Azure 아키텍처 센터의 새로운 기능
AAC(Azure 아키텍처 센터)는 Azure에서 솔루션을 디자인, 빌드 및 운영하는 데 유용합니다. 클라우드 아키텍처 스타일 및 디자인 패턴에 대해 알아봅니다. 기술 선택 사항 및 가이드를 사용하여 솔루션에 적합한 서비스를 결정합니다. 이 지침은 안정성, 보안, 비용 최적화, 운영 및 성능과 같은 클라우드를 위한 빌드의 모든 측면을 기반으로 합니다.
다음 새 문서와 업데이트된 문서는 최근에 Azure 아키텍처 센터에 게시되었습니다.
2026년 1월
새로운 기사
업데이트된 기사들
- Databricks를 사용한 스트림 처리 (#30efdf0892)
- 중요 업무용 웹 애플리케이션에 대한 글로벌 라우팅 중복성 (#56b194ee8c)
- 다중 테넌트 솔루션의 메시징에 대한 아키텍처 접근 방식 (#147d0594c0)
- 웹 대기열-작업자 아키텍처 스타일 (#d6757ae581)
- 다중 테넌트 솔루션에서 AKS(Azure Kubernetes Service)를 사용하기 위한 지침 (#4d3d838723)
2025년 12월
업데이트된 기사들
- Azure에서 문서 분류 자동화 (#d587a699fc)
- Azure에서 사용자 지정 문서 처리 모델 빌드 및 배포 (#d587a699fc)
- Microsoft Machine Learning 제품 및 기술 개요 (#d587a699fc)
- 구조화되지 않은 콘텐츠에서 정보 추출 및 매핑 (#d587a699fc)
- Microsoft Agent Framework(#d587a699fc)를 사용하여 Multiple-Agent 워크플로 자동화 솔루션 빌드
- AI 아키텍처 디자인 (#d587a699fc)
- Azure Data Platform용 DR - 아키텍처 (#2baf78b811)
- Azure Data Platform용 DR - 시나리오 세부 정보 (#2baf78b811)
- Azure Container Apps에 마이크로 서비스 배포 (#7521d30186)
- Vector Search용 Azure 서비스 선택 (#7521d30186)
- 실패 모드 분석 (#d22e122007)
- Azure AI Services(#9f370bb224)를 사용하여 대화 지식 마이닝 솔루션 빌드
- 데이터에서 문서 생성 (#fec7972bc2)
- Azure 랜딩 존에서의 기본 Microsoft Foundry 채팅 참조 아키텍처 (#dbb5fdf008)
- RAG 솔루션 디자인 및 개발 (#4c4cbcb7bb)
- Microsoft Fabric을 사용하는 엔드 투 엔드 분석 (#7b43e950cc)
- 데이터 모델 이해 (#53d151d98c)
- SaaS 및 다중 테넌트 솔루션 아키텍처 (#bff3bb16ce)
- 다중 테넌트 솔루션에서 Azure Private Link 서비스를 사용하기 위한 지침 (#0e60ff395d)
- 다중 테넌트 솔루션의 ID에 대한 아키텍처 고려 사항 (#00ee9cf7d3)
- .NET용 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴 (#0fea2e5039)
- Qlik를 사용하여 메인프레임 및 미드레인지 데이터를 Azure에 복제 (#76023e2c9b)
- 일괄 처리 기술 선택 (#3830ea07c7)
- AZURE(#3830ea07c7)와 IBM 메인프레임 및 미드레인지 메시지 큐 통합
- IaC(Infrastructure as Code)에 대한 DevSecOps(#7177c55f3a)
- 기초 모델 수명 주기를 지원하도록 디자인 (#f351100aa7)
- Azure Firewall을 사용하여 AKS 클러스터 보호 (#f351100aa7)
- 다중region 클러스터에 대한 AKS 기준 (#f351100aa7)
- Azure Virtual Desktop용 다중 지역 BCDR (#9c9f9b9b79)
- Azure 로컬 기준 참조 아키텍처 (#9c9f9b9b79)
- Azure에서 Java 애플리케이션 호스팅 옵션 비교 (#c8b5795c3f)
- Azure에서 IPv4 소모 방지 (#c8b5795c3f)
- 모니터링 및 진단 지침 (#9c5f9272f6)
- Google Cloud-Azure 서비스 비교 (#9c5f9272f6)
- 캐싱 지침 (#3b90d9d820)
- AKS 클러스터에 대한 기준 아키텍처 (#daf47085b8)
- App Service Environment를 사용하는 엔터프라이즈 배포(#5ba01ed0ea)
- 보안 테넌트 간에 클라우드 워크로드 마이그레이션 (#c87b907cf0)
2025년 11월
새로운 기사
- 웹-큐-워커 아키텍처 스타일
- 마이크로 서비스에 대한 데이터 고려 사항
- API 디자인
- MLOps 완성 모델
- Java용 신뢰할 수 있는 웹앱 패턴
- Azure에서 MongoDB Atlas 배포
- 워크로드에 적합한 AI 모델 선택
업데이트된 기사들
- Azure Container Apps에 마이크로 서비스 배포 (#b64113461e)
- Azure Machine Learning 및 Azure AI Vision (#fbe994e490)을 사용하여 비디오 분석 자동화
- 미디어를 위한 실시간 모니터링 및 관찰 시스템 구축 (#9523c80384)
- Azure Icons (#e780b39549)
- 부하 분산 옵션 (#39668ec73c)
- 다중 테넌트 솔루션의 메시징에 대한 아키텍처 접근 방식 (#7959885e24)
- 중요 업무용 글로벌 콘텐츠 배달 (#0f46d38455)
- 중요 업무용 글로벌 HTTP 수신 (#0f46d38455)
- 중요 업무용 웹 애플리케이션에 대한 글로벌 라우팅 중복성 (#0f46d38455)
- 데이터 전송 기술 선택 (#fd12403a4a)
- Azure에서 문서 분류 자동화 (#01d81fef19)
- Azure AI 기술 선택 (#be37dd953f)
- 정밀 연결을 사용하여 메인프레임 데이터 복제 (#3f0cd53f92)
- RAG 솔루션 개발 - 청크화 단계 (#c558440e24)
- RAG 솔루션 개발 - 청크 보강 단계 (#c558440e24)
- RAG 솔루션 개발 - 포함 단계 생성 (#c558440e24)
- RAG 솔루션 개발 - 대규모 언어 모델 엔드 투 엔드 평가 단계 (#c558440e24)
- RAG 솔루션 개발 - 준비 단계 (#c558440e24)
- AKS(Advanced Azure Kubernetes Service) 마이크로 서비스 아키텍처 (#713baaa0d6)
- Azure Kubernetes Service의 마이크로 서비스 아키텍처 (#713baaa0d6)
- AI 아키텍처 디자인 (#be8a0ab42a)
- BMC AMI Cloud를 사용하여 메인프레임 워크로드 현대화 (#fa01dc308a)
- 스트림 처리 기술 선택 (#1d28bc6ad8)
- Azure Databricks를 사용하여 MLOps를 오케스트레이션합니다 #8bac038701
- App Service Environment를 사용하는 고가용성 엔터프라이즈 배포 (#15cff51ed4)
- 데이터 파이프라인 오케스트레이션 기술 선택 (#d5bb3ca2d3)
- 규제 대상 데이터에 대한 보안 연구 환경 설계 (#42e20acc18)
- Event Hubs 및 Functions에 대한 복원력 있는 디자인 지침 (#06fd492d4b)
- 백그라운드 작업 지침 (#27371ebc0f)
- 캐싱 지침 (#27371ebc0f)
- CDN 지침 (#27371ebc0f)
- 데이터 분할 지침 (#27371ebc0f)
- 데이터 분할 전략 (#27371ebc0f)
- 모니터링 및 진단 지침 (#27371ebc0f)
- 일시적인 오류 처리 (#27371ebc0f)
- Azure Data Platform용 DR - 아키텍처 (#27371ebc0f)
- Azure Cosmos DB를 사용하는 트랜잭션 아웃박스 패턴 (#27371ebc0f)
- Azure API Management를 사용하여 웹앱 마이그레이션 (#27371ebc0f)
- Microsoft Fabric을 사용한 엔드 투 엔드 분석 (#27371ebc0f)
2025년 10월
새로운 기사
- 가상 네트워크 연결 옵션 및 스포크 간 통신
- Azure Pipelines를 사용하여 AKS 앱용 CI/CD 파이프라인 빌드
- Microsoft Fabric에서 분석 데이터 저장소 선택
업데이트된 기사들
- Azure Kubernetes Service용 GitOps (#6082d66146)
- 벡터 검색을 위한 Azure 서비스 선택 (#9e536e8329)
- 중요 업무용 웹 애플리케이션에 대한 글로벌 라우팅 중복성 (#fd98c13018)
- AWS용 Microsoft Entra 보안 (#c2a02c20b5)
- Azure NetApp Files를 사용한 Azure Virtual Machines의 SQL Server (#942ff4bcde)
- 데이터 및 AI (#a16aaf9b49)
- AKS(Advanced Azure Kubernetes Service) 마이크로 서비스 아키텍처 (#84d655fcb7)
- Microsoft Fabric의 그린필드 레이크하우스 (#1652b2275e)
- SaaS: Dynamics 365 (#58d0c3b054)로의 여정
- 다중 지역 부하 분산 (#58d0c3b054)
- 부적절한 인스턴스화 안티패턴 (#e3b010f846)
- Web API 구현 (#e3b010f846)
- 백그라운드 작업 지침 (#e3b010f846)
- 데이터 분할 지침 (#e3b010f846)
- 데이터 분할 전략 (#e3b010f846)
- 모니터링 및 진단 지침 (#e3b010f846)
- AKS 클러스터에 대한 기준 아키텍처 (#aa3d8316fd)
- Azure Virtual Machines 기준 아키텍처 (#393206c28f)
- 다중 테넌트 및 Azure OpenAI (#0fcbbd784c)
- 최소 스토리지 – 데이터 복제를 위한 피드 변경 (#22cf380a96)
- Azure Security Services를 사용하여 첫 번째 방어 계층 빌드 (#a209436e62)
- 기본 웹 애플리케이션 (#2beef7de79)
- MLOps에 투자한 조직을 위한 생성 AI 운영 (#461ec5c22c)
- Azure Databricks를 사용하여 MLOps를 오케스트레이션합니다 (#95cd197bcc)
- 여러 Azure OpenAI 배포 또는 인스턴스 앞에서 게이트웨이 사용 (#7f72473005)
- 기계 학습 작업 (#7f72473005)
- 데이터베이스 아키텍처 디자인 (#8b27a99705)
- 메인프레임 데이터를 Azure에 복제 및 동기화 (#958e7153c0)
- 다중 테넌트(#9ecc68fc6f)에 대한 Azure App Configuration 고려 사항
- 아키텍처 스타일 (#f32add9408)
- Azure 로컬 기준 참조 아키텍처 (#201780f215)
- Azure 로컬 스토리지 스위치리스 아키텍처 (#201780f215)
- Linux VM에서 SAP BW/4HANA 실행 (#dbddbf19f5)
- Databricks를 사용한 스트림 처리 (#c6f3237c8c)
- 불필요한 가져오기 안티패턴 (#085903fd32)
- 캐싱 지침 (#085903fd32)
- CDN 지침 (#085903fd32)
- 다중 테넌트 솔루션에 대한 가격 책정 모델 (#085903fd32)
- 마이크로 서비스의 서비스 간 통신 (#085903fd32)
- 벌크헤드 패턴 (#085903fd32)
- 게이트웨이 집계 패턴 (#085903fd32)
- 속도 제한 패턴 (#085903fd32)
- Event Hubs 및 Functions에 대한 복원성 있는 디자인 지침 (#085903fd32)
- 재해 복구를 위한 다지역 앱 서비스 접근법 (#085903fd32)
- 자연어 처리 기술 (#e85a727da0)
- 이미지 및 텍스트 처리와 함께 AI 보강 사용 (#50db6c881f)
- Microsoft Agent Framework(#2b218fd4f3)를 사용하여 Multiple-Agent 워크플로 자동화 솔루션 빌드
- OLTP(온라인 트랜잭션 처리) (#78cf66ffc7)
- AI 에이전트 오케스트레이션 패턴 (#164a16ed9f)
- 다중 테넌트 솔루션에서 Azure Key Vault 사용 (#b48a068ca2)