Azure アーキテクチャ センターの最新情報
Azure アーキテクチャ センター (AAC) は、Azure でソリューションを設計、構築、運用するのに役立ちます。 クラウドのアーキテクチャ スタイルと設計パターンについて説明します。 テクノロジの選択肢とガイドを使用して、ソリューションに適したサービスを決定します。 このガイダンスは、信頼性、セキュリティ、コストの最適化、運用、パフォーマンスなど、クラウドの構築のすべての側面に基づいています。
Azure アーキテクチャ センターでは、以下の新しい記事と更新された記事が最近公開されました。
2026 年 1 月
新しい記事
更新された記事
- Databricks を使用したストリーム処理 (#30efdf0892)
- ミッション クリティカルな Web アプリケーションのグローバル ルーティング冗長性 (#56b194ee8c)
- マルチテナント ソリューションにおけるメッセージングのアーキテクチャ アプローチ (#147d0594c0)
- Web-Queue-Worker アーキテクチャ スタイル (#d6757ae581)
- マルチテナント ソリューションで Azure Kubernetes Service (AKS) を使用するためのガイダンス (#4d3d838723)
2025 年 12 月
更新された記事
- Azure でのドキュメント分類の自動化 (#d587a699fc)
- Azure でのカスタム ドキュメント処理モデルのビルドとデプロイ (#d587a699fc)
- Microsoft Machine Learning 製品とテクノロジの概要 (#d587a699fc)
- 非構造化コンテンツからの情報の抽出とマップ (#d587a699fc)
- Microsoft Agent Framework (#d587a699fc) を使用して Multiple-Agent ワークフロー自動化ソリューションを構築する
- AI アーキテクチャの設計 (#d587a699fc)
- Azure Data Platform の DR - アーキテクチャ (#2baf78b811)
- Azure Data Platform の DR - シナリオの詳細 (#2baf78b811)
- Azure Container Apps へのマイクロサービスのデプロイ (#7521d30186)
- ベクター検索用の Azure サービスを選択する (#7521d30186)
- 障害モード分析 (#d22e122007)
- Azure AI Services を使用して会話ナレッジ マイニング ソリューションを構築する (#9f370bb224)
- データからドキュメントを生成する (#fec7972bc2)
- Azure ランディング ゾーンにおける Microsoft Foundry チャットのベースライン参照アーキテクチャ (#dbb5fdf008)
- RAG ソリューションの設計と開発 (#4c4cbcb7bb)
- Microsoft Fabric を使用したエンドツーエンドの分析 (#7b43e950cc)
- データ モデルについて (#53d151d98c)
- SaaS とマルチテナント ソリューション アーキテクチャ (#bff3bb16ce)
- マルチテナント ソリューションで Azure Private Link サービスを使用するためのガイダンス (#0e60ff395d)
- マルチテナント ソリューションでの ID のアーキテクチャに関する考慮事項 (#00ee9cf7d3)
- .NET 向けの信頼性の高い Web アプリケーション パターン (#0fea2e5039)
- Qlik を使用してメインフレームとミッドレンジのデータを Azure にレプリケート する (#76023e2c9b)
- バッチ処理テクノロジの選択 (#3830ea07c7)
- IBM メインフレームおよびミッドレンジ メッセージ キューを Azure と統合 する (#3830ea07c7)
- コードとしてのインフラストラクチャ (IaC) 用 DevSecOps (#7177c55f3a)
- 基盤モデルのライフサイクルをサポートする設計 (#f351100aa7)
- Azure Firewall を使用して AKS クラスターを保護する (#f351100aa7)
- マルチリージョン クラスターの AKS ベースライン (#f351100aa7)
- Azure Virtual Desktop のマルチリージョン BCDR (#9c9f9b9b79)
- Azure ローカル ベースライン参照アーキテクチャ (#9c9f9b9b79)
- Azure での Java アプリケーション ホスティング オプションの比較 (#c8b5795c3f)
- Azure での IPv4 枯渇の防止 (#c8b5795c3f)
- 監視と診断のガイダンス (#9c5f9272f6)
- Google Cloud と Azure サービスの比較 (#9c5f9272f6)
- キャッシュガイダンス (#3b90d9d820)
- AKS クラスターのベースライン アーキテクチャ (#daf47085b8)
- App Service Environment を使用するエンタープライズ展開 (#5ba01ed0ea)
- セキュリティ テナント間でのクラウド ワークロードの移行 (#c87b907cf0)
2025 年 11 月
新しい記事
- Web-Queue-Worker アーキテクチャ スタイル
- マイクロサービスのデータに関する考慮事項
- API の設計
- MLOps 成熟度モデル
- Java 用の Reliable Web App パターン
- Azure に MongoDB Atlas をデプロイする
- ワークロードに適した AI モデルを選択する
更新された記事
- Azure Container Apps へのマイクロサービスのデプロイ (#b64113461e)
- Azure Machine Learning と Azure AI Vision を使用してビデオ分析を自動化 する (#fbe994e490)
- メディア用 Real-Time 監視および監視可能システムの構築 (#9523c80384)
- Azure アイコン (#e780b39549)
- 負荷分散オプション (#39668ec73c)
- マルチテナント ソリューションにおけるメッセージングのアーキテクチャ アプローチ (#7959885e24)
- ミッション クリティカルなグローバル コンテンツ配信 (#0f46d38455)
- ミッションクリティカルなグローバル HTTP イングレス (#0f46d38455)
- ミッション クリティカルな Web アプリケーションのグローバル ルーティング冗長性 (#0f46d38455)
- データ転送テクノロジの選択 (#fd12403a4a)
- Azure でのドキュメント分類の自動化 (#01d81fef19)
- Azure AI テクノロジの選択 (#be37dd953f)
- Precisely Connect を使用してメインフレーム データをレプリケート する (#3f0cd53f92)
- RAG ソリューションの開発 - チャンクングフェーズ (#c558440e24)
- RAG ソリューションの開発 - チャンク エンリッチメント フェーズ (#c558440e24)
- RAG ソリューションの開発 - 埋め込みフェーズの生成 (#c558440e24)
- RAG ソリューションの開発 - 大規模言語モデルのエンドツーエンド評価フェーズ (#c558440e24)
- RAG ソリューションの開発 - 準備フェーズ (#c558440e24)
- Advanced Azure Kubernetes Service (AKS) マイクロサービス アーキテクチャ (#713baaa0d6)
- Azure Kubernetes Service のマイクロサービス アーキテクチャ (#713baaa0d6)
- AI アーキテクチャの設計 (#be8a0ab42a)
- BMC AMI クラウドを使用してメインフレーム ワークロードを最新化 する (#fa01dc308a)
- ストリーム処理テクノロジの選択 (#1d28bc6ad8)
- Azure Databricks を使用して MLOps を調整する (#8bac038701)
- App Service Environment を使用する高可用性エンタープライズ展開 (#15cff51ed4)
- データ パイプライン オーケストレーション テクノロジの選択 (#d5bb3ca2d3)
- 規制対象データの安全な研究環境の設計 (#42e20acc18)
- Event Hubs と Functions の回復性に優れた設計ガイダンス (#06fd492d4b)
- バックグラウンド ジョブのガイダンス (#27371ebc0f)
- キャッシュガイダンス (#27371ebc0f)
- CDN ガイダンス (#27371ebc0f)
- データのパーティション分割のガイダンス (#27371ebc0f)
- データパーティション分割戦略 (#27371ebc0f)
- 監視と診断のガイダンス (#27371ebc0f)
- 一時的な障害処理 (#27371ebc0f)
- Azure Data Platform の DR - アーキテクチャ (#27371ebc0f)
- Azure Cosmos DB を使用したトランザクション 送信トレイ パターン (#27371ebc0f)
- Azure API Management を使用して Web アプリを移行する (#27371ebc0f)
- Microsoft Fabric を使用したエンドツーエンドの分析 (#27371ebc0f)
2025 年 10 月
新しい記事
- 仮想ネットワーク接続オプションとスポーク間通信
- Azure Pipelines を使用して AKS アプリ用の CI/CD パイプラインを構築する
- Microsoft Fabric で分析データ ストアを選択する
更新された記事
- GitOps for Azure Kubernetes Service (#6082d66146)
- ベクター検索用の Azure サービスの選択 (#9e536e8329)
- ミッション クリティカルな Web アプリケーションのグローバル ルーティング冗長性 (#fd98c13018)
- AWS 用 Microsoft Entra セキュリティ (#c2a02c20b5)
- Azure NetApp Files を使用した Azure Virtual Machines 上の SQL Server (#942ff4bcde)
- データと AI (#a16aaf9b49)
- Advanced Azure Kubernetes Service (AKS) マイクロサービス アーキテクチャ (#84d655fcb7)
- Microsoft Fabric のグリーンフィールド レイクハウス (#1652b2275e)
- SaaS への旅: Dynamics 365 (#58d0c3b054)
- 複数リージョンの負荷分散 (#58d0c3b054)
- 不適切なインスタンス化のアンチパターン (#e3b010f846)
- Web API の実装 (#e3b010f846)
- バックグラウンド作業の指針 (#e3b010f846)
- データパーティション分割のガイダンス (#e3b010f846)
- データパーティション分割戦略 (#e3b010f846)
- 監視と診断のガイダンス (#e3b010f846)
- AKS クラスターのベースライン アーキテクチャ (#aa3d8316fd)
- Azure Virtual Machines のベースライン アーキテクチャ (#393206c28f)
- マルチテナントと Azure OpenAI (#0fcbbd784c)
- 最小限のストレージ – データをレプリケートするための変更フィード (#22cf380a96)
- Azure Security Services を使用した防御の第 1 層の構築 (#a209436e62)
- 基本的な Web アプリケーション (#2beef7de79)
- MLOps 投資を行っている組織向けの生成AIの運用 (#461ec5c22c)
- Azure Databricks を使用して MLOps を調整する (#95cd197bcc)
- 複数の Azure OpenAI デプロイまたはインスタンスの前でゲートウェイを使用する (#7f72473005)
- 機械学習操作 (#7f72473005)
- データベース アーキテクチャの設計 (#8b27a99705)
- メインフレーム データを Azure にレプリケートして同期する (#958e7153c0)
- マルチテナントの Azure アプリ構成に関する考慮事項 (#9ecc68fc6f)
- アーキテクチャ スタイル (#f32add9408)
- Azure ローカル ベースライン参照アーキテクチャ (#201780f215)
- Azure Local Storage スイッチレス アーキテクチャ (#201780f215)
- Linux VM で SAP BW/4HANA を実行する (#dbddbf19f5)
- Databricks を使用したストリーム処理 (#c6f3237c8c)
- 過剰フェッチのアンチパターン (#085903fd32)
- キャッシュガイダンス (#085903fd32)
- CDN ガイダンス (#085903fd32)
- マルチテナント ソリューションの価格モデル (#085903fd32)
- マイクロサービスでのサービス間通信 (#085903fd32)
- バルクヘッド パターン (#085903fd32)
- ゲートウェイ集約パターン (#085903fd32)
- レート制限パターン (#085903fd32)
- Event Hubs と Functions の回復性に優れた設計ガイダンス (#085903fd32)
- 災害復旧のためのマルチリージョン App Service アプリケーションのアプローチ (#085903fd32)
- 自然言語処理技術 (#e85a727da0)
- 画像とテキスト処理で AI エンリッチメントを使用 する (#50db6c881f)
- Microsoft Agent Framework (#2b218fd4f3) を使用して Multiple-Agent ワークフロー自動化ソリューションを構築する
- オンライン トランザクション処理 (OLTP) (#78cf66ffc7)
- AI エージェントオーケストレーション パターン (#164a16ed9f)
- マルチテナント ソリューションで Azure Key Vault を使用 する (#b48a068ca2)