder (#e2248966dd)
- Risikovorhersagemodelle für chirurgische Eingriffe (#e2248966dd)
- Skalierung von KI- und Machine-Learning-Initiativen in regulierten Branchen (#e2248966dd)
- Verwenden von Azure Front Door zum Sichern von AKS-Workloads (#e2248966dd)
- Extrahieren von Text aus Objekten mithilfe von Power Automate und AI Builder (#4316bc199a)
- Newsfeeds mit Quasi-Echtzeit-Analysen (#4316bc199a)
- Web-API-Implementierung (#860a3bc681)
- Auswählen einer Technologie für die Datenstromverarbeitung (#5892dd5857)
- Architekturansätze für KI und ML in mehrmandantenfähigen Lösungen (#fbed477b76)
- Schützen von Daten in einem regulierten AKS-Cluster für PCI-DSS 3.2.1 (#419972a758)
- AKS-Baselinecluster für eine PCI-DSS 3.2.1-Workload: Zugriffssteuerung (#419972a758)
- Regulierter AKS-Cluster für PCI-DSS 3.2.1: Management von Sicherheitsrisiken (#419972a758)
- Regulierter AKS-Cluster für PCI-DSS 3.2.1: Überwachungsvorgänge (#419972a758)
- Regulierter AKS-Cluster für PCI-DSS 3.2.1: Netzwerksegmentierung (#419972a758)
- Architektur eines regulierten AKS-Clusters für PCI-DSS 3.2.1 (#419972a758)
- Regulierter AKS-Cluster für PCI-DSS 3.2.1: Zusammenfassung (#419972a758)
- Azure Data Factory – Unternehmenskritische Architektur (#7cebe56052)
- Azure Data Factory in Azure-Zielzonen – Basisarchitektur (#7cebe56052)
- Entwerfen eines Medallion Lakehouse mit Azure Data Factory (#7cebe56052)
- Bürger-KI mit Power Platform (#7cebe56052)
- Datenspeicherklassifizierung für Azure-Workloads (#3f00c22db6)
- Azure Data Factory – Gehärtete Architektur für Unternehmen (#3f00c22db6)
August 2024
Neue Artikel
- Verwenden des Azure Kubernetes Service zum Hosten von GPU-basierten Workloads
- Azure Data Factory – Gehärtete Architektur für Unternehmen
- Azure Data Factory – Unternehmenskritische Architektur
- Azure Data Factory in Azure-Zielzonen – Basisarchitektur
- Entwerfen eines Medaillon-Lakehouse mit Azure Data Factory
- Datenspeicherklassifizierung für Azure-Workloads
- Industrial Edge mit Azure AI auf Azure
Aktualisierte Artikel
- Automatisieren der Dokumentklassifizierung in Azure (#c74d654229)
- Vergleich von AWS- und Azure-Diensten: (#5eeb594831)
- Vergleich von Google Cloud- und Azure-Diensten (#5eeb594831)
- Ereignisgesteuerter Architekturstil (#c04e8ef095)
- Sicherheitsüberlegungen für unternehmenskritische Workloads in Azure (#7b81801821)
- Microsoft SaaS-Storys (#678c9541b5)
- Auswählen einer Data-Speichertechnologie (#098948d4be)
- Checkliste für Resilienz für Azure-Dienste (#ac288a264e)
- Baselinearchitektur für einen AKS-Cluster (#9fee7d4947)
- Minimieren der Koordination (#f5798d3145)
- Visualisieren von Azure Databricks-Metriken mithilfe von Dashboards (#dbc049e7b8)
- Beobachtbarkeitsmuster und -metriken (#dbc049e7b8)
- Microsoft Entra IDaaS bei Sicherheitsverfahren (#5ff80ddd61)
- Lösungen für die Automobil-, Mobilitäts- und Transportbranchen (#1f6b02c2e0)
- Verwenden von Azure Front Door in einer mehrinstanzenfähigen Lösung (#89fc4f1a30)
- Architektur für Startups (#2800748ec3)
- Intelligente Apps mit Azure Database for MySQL (#96e5acf54a)
- Intelligente Azure Database for PostgreSQL-Apps (#96e5acf54a)
- Oracle Database-Migration zu Azure (#96e5acf54a)
- Azure-VMware-Lösung: Kapazitätsplanung (#df27cc8f56)
- Grundlegende Stapelarchitektur für Startups (#f1791cb942)
- Migrieren Ihrer E-Commerce-Lösung zu Azure (#20635de1aa)
- Was ist ein Data Lake? (#623e62824f)
- Erstellen der ersten Verteidigungsebene mit Azure-Sicherheitsdiensten (#ff50fd224f)
- Wiederholungsmuster (#ea612ee4ab)
- Ausführen von Apache Cassandra auf Azure-VMs (#8459cd1652)
- Datenverschleierung mit Delphix in Azure Data Factory und Synapse Analytics (#8459cd1652)
- Integrieren von Teradata VantageCloud Enterprise in Azure Data Factory (#8459cd1652)
- Tasks einzelner Mitwirkender im Team Data Science-Prozess (#292f76bcf6)
- Projektleitungstasks im Team Data Science-Prozess (#292f76bcf6)
- Teamleitungstasks im Team Data Science-Prozess (#292f76bcf6)
- DataOps für das moderne Data Warehouse (#292f76bcf6)
- N-schichtige Anwendung mit Apache Cassandra (#292f76bcf6)
- Datenverschlüsselung für SAP-Anwendungen mithilfe von Delphix und Azure Data Factory oder Azure Synapse Analytics (#7317a1b530)
- Auswählen einer Batchverarbeitungstechnologie (#3865a10040)
- Modellierungsphase des Team Data Science-Prozesslebenszyklus (#3865a10040)
- AKS-Baseline für Cluster in mehreren Regionen (#7a47bacb93)
Juli 2024
Neue Artikel
- Azure Stack HCI Baseline-Referenzarchitektur
- Azure Stack HCI: Switchless-Architektur mit drei Knoten für das Storage
- Bildklassifizierung in Azure
- Verwenden von Azure API Management in einer mehrinstanzenfähigen Lösung
Aktualisierte Artikel
- Azure Kubernetes Service (AKS) – Planung (#71cb524347)
- Schützen von APIs mit Azure Application Gateway und Azure API Management (#71cb524347)
- Was ist der Team Data Science-Prozess (TDSP)? (#cb10eaee05)
- Team Data Science-Prozess für Datenanalysten (#cb10eaee05)
- Azure IoT-Referenzarchitektur (#9984ed44c0)
- Erstellen intelligenter Orte mithilfe von Azure Digital Twins (#da340d5676)
- Oracle Database mit Azure NetApp Files (#9187e38cb6)
- Basiswebanwendung für hochverfügbare zonenredundante App Services (#2e88dba4ed)
- Einfache Webanwendung (#2e88dba4ed)
- Prioritätswarteschlange (#d480fd13ca)
- Machine Learning Operations v2 (#dba2fe1062)
- Azure-Ressourcenorganisation in mehrinstanzenfähigen Lösungen (#aeb4906fe3)
- Auswählen einer Batchverarbeitungstechnologie (#c4a5c1824a)
- Überarbeiten einer IBM z/OS-Coupling Facility (#134d0d3225)
- Herstellen von Redundanz für alle Anwendungskomponenten (#525db19638)
- Entwurf mit Blick auf Selbstreparatur (#525db19638)
- Migrieren einer einfachen App von Service Fabric zu AKS (#810d06f775)
- Ausführen einer Linux-VM in Azure (#233dc039e0)
- Cloudentwurfsmuster (#790ad01066)
- Auswählen einer Data-Speichertechnologie (#8572512d54)
- Technologie zur linguistischen Datenverarbeitung (#8572512d54)
- Gruppenmanageraufgaben im Team Data Science Process (#3cf6a613d3)
- Phase des Geschäftsverständnisses im Team Data Science Process lifecycle (#3cf6a613d3)
- Baselinearchitektur für einen AKS-Cluster (#90a20ac702)
- Architekturansätze für Speicherung und Daten in mehrinstanzenfähigen Lösungen (#9080f70ced)
- Ausführen einer einzelnen Windows-VM unter Azure (#dc428f7b59)
- Microsoft-Partner- und Drittanbieterszenarien in Azure (#5c0d9b3b86)
- DR für Azure-Datenplattform: Architektur (#07890bef5b)
- DR für Azure-Datenplattform: Bereitstellen des Szenarios (#07890bef5b)
- DR für Azure-Datenplattform: Übersicht (#07890bef5b)
- DR für Azure-Datenplattform: Empfehlungen (#07890bef5b)
- DR für eine Azure-Datenplattform: Szenariodetails (#07890bef5b)
- Architekturansätze für KI und ML in mehrinstanzenfähigen Lösungen (#4e6e8652cb)
- Architekturansätze für Governance und Compliance in mehrinstanzenfähigen Lösungen (#4e6e8652cb)
- Architekturansätze für Identität in mehrinstanzenfähigen Lösungen (#4e6e8652cb)
- Architekturansätze für Mandantenintegration und Datenzugriff (#4e6e8652cb)
- Überlegungen zur Identitätsarchitektur in einer mehrinstanzenfähigen Lösung (#4e6e8652cb)
- Überlegungen zum Mandantenlebenszyklus in einer mehrinstanzenfähigen Lösung (#4e6e8652cb)
- Überlegungen zum Aktualisieren einer mehrinstanzenfähigen Lösung (#4e6e8652cb)
- Mehrinstanzenfähigkeit und Application Insights (#4e6e8652cb)
- Verwenden von Azure Front Door in einer mehrinstanzenfähigen Lösung (#4e6e8652cb)
- Bereitstellen von SAS Grid 9.4 unter Azure NetApp Files (#a9e1aa18b6)
- Überlegungen zum Anwendungsentwurf für unternehmenskritische Workloads in Azure (#4044caa69b)
- Überlegungen zur Anwendungsplattform für unternehmenskritische Workloads in Azure (#4044caa69b)
- Sicherheitsüberlegungen für unternehmenskritische Workloads in Azure (#4044caa69b)
- Vergleich von Google Cloud- und Azure-Diensten (#a3bf6fecb0)
- Überlegungen zur Mehrinstanzenfähigkeit von Azure Database for PostgreSQL (#01c5ce83cb)
- Überlegungen zur Verwendung von Domänennamen in einer mehrinstanzenfähigen Lösung (#fab01daa64)
- Überlegungen zur Architektur einer mehrinstanzenfähigen Lösung (#fab01daa64)
- Erstellen und Bereitstellen von benutzerdefinierten Dokumentverarbeitungsmodellen in Azure (#feb90625fa)
- Indexierung von Dateiinhalten und Metadaten mithilfe von Azure KI-Suche (#7767b45a83)
- Checkliste für Resilienz für Azure-Dienste (#d622b44e5e)
- CDN-Leitfaden (#d29f5f7d24)
- Strategien für die Datenpartitionierung (#d29f5f7d24)
- Beibehaltung des Hostnamens (#d29f5f7d24)
- Anleitungen zu Überwachung und Diagnose (#d29f5f7d24)
- Wiederholungsanleitung für Azure-Dienste (#d29f5f7d24)
- Architekturansätze für Steuerungsebenen in mehrinstanzenfähigen Lösungen (#6de5e6f5d8)
- Überlegungen zu mehrinstanzenfähigen Steuerungsebenen (#6de5e6f5d8)
- Datenanalyse für Fahrzeugtestflotten (#5d0aa22e87)
- Architekturansätze für Compute in mehrinstanzenfähigen Lösungen (#2a9102b977)
- Azure Private Link-Dienstüberlegungen für Mehrinstanzenfähigkeit (#1aedb5d6ae)
- Architekturansätze für IoT in einer mehrinstanzenfähigen Lösung (#217fa95e83)
- Noisy Neighbor-Antimuster (#0c1bc4ec53)
- Verwandte Ressourcen für Mehrinstanzenfähigkeit (#5b31def6dc)
- Überlegungen zu Azure Cache for Redis für Mehrinstanzenfähigkeit (#85599ed745)
- Azure Sandbox (#24b1156b1c)
- Kostenmanagement für Kubernetes (#0296b7c2d5)
- Speicheroptionen für einen Kubernetes-Cluster (#add9c4d6dc)
- BCDR in mehreren Regionen für Azure Virtual Desktop (#e7375957b9)
- Leistungs- und Skalierungsleitfaden für Event Hubs mit Azure Functions (#6113dcf9a0)
- Leitfaden für resiliente Entwürfe von Event Hubs und Functions (#6113dcf9a0)
- Baselinearchitektur von Azure Kubernetes Service (AKS) für AKS in Azure Stack HCI (#269a89f7a8)
- Architekturentwurf für Mehrparteien-Computing (#35d48de602)
- Analysieren empirischer Patientendaten mithilfe von OHDSI und OMOP CDM (#a22c7975e2)
Juni 2024
Neue Artikel
- KI-Anreicherung mit Bild- und Textverarbeitung verwenden
- Verwenden von Azure Front Door zum Sichern von AKS-Workloads
- Bereitstellen benutzerdefinierter Authentifizierung für Azure OpenAI Service über ein Gateway
- Verwenden von Azure Red Hat OpenShift in der Finanzdienstleistungsbranche
- Verwenden von Azure NetApp Files zum Bereitstellen von IBM Power in Skytap auf Azure
- Verwenden von Azure OpenAI zum Verarbeiten von Podcast-Audiodateien
Aktualisierte Artikel
- Lastenausgleichsoptionen (#fedcb8a570)
- Ausführen eines Capture the Flag-Gamingdiensts mit CTFd auf Azure PaaS (#a67e0fa22b)
- Azure Resource Manager: Überlegungen zur Mehrinstanzenfähigkeit (#340e821068)
- Mandantenmodelle für eine mehrinstanzenfähige Lösung (#9065e2bdea)
- Künstliche Intelligenz (KI): Architektur (#5cfe865d6c)
- Implementieren einer Protokollierung und Überwachung für große Azure OpenAI-Sprachmodelle (#5cfe865d6c)
- Erstellen und Bereitstellen von benutzerdefinierten Dokumentverarbeitungsmodellen in Azure (#41812da656)
- Esri ArcGIS Platform auf Azure Virtual Desktop (#70a52e7f1f)
- Kubernetes-Überwachung und -Protokollierung (#d5ffd66a10)
- Kostenmanagement für Kubernetes (#2c81814c20)
- AKS für Amazon EKS-Experten (#2c81814c20)
- Speicheroptionen für einen Kubernetes-Cluster (#2c81814c20)
- Videoerfassung und Objekterkennung am Edge und in der Cloud (#bbd5c95d5f)
- Pipes- und Filters-Muster (#61a0734817)
- Personalisierte Angebote (#6087dd76ec)
- Überlegungen zum Anwendungsentwurf für unternehmenskritische Workloads in Azure (#84ce263b83)
- Baselinearchitektur von Azure Kubernetes Service (AKS) für AKS in Azure Stack HCI (#3eb3a589bd)
- Bereitstellung und Verwendung von von ARC aktivierten Apps in AKS unter Azure Stack HCI oder Windows Server (#3eb3a589bd)
- Vergleich von Google Cloud- und Azure-Diensten (#47279a2709)
- Architekturstil für n-schichtige Anwendungen (#cd6203d3ec)
- Automatisieren der Dokumentenverarbeitung mit AI Document Intelligence (#eb648ef0c2)
- Umgestalten von Mainframecomputersystemen, auf denen Adabas und Natural ausgeführt werden (#0bf799e475)
- Ausführen von Apache Cassandra auf Azure-VMs (#b357b857d9)
- Datenverschlüsselung für SAP-Anwendungen mithilfe von Delphix und Azure Data Factory oder Azure Synapse Analytics (#b357b857d9)
- Starter-Web-App für die SaaS-Entwicklung (#b357b857d9)
- Netzwerkarchitektur von Azure Kubernetes Service (AKS) für AKS in Azure Stack HCI (#b357b857d9)
- Ausführen von HP-UX-Workloads in Azure mit Stromasys Charon-PAR (#b357b857d9)
- Migrieren von Mainframedaten zu Azure (#b357b857d9)
- Windows 365: Azure-Netzwerkverbindung (#b357b857d9)
- Implementieren einer Open-Source-Jumpserverlösung in Azure (#b357b857d9)
- Erstellen einer AVOps-Lösung (Autonomous Vehicle Operations, autonomer Fahrzeugbetrieb) (#b357b857d9)
- Bereitstellen von AKS und API Management mit mTLS (#b357b857d9)
- Cloudentwurfsmuster (#489ea14073)
- Entwurfs- und Implementierungsmuster (#0c85a6c591)
- Orchestrieren von MLOps mithilfe von Azure Databricks (#396a0b6b9f)
- Zugriff auf Azure OpenAI und andere große Sprachmodelle über ein Gateway (#dd52b35cce)
- Verwenden eines vor mehreren Azure OpenAI-Bereitstellungen oder -Instanzen hinzugefügten Gateways (#dd52b35cce)
- Azure OpenAI-Chat-Baselinearchitektur in einer Azure-Zielzone (#8270921687)
- Baseline OpenAI End-to-End-Chat-Referenzarchitektur (#8270921687)
- Mehrschichtiger Schutz für virtuelle Azure-Computer (#8b7e62185c)
- Integrieren von Teradata VantageCloud Enterprise in Azure Data Factory (#4e8429182b)
- Modellierung des Kreditrisikos und der Ausfallwahrscheinlichkeit (#4e8429182b)
- Azure Synapse Analytics für Zielzonen (#4e8429182b)
- BCDR in mehreren Regionen für Azure Virtual Desktop (#4e8429182b)
- IBM z/OS-Mainframemigration mit Avanade AMT (#4e8429182b)
- Umgestalten von Mainframearchitektur mithilfe von CloudFrame Renovate (#4e8429182b)
- Modernisieren von Mainframe-Workloads mithilfe von Model9 (#4e8429182b)
- Replizieren von Mainframedaten mithilfe von Precisely Connect (#4e8429182b)
- Verschieben von Archivdaten von Mainframesystemen nach Azure (#4e8429182b)
- Einrichten von Echtzeitüberwachung und beobachtbaren Systemen für Medien (#4e8429182b)
- Aktivieren von Machine Learning-Rückschlüssen auf einem Azure IoT Edge-Gerät (#4e8429182b)
- Globale Routingredundanz für unternehmenskritische Webanwendungen (#4e8429182b)
- Lösungen für die Energie- und Umweltbranche (#4e8429182b)
- Azure-Zielzonen: Überlegungen zum Design des Terraform-Moduls (#4e8429182b)
- Für abteilungsspezifische Anforderungen optimierte Virtual WAN-Architektur (#4e8429182b)
- Zugriff mit höherer Sicherheit auf mehrinstanzenfähige Web-Apps aus einem lokalen Netzwerk (#4e8429182b)
- Entwickeln einer RAG-Lösung – Informationsempfangsphase (#9e61a65255)
- Leitfaden zum Entwerfen und Entwickeln einer RAG-Lösung (#9e61a65255)