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Azure 体系结构中心中的新增内容
Azure 体系结构中心 (AAC) 可帮助你在 Azure 上设计、构建和运行解决方案。 了解云体系结构样式和设计模式。 使用技术选择和指南来决定适合你的解决方案的服务。 本指南基于为云构建的各个方面，例如可靠性、安全性、成本优化、作和性能。
最近在 Azure 体系结构中心发布了以下新文章和更新的文章。
2025 年 12 月
更新的文章
- 将微服务部署到 Azure 容器应用 （#7521d30186）
- 选择用于矢量搜索的 Azure 服务 （#7521d30186）
- 多租户解决方案中标识的体系结构注意事项 （#00ee9cf7d3）
- 适用于 .NET 的可靠 Web 应用模式 （#0fea2e5039）
- 使用 Qlik 将大型机和 Midrange 数据复制到 Azure （#76023e2c9b）
- 选择批处理技术 （#3830ea07c7）
- 将 IBM 大型机和中型消息队列与 Azure 集成 （#3830ea07c7）
- 用于基础结构即代码的 DevSecOps （IaC） （#7177c55f3a）
- 支持基础模型生命周期的设计 （#f351100aa7）
- 使用 Azure 防火墙来帮助保护 AKS 群集 （#f351100aa7）
- 多区域群集的 AKS 基线 （#f351100aa7）
- 适用于 Azure 虚拟桌面的多区域 BCDR （#9c9f9b9b79）
- 使用 Azure Synapse 进行端到端分析（#9c9f9b9b79）
- Azure 本地基线参考体系结构 （#9c9f9b9b79）
- 比较 Azure 上的 Java 应用程序托管选项 （#c8b5795c3f）
- 防止 Azure 中的 IPv4 耗尽 （#c8b5795c3f）
- 监视和诊断指南 （#9c5f9272f6）
- Google Cloud 到 Azure 服务比较 （#9c5f9272f6）
- 缓存指南 （#3b90d9d820）
- 适用于 Azure 数据平台的 DR - 体系结构 （#3b90d9d820）
- AKS 群集的基线体系结构 （#daf47085b8）
- 使用应用服务环境的企业部署 （#5ba01ed0ea）
- 跨安全租户迁移云工作负荷 （#c87b907cf0）
2025 年 11 月
新文章
- Web-Queue-Worker体系结构样式
- 微服务的数据注意事项
- API 设计
- MLOps 成熟度模型
- 适用于 Java 的可靠 Web 应用模式
- 在 Azure 中部署 MongoDB Atlas
- 为工作负荷选择正确的 AI 模型
更新的文章
- 将微服务部署到 Azure 容器应用 （#b64113461e）
- 使用 Azure 机器学习和 Azure AI 视觉自动执行视频分析 （#fbe994e490）
- 为媒体构建实时监控和可观测系统 （#9523c80384）
- Azure 图标 （#e780b39549）
- 负载均衡选项 （#39668ec73c）
- 多租户解决方案中消息传递的体系结构方法 （#7959885e24）
- 任务关键型全局内容交付 （#0f46d38455）
- 任务关键型全局 HTTP 入口 （#0f46d38455）
- 任务关键型 Web 应用程序的全局路由冗余 （#0f46d38455）
- 选择数据传输技术 （#fd12403a4a）
- 在 Azure 中自动执行文档分类 （#01d81fef19）
- 选择 Azure AI 技术 （#be37dd953f）
- 使用精确连接复制大型机数据 （#3f0cd53f92）
- 开发 RAG 解决方案 - 分块阶段 （#c558440e24）
- 开发 RAG 解决方案 - 区块扩充阶段 （#c558440e24）
- 开发 RAG 解决方案 - 生成嵌入阶段 （#c558440e24）
- 开发 RAG 解决方案 - 大型语言模型端到端评估阶段 （#c558440e24）
- 开发 RAG 解决方案 - 准备阶段 （#c558440e24）
- 高级 Azure Kubernetes 服务 （AKS） 微服务体系结构 （#713baaa0d6）
- Azure Kubernetes 服务上的微服务体系结构 （#713baaa0d6）
- 使用 Azure Kubernetes 服务托管基于 GPU 的工作负荷 （#a8af06a6fc）
- 基线 Microsoft Foundry Chat 参考架构 （#be8a0ab42a）
- 在 Azure 登陆区域内的 Microsoft Foundry 聊天参考架构基线 （#be8a0ab42a）
- 基本Microsoft Foundry Chat 参考体系结构 （#be8a0ab42a）
- AI 体系结构设计 （#be8a0ab42a）
- 使用 BMC AMI 云实现大型机工作负载现代化 （#fa01dc308a）
- 选择流处理技术 （#1d28bc6ad8）
- 使用 Azure Databricks 协调 MLOps （#8bac038701）
- 使用应用服务环境的高可用性企业部署 （#15cff51ed4）
- 选择数据管道编排技术 （#d5bb3ca2d3）
- 设计受管制数据的安全研究环境 （#42e20acc18）
- 事件中心和函数的弹性设计指南 （#06fd492d4b）
- 后台作业指南 （#27371ebc0f）
- 缓存指南 （#27371ebc0f）
- CDN 指南 （#27371ebc0f）
- 数据分区指南 （#27371ebc0f）
- 数据分区策略 （#27371ebc0f）
- 监视和诊断指南 （#27371ebc0f）
- 暂时性故障处理 （#27371ebc0f）
- 适用于 Azure 数据平台的 DR - 体系结构 （#27371ebc0f）
- 使用 Azure Cosmos DB 的事务发件箱模式 （#27371ebc0f）
- 使用 Azure API 管理迁移 Web 应用 （#27371ebc0f）
- 使用 Azure Synapse 进行端到端分析 （#27371ebc0f）
2025 年 10 月
新文章
更新的文章
- 适用于 Azure Kubernetes 服务的 GitOps （#6082d66146）
- 选择用于矢量搜索的 Azure 服务 （#9e536e8329）
- 任务关键型 Web 应用程序的全局路由冗余 （#fd98c13018）
- Microsoft Entra 对 AWS 的安全保护 （#c2a02c20b5）
- 具有 Azure NetApp 文件的 Azure 虚拟机上的 SQL Server （#942ff4bcde）
- 数据和 AI （#a16aaf9b49）
- 高级 Azure Kubernetes 服务 （AKS） 微服务体系结构 （#84d655fcb7）
- Microsoft Fabric 上的格林菲尔德湖屋 （#1652b2275e）
- SaaS 之旅：Dynamics 365 （#58d0c3b054）
- 多区域负载均衡 （#58d0c3b054）
- 不当实例化反模式 （#e3b010f846）
- Web API 实现 （#e3b010f846）
- 后台作业指南 （#e3b010f846）
- 数据分区指南 （#e3b010f846）
- 数据分区策略 （#e3b010f846）
- 监视和诊断指南 （#e3b010f846）
- AKS 群集的基线体系结构 （#aa3d8316fd）
- Azure 虚拟机基线体系结构 （#393206c28f）
- 多租户和 Azure OpenAI （#0fcbbd784c）
- 最小存储 - 更改源以复制数据 （#22cf380a96）
- 使用 Azure 安全服务构建第一层防御 （#a209436e62）
- 基本Microsoft Foundry 聊天参考体系结构 （#21206b3026）
- 基本 Web 应用程序 （#2beef7de79）
- 对拥有 MLOps 投资的组织的生成式 AI 运营（#461ec5c22c）
- 使用 Azure Databricks 协调 MLOps （#95cd197bcc）
- 在多个 Azure OpenAI 部署或实例前使用网关 （#7f72473005）
- 机器学习运维 （#7f72473005）
- 数据库体系结构设计 （#8b27a99705）
- 将大型机数据复制和同步到 Azure （#958e7153c0）
- 多租户的 Azure 应用配置注意事项 （#9ecc68fc6f）
- 体系结构样式 （#f32add9408）
- Azure 本地基线参考体系结构 （#201780f215）
- Azure 本地存储无交换机体系结构 （#201780f215）
- 使用 Linux VM 运行 SAP BW/4HANA （#dbddbf19f5）
- 使用 Databricks 进行流处理 （#c6f3237c8c）
- 多余的提取反模式 （#085903fd32）
- 缓存指南 （#085903fd32）
- CDN 指南 （#085903fd32）
- 多租户解决方案的定价模型 （#085903fd32）
- 微服务中的服务间通信 （#085903fd32）
- 隔板模式 （#085903fd32）
- 网关聚合模式 （#085903fd32）
- 速率限制模式 （#085903fd32）
- 事件中心和函数的弹性设计指南 （#085903fd32）
- 灾难恢复的多区域应用服务应用方法 （#085903fd32）
- 自然语言处理技术 （#e85a727da0）
- 将 AI 扩充与图像和文本处理 配合使用（#50db6c881f）
- 使用 Microsoft Agent Framework 生成 Multiple-Agent 工作流自动化解决方案 （#2b218fd4f3）
- 联机事务处理 （OLTP） （#78cf66ffc7）
- AI 代理业务流程模式 （#164a16ed9f）
- 在多租户解决方案中使用 Azure Key Vault （#b48a068ca2）
2025 年 9 月
新文章
- 设计微服务体系结构
- 了解数据模型
- 准备在 Azure 中选择数据存储
- N 层体系结构样式
- Azure 沙盒
- 大型计算体系结构样式
- 使用应用服务环境的企业部署
- 多租户解决方案中成本管理和分配的体系结构方法
更新的文章
- 在金融服务行业使用 Azure Red Hat OpenShift （#ad25ed2773）
- Azure Kubernetes 服务上的 WordPress （#44c8ebc26f）
- Azure 上任务关键型工作负荷的应用程序设计注意事项 （#492e70d42d）
- Azure 上任务关键型工作负荷的应用程序平台注意事项 （#492e70d42d）
- Azure 上任务关键型工作负荷的数据平台 （#492e70d42d）
- Azure 上任务关键型工作负荷的部署和测试 （#492e70d42d）
- Azure 上与关键任务相关的工作负载的健康建模 （#492e70d42d）
- Azure 上的任务关键型体系结构 （#492e70d42d）
- Azure 上任务关键型工作负荷的网络和连接 （#492e70d42d）
- Azure 上任务关键型工作负荷的操作 （#492e70d42d）
- Azure 上关键任务工作负载的安全注意事项 （#492e70d42d）
- 使用 Azure Synapse Analytics 进行近实时 Lakehouse 数据处理 （#6c01e8c317）
- 使用 AI 预测客户订单 （#dbc13eeb47）
- Cache-Aside 模式 （#071c00e39a）
- Azure 虚拟桌面登陆区域设计指南 （#c8d0141fd0）
- Azure 登陆区域 - Bicep 模块设计注意事项 （#c8d0141fd0）
- 大数据体系结构 （#1c134123f5）
- 在 Azure 上生成和部署自定义文档处理模型 （#2acffc8aba）
- Azure 应用程序的设计原则 （#400d41d666）
- 在 Azure 数据工厂和 Azure Synapse Analytics 中使用 Delphix 进行数据掩码 （#ef9e5faee4）
- 使用 Delphix 和 Azure 数据工厂或 Azure Synapse Analytics 对 SAP 数据进行混淆 (#ef9e5faee4)
- 使用 Power Automate 和 AI Builder 从对象中提取文本 （#572d764469）
- 使用 Avanade AMT 进行 IBM z/OS 大型机迁移 （#90e1321f71）
- 使用 CloudFrame Renovate 重构大型机体系结构 （#90e1321f71）
- 使用 Verastream 主机集成器将大型机应用程序扩展到 Azure （#90e1321f71）
- 使用 Luminex 将大型机文件和磁带备份到 Azure （#90e1321f71）
- 使用 mLogica LIBER*IRIS（#90e1321f71） 将大型机数据层迁移到 Azure
- 将大型机数据迁移到 Azure （#90e1321f71）
- 使用 BMC AMI 云实现大型机工作负载现代化 （#90e1321f71）
- 使用精确连接复制大型机数据 （#90e1321f71）
- Azure VM 上的 Micro Focus Enterprise Server （#90e1321f71）
- 使用 Skytap 将 AIX 工作负荷迁移到 Azure （#90e1321f71）
- 使用 Skytap 将 IBM i 系列迁移到 Azure （#90e1321f71）
- 现代化大型机和中型机数据 （#90e1321f71）
- 将存档数据从大型机系统移动到 Azure （#90e1321f71）
- 大容量批处理事务处理 （#90e1321f71）
- 在 Azure 上重新设计 IBM z/OS 批处理应用程序 （#90e1321f71）
- 将 IBM z/TPF 大型机系统重构到 Azure （#90e1321f71）
- 使用高级重构大型机应用程序（#90e1321f71）。
- 使用 Astadia 重构大型机应用程序 （#90e1321f71）
- 使用 Raincode IMSql 在 Azure 上重新托管 IMS DC 和 IMS DB （#90e1321f71）
- 使用 NTT DATA UniKix 重新托管大型机应用程序 （#90e1321f71）
- 在 Azure 上重新编写 AIX 工作负荷 （#90e1321f71）
- 在多租户解决方案中使用 Azure Key Vault （#e29a661cae）
- 为媒体构建实时监控和可观测的系统 （#4462678826）
- 将微服务部署到 Azure 容器应用 （#4462678826）
- 从本地 AIX UNIX 迁移到 Azure Linux （#4462678826）
- 使用 API 管理和 GitHub 设计出色的 API 开发人员体验 （#4462678826）
- 使用 Azure 防火墙来帮助保护 AKS 群集 （#4462678826）
- AKS 集群的蓝绿部署 （#4462678826）
- 使命关键基线与应用服务 （#4462678826）
- 多区域负载均衡 （#4462678826）
- 什么是 Data Lake？ （#8fd4591d55）
- Azure 虚拟机基线体系结构 （#0774285af4）
- Azure 登陆区域中的 Azure 虚拟机基线体系结构 （#0774285af4）
- 基线高度可用的区域冗余应用服务 Web 应用程序 （#0774285af4）
- 改进了从本地网络访问应用服务 Web 应用的安全性（#0774285af4）
- 繁忙前端反模式 （#08e36c8174）
- 故障模式分析 （#08e36c8174）
- 提取、转换、加载 （ETL） （#227c825f73）
- 将 AI 扩充与图像和文本处理 配合使用（#2caa8b8e6b）
- 使用 Azure 安全服务构建第一层防御 （#2caa8b8e6b）
- 用于基础结构即代码的 DevSecOps （IaC） （#2caa8b8e6b）
- 高可用性 SharePoint 场 （#2caa8b8e6b）
- 使用 Azure Databricks 和 Delta Lake 生成 ETL 管道 （#2caa8b8e6b）
- Azure 上的大型机文件复制和同步 （#2caa8b8e6b）
- 将威胁映射到 IT 环境 （#2caa8b8e6b）
- 使用 Microsoft Defender XDR 解决方案构建第二层防御 （#2caa8b8e6b）
- 集成 Azure 和 Microsoft Defender XDR 安全服务 （#2caa8b8e6b）
- 跨安全租户迁移云工作负载 （#2caa8b8e6b）
- 使用 TmaxSoft OpenFrame 将 IBM 大型机应用迁移到 Azure （#2caa8b8e6b）
- Azure 虚拟机的多层保护 （#2caa8b8e6b）
- 项目 15 开放平台 IoT 可持续性 （#2caa8b8e6b）
- 适用于大型实例的 SAP S/4 HANA （#2caa8b8e6b）
- 适用于中小企业的新式数据平台体系结构 （#2caa8b8e6b）
- <标准 Microsoft Foundry 聊天参考架构> （
#d1f717a65e ） - 多租户解决方案中计算的体系结构方法 （#c93fc4d86e）
- 在多租户解决方案中使用 Azure 容器应用的注意事项 （#c93fc4d86e）
- 多租户的 Azure 服务总线注意事项 （#c93fc4d86e）
- 在 Azure 中选择分析数据存储 （#fef9cd5e8e）
- 使用 Azure Arc 管理 SQL Server （#6580fb4573）
- 混合环境中的 Azure 文件共享 （#6580fb4573）
- Azure 企业云文件共享 （#6580fb4573）
- 汽车测试车队的数据分析 （#6580fb4573）
- 大规模 VWAN 体系结构设计 （#6580fb4573）
- 实现 TIC 3.0 符合性 （#6580fb4573）
- 使用专用终结点对应用的跨租户安全访问 （#6580fb4573）
- IPv6 中心辐射型网络拓扑 （#6580fb4573）
- 使用 Azure Front Door 高级层实现网络安全入口模式 （#6580fb4573）
- 使用 Azure 机器学习和 Azure AI 视觉自动执行视频分析 （#1505abca1c）
- Azure 登录区中的基线 Microsoft Foundry 聊天参考体系结构 （#1505abca1c）
- 设计受管制数据的安全研究环境 （#1505abca1c）
- 机器学习运维 （#1505abca1c）
- Azure 上的图像分类 （#1505abca1c）
- 使用 Azure Databricks 协调 MLOps （#1505abca1c）
- 联机事务处理 （OLTP） （#1d5651f807）
- 为 HA/DR 构建的多层 Web 应用程序 （#efb8f963bb）
- 应用服务上的 WordPress （#efb8f963bb）
- Azure 上的证书生命周期管理 （#79c8abff75）
- 数据仓库和分析 （#79c8abff75）
- Azure 虚拟桌面上的 Esri ArcGIS 平台 （#79c8abff75）
- Microsoft Fabric 上的格林菲尔德湖屋 （#79c8abff75）
- 使用 Azure Synapse 进行端到端分析 （#79c8abff75）
- Azure 中的计算机取证监管链 （#79c8abff75）
- Azure 本地 AKS 的 Azure Kubernetes 服务 （AKS） 基线体系结构 （#79c8abff75）
- 从本地访问并由专用网络中的 AD DS 保护的 Azure 文件 （#79c8abff75）
- Microsoft机器学习产品和技术概述 （#8049336364）
- 使用 Azure Synapse Analytics 分析 MongoDB Atlas 上的作数据 （#af9ee1ce14）
- 新式数据仓库的 DataOps （#af9ee1ce14）
- 将 IBM z/OS OLTP 工作负载迁移到 Azure （#af9ee1ce14）
- 使用 Qlik 将大型机和 Midrange 数据复制到 Azure （#af9ee1ce14）
- 监视混合可用性、性能 （#af9ee1ce14）
- 高级 Azure Kubernetes 服务 （AKS） 微服务体系结构 （#af9ee1ce14）
- 纵向扩展系统中适用于 Linux VM 的 SAP HANA （#af9ee1ce14）
- 使用 AKS 进行数据流式处理 （#af9ee1ce14）
- 使用 Azure 数据资源管理器和 Azure IoT 中心进行 IoT 分析 （#af9ee1ce14）