Azure Well-Architected Framework

Azure Well-Architected Framework adalah sekumpulan tenet berbasis kualitas, titik keputusan arsitektur, dan alat peninjauan yang dimaksudkan untuk membantu arsitek solusi membangun fondasi teknis untuk beban kerja mereka.

Apa itu Well-Architected Framework?

Azure Well-Architected Framework

Merancang beban kerja yang mencapai nilai bisnis dari waktu ke waktu.

Sebagai arsitek solusi, Anda ingin membangun beban kerja yang andal, aman, dan berkinerja yang memaksimalkan nilai investasi dalam infrastruktur Azure. Mulailah dengan Pilar, dan selaraskan pilihan desain Anda dengan prinsip-prinsip. Kemudian, bangun fondasi yang kuat untuk beban kerja Anda berdasarkan area desain teknis. Terakhir, gunakan alat ulasan untuk menilai kesiapan Anda dalam menyebarkan ke produksi.

Diagram memperlihatkan contoh pola arsitektur untuk beban kerja AI.

Pembaruan unggulan - Beban Kerja Kecerdasan Buatan

Jelajahi semua Beban Kerja AI baru:

  • Pahami cara mengatasi tantangan arsitektur untuk merancang beban kerja AI, termasuk desain data dan aplikasi, fungsionalitas nondeterministik, dan tantangan operasional.
  • Dapatkan rekomendasi desain saat menggabungkan model AI generatif dan diskriminatif.
  • Mengatasi tantangan lintas pemotongan seperti persyaratan keamanan, volume data besar, kerusakan model, kesenjangan keterampilan, inovasi AI yang cepat, dan mempertahankan standar etika.
  • Pelajari tentang praktik yang direkomendasikan untuk mengelola siklus hidup model, yang mencakup MLOps dan GenAIOps.
Dokumentasi Beban Kerja AI

Pilar

  • Keandalan

    Memastikan bahwa beban kerja memenuhi target waktu aktif dan pemulihan dengan membangun redundansi dan ketahanan dalam skala besar.

  • Keamanan

    Lindungi beban kerja dari serangan dengan menjaga kerahasiaan dan integritas data.

  • Pengoptimalan Biaya

    Mengadopsi pola pikir pengoptimalan berdasarkan tingkat organisasi, arsitektur, dan taktis untuk menjaga pengeluaran Anda tetap sesuai anggaran.

  • Keunggulan Operasional

    Kurangi masalah dalam produksi dengan membangun pengamatan holistik dan sistem otomatis.

  • Efisiensi Performa

    Sesuaikan dengan perubahan tuntutan yang ditempatkan pada beban kerja dengan melalui perubahan skala horizontal dan pengujian sebelum disebarkan ke produksi.

Beban kerja

  • Kecerdasan Buatan (AI)

    Masukkan model AI diskriminatif atau generatif dalam beban kerja Anda untuk analisis prediktif, menghasilkan konten, dan kasus penggunaan AI lainnya.

  • Software as a service (SaaS)

    Wawasan utama untuk Startup dan vendor perangkat lunak independen (ISV) yang matang untuk membangun solusi SaaS yang dapat diskalakan, berkinerja, andal, dan aman.

  • Oracle di IaaS

    Menghosting beban kerja Oracle di Azure, yang tidak hanya mencakup Oracle Database, tetapi juga aplikasi seperti Siebel, Peoplesoft, JD Edwards.

  • SAP

    Mengevaluasi, merancang, dan mengoptimalkan beban kerja SAP dari pramigrasi ke operasi.

  • Penting untuk misi

    Merancang dan mengoperalisasi beban kerja yang diharapkan selalu tersedia dan tahan terhadap kegagalan.

  • Keberlanjutan

    Rencanakan jalur Anda ke depan, tingkatkan postur keberlanjutan Anda, dan buat nilai bisnis baru sambil mengurangi jejak operasional Anda.

  • Azure VMware Solution

    Relokasi komputer virtual aplikasi warisan ke Azure VMware Solution sebagai area penahapan untuk fase pertama strategi migrasi dan modernisasi Anda.

  • Azure Virtual Desktop

    Jalankan desktop dan aplikasi Windows di Azure dari perangkat dan lokasi apa pun.

Lihat contoh beban kerja yang menerapkan tenet Well-Architected di Azure Architecture Center

Panduan layanan Azure

Telusuri panduan layanan