Novedades del Centro de arquitectura de Azure

El Centro de arquitectura de Azure (AAC) le ayuda a diseñar, compilar y usar soluciones en Azure. Conozca los estilos de arquitectura y los patrones de diseño de la nube. Use las guías y las opciones de tecnología para decidir los servicios adecuados para su solución. La guía se basa en todos los aspectos de la creación de la nube, como la confiabilidad, la seguridad, la optimización de costos, las operaciones y el rendimiento.

Los siguientes artículos nuevos y actualizados se han publicado recientemente en el Centro de arquitectura de Azure.

Enero de 2026

Artículos nuevos

• Uso de Azure Kubernetes Service para hospedar cargas de trabajo basadas en GPU

Artículos actualizados

• Procesamiento de flujos con Databricks (#30efdf0892)
• Redundancia de enrutamiento global para aplicaciones web críticas (#56b194ee8c)
• Enfoques arquitectónicos para la mensajería en soluciones multiinquilino (#147d0594c0)
• Estilo de arquitectura Web-Queue-Worker (#d6757ae581)
• Guía para usar Azure Kubernetes Service (AKS) en una solución multiinquilino (#4d3d838723)

Diciembre de 2025

Artículos actualizados

• Automatización de la clasificación de documentos en Azure (#d587a699fc)
• Compilación e implementación de modelos de procesamiento de documentos personalizados en Azure (#d587a699fc)
• Introducción a los productos y tecnologías de Microsoft Machine Learning (#d587a699fc)
• Extraer y mapear información del contenido no estructurado (#d587a699fc)
• Creación de una solución de automatización de flujos de trabajo de Multiple-Agent mediante Microsoft Agent Framework (#d587a699fc)
• Diseño de arquitectura de IA (#d587a699fc)
• Recuperación ante desastres para la plataforma de datos de Azure: arquitectura (#2baf78b811)
• Recuperación ante desastres para la plataforma de datos de Azure: detalles del escenario (#2baf78b811)
• Implementación de microservicios en Azure Container Apps (#7521d30186)
• Elección de un servicio de Azure para la búsqueda de vectores (#7521d30186)
• Análisis del modo de error (#d22e122007)
• Creación de una solución de minería de conocimiento de conversación mediante Azure AI Services (#9f370bb224)
• Generar documentos a partir de los datos (#fec7972bc2)
• Arquitectura de referencia de Chat de Microsoft Foundry de línea base en una zona de aterrizaje de Azure (#dbb5fdf008)
• Diseñar y desarrollar una solución RAG (#4c4cbcb7bb)
• Análisis extremo a extremo con Microsoft Fabric (#7b43e950cc)
• Descripción de los modelos de datos (#53d151d98c)
• Arquitectura de soluciones SaaS y multiinquilino (#bff3bb16ce)
• Guía para usar el servicio Azure Private Link en una solución multiinquilino (#0e60ff395d)
• Consideraciones de arquitectura para la identidad en una solución multiinquilino (#00ee9cf7d3)
• Patrón de aplicación web confiable para .NET (#0fea2e5039)
• Replicación de datos de sistema central y de rango medio en Azure mediante Qlik (#76023e2c9b)
• Elegir una tecnología de procesamiento por lotes (#3830ea07c7)
• Integración de colas de mensajes de sistema central y de rango medio de IBM con Azure (#3830ea07c7)
• DevSecOps para infraestructura como código (IaC) (#7177c55f3a)
• Diseño para apoyar ciclos de vida de modelos fundacionales (#f351100aa7)
• Uso de Azure Firewall para ayudar a proteger un clúster de AKS (#f351100aa7)
• Línea base de AKS para clústeres de varias regiones (#f351100aa7)
• BCDR multiregión para Azure Virtual Desktop (#9c9f9b9b79)
• Arquitectura de referencia de línea base local de Azure (#9c9f9b9b79)
• Comparación de las opciones de hospedaje de aplicaciones Java en Azure (#c8b5795c3f)
• Evitar el agotamiento de IPv4 en Azure (#c8b5795c3f)
• Guía de supervisión y diagnóstico (#9c5f9272f6)
• Comparación de servicios de Google Cloud a Azure (#9c5f9272f6)
• Guía de almacenamiento en caché (#3b90d9d820)
• Arquitectura de línea base para un clúster de AKS (#daf47085b8)
• Implementación empresarial que usa App Service Environment (#5ba01ed0ea)
• Migra cargas de trabajo en la nube entre arrendatarios de seguridad (#c87b907cf0)

Noviembre de 2025

Artículos nuevos

• Estilo de arquitectura Web-Queue-Worker
• Consideraciones de datos para microservicios
• Diseño de API
• Modelo de madurez de MLOps
• Patrón de aplicación web confiable para Java
• Implementación de MongoDB Atlas en Azure
• Elección del modelo de IA adecuado para la carga de trabajo

Artículos actualizados

• Implementación de microservicios en Azure Container Apps (#b64113461e)
• Automatización del análisis de vídeo mediante Azure Machine Learning y Azure AI Vision (#fbe994e490)
• Construir sistemas de supervisión y observabilidad en Tiempo Real(#9523c80384)
• Iconos de Azure (#e780b39549)
• Opciones de equilibrio de carga (#39668ec73c)
• Enfoques arquitectónicos para la mensajería en soluciones multiinquilino (#7959885e24)
• Entrega de contenido global crítico para la misión (#0f46d38455)
• Acceso HTTP global crítico para la misión (#0f46d38455)
• Redundancia de enrutamiento global para aplicaciones web críticas (#0f46d38455)
• Elegir una tecnología de transferencia de datos (#fd12403a4a)
• Automatización de la clasificación de documentos en Azure (#01d81fef19)
• Elección de una tecnología de Azure AI (#be37dd953f)
• Replicación de datos del sistema central mediante conexión precisa (#3f0cd53f92)
• Desarrollo de una solución RAG: fase de fragmentación (#c558440e24)
• Desarrollo de una solución RAG: fase de enriquecimiento de fragmentos (#c558440e24)
• Desarrollar una solución RAG - Fase de generación de embeddings (#c558440e24)
• Desarrollo de una solución RAG: fase de evaluación de un extremo a otro del modelo de lenguaje grande (#c558440e24)
• Desarrollo de una solución RAG: fase de preparación (#c558440e24)
• Arquitectura avanzada de microservicios de Azure Kubernetes Service (AKS) (#713baaa0d6)
• Arquitectura de microservicios en Azure Kubernetes Service (#713baaa0d6)
• Diseño de arquitectura de IA (#be8a0ab42a)
• Modernización de las cargas de trabajo del sistema central mediante BMC AMI Cloud (#fa01dc308a)
• Elegir una tecnología de procesamiento de flujos (#1d28bc6ad8)
• Uso de Azure Databricks para orquestar MLOps (#8bac038701)
• Implementación empresarial de alta disponibilidad que usa App Service Environment (#15cff51ed4)
• Elegir una tecnología de orquestación de canalización de datos (#d5bb3ca2d3)
• Diseñar un entorno de investigación seguro para datos regulados (#42e20acc18)
• Guía de diseño resistente para Event Hubs y Functions (#06fd492d4b)
• Guía de trabajos en segundo plano (#27371ebc0f)
• Guía de almacenamiento en caché (#27371ebc0f)
• Guía de red CDN (#27371ebc0f)
• Guía de creación de particiones de datos (#27371ebc0f)
• Estrategias de creación de particiones de datos (#27371ebc0f)
• Guía de supervisión y diagnóstico (#27371ebc0f)
• Control de errores transitorios (#27371ebc0f)
• Recuperación ante desastres para la plataforma de datos de Azure: arquitectura (#27371ebc0f)
• Patrón de bandeja de salida transaccional con Azure Cosmos DB (#27371ebc0f)
• Migración de una aplicación web mediante Azure API Management (#27371ebc0f)
• Análisis de un extremo a otro con Microsoft Fabric (#27371ebc0f)

Octubre de 2025

Artículos nuevos

• Opciones de conectividad de red virtual y comunicación entre radios
• Compilación de una canalización de CI/CD para aplicaciones de AKS mediante Azure Pipelines
• Elegir un almacén de datos analíticos en Microsoft Fabric

Artículos actualizados

• GitOps para Azure Kubernetes Service (#6082d66146)
• Elección de un servicio de Azure para búsqueda de vectores (#9e536e8329)
• Redundancia de enrutamiento global para aplicaciones web críticas (#fd98c13018)
• Seguridad de Microsoft Entra para AWS (#c2a02c20b5)
• SQL Server en Azure Virtual Machines con Azure NetApp Files (#942ff4bcde)
• Datos e inteligencia artificial (#a16aaf9b49)
• Arquitectura avanzada de microservicios de Azure Kubernetes Service (AKS) (#84d655fcb7)
• Greenfield Lakehouse en Microsoft Fabric (#1652b2275e)
• El recorrido a SaaS: Dynamics 365 (#58d0c3b054)
• Equilibrio de carga de varias regiones (#58d0c3b054)
• Antipatrón de instanciación incorrecta (#e3b010f846)
• Implementación de API web (#e3b010f846)
• Guía de trabajos en segundo plano (#e3b010f846)
• Guía de creación de particiones de datos (#e3b010f846)
• Estrategias de creación de particiones de datos (#e3b010f846)
• Guía de supervisión y diagnóstico (#e3b010f846)
• Arquitectura de línea base para un clúster de AKS (#aa3d8316fd)
• Arquitectura de línea base de Azure Virtual Machines (#393206c28f)
• Multitenencia y Azure OpenAI (#0fcbbd784c)
• Almacenamiento mínimo: flujo de cambios para replicar datos (#22cf380a96)
• Creación de la primera capa de defensa con Azure Security Services (#a209436e62)
• Aplicación web básica (#2beef7de79)
• Operaciones de inteligencia artificial generativa para organizaciones con inversiones en MLOps (#461ec5c22c)
• Uso de Azure Databricks para orquestar MLOps (#95cd197bcc)
• Uso de una puerta de enlace delante de varias implementaciones o instancias de Azure OpenAI (#7f72473005)
• Operaciones de aprendizaje automático (#7f72473005)
• Diseño de arquitectura de bases de datos (#8b27a99705)
• Replicación y sincronización de datos del sistema central en Azure (#958e7153c0)
• Consideraciones de la Azure App Configuration para multitenencia (#9ecc68fc6f)
• Estilos de arquitectura (#f32add9408)
• Arquitectura de referencia de línea base local de Azure (#201780f215)
• Arquitectura sin conmutador de Azure Local Storage (#201780f215)
• Ejecución de SAP BW/4HANA con máquinas virtuales Linux (#dbddbf19f5)
• Procesamiento de flujos con Databricks (#c6f3237c8c)
• Antipatrón Extraneous Fetching (#085903fd32)
• Guía de almacenamiento en caché (#085903fd32)
• Guía de red CDN (#085903fd32)
• Modelos de precios para una solución multiinquilino (#085903fd32)
• Comunicación entre servicios en microservicios (#085903fd32)
• Patrón mamparo (#085903fd32)
• Patrón de agregación de pasarelas (#085903fd32)
• Patrón de limitación de velocidad (#085903fd32)
• Guía de diseño resistente para Event Hubs y Functions (#085903fd32)
• Enfoques de aplicaciones de App Service de varias regiones para la recuperación ante desastres (#085903fd32)
• Tecnología de procesamiento de lenguaje natural (#e85a727da0)
• Uso de enriquecimiento de IA mediante procesamiento de imágenes y texto (#50db6c881f)
• Creación de una solución de automatización de flujos de trabajo de Multiple-Agent mediante Microsoft Agent Framework (#2b218fd4f3)
• Procesamiento de transacciones en línea (OLTP) (#78cf66ffc7)
• Patrones de orquestación del agente de IA (#164a16ed9f)
• Uso de Azure Key Vault en una solución multiinquilino (#b48a068ca2)