Azure Well-Architected 프레임워크

Azure Well-Architected Framework는 솔루션 설계자가 워크로드에 대한 기술 기반을 구축하는 데 도움이 되는 품질 기반의 원칙, 아키텍처 의사 결정 지점 및 검토 도구 집합입니다.

Azure Well-Architected 프레임워크

시간이 지남에 따라 비즈니스 가치를 달성하는 워크로드를 디자인합니다.

솔루션 설계자는 Azure 인프라에 대한 투자 가치를 최대화하는 안정적이고 안전하며 성능이 좋은 워크로드를 빌드하려고 합니다. 핵심 요소부터 시작하여 디자인 선택 사항을 원칙에 맞게 조정합니다. 그런 다음 기술 디자인 영역을 기반으로 워크로드에 대한 강력한 기반을 구축합니다. 마지막으로 검토 도구를 사용하여 프로덕션에 배포할 준비를 평가합니다.

AI 사례 및 프로세스, 데이터 처리 및 분석, 모델 학습 및 미세 조정, 지능형 AI 애플리케이션, 플랫폼 서비스 및 도구에 대한 레이블이 지정된 구성 요소가 포함된 AI 워크로드 디자인 다이어그램

주요 업데이트 - 검증된 아키텍처 패턴을 사용하여 Well-Architected AI 워크로드 빌드

AI 아키텍처 패턴을 적용하여 Well-Architected 지능형 애플리케이션 및 사용자 지정 AI 모델을 보다 신뢰도 높은 디자인에 적용합니다. 핵심 구성 요소, 해당 상호 작용 및 주요 디자인 특성(예: 수명, 확장성, 보안 및 책임 있는 AI)에 대한 기준 지식을 확립하여 정보에 입각한 디자인 결정을 내립니다. 특정 워크로드에 대해 이러한 특성을 평가하고 조정하여 안정적이고 안전하며 확장 가능한 AI 솔루션을 빌드합니다.

Pillars

  • Reliability

    워크로드가 대규모로 중복성 및 복원력을 구축하여 가동 시간 및 복구 목표를 충족하는지 확인합니다.

  • Security

    기밀성 및 데이터 무결성을 유지하여 공격으로부터 워크로드를 보호합니다.

  • 비용 최적화

    예산 내에서 지출을 유지하기 위해 조직, 아키텍처 및 전술적 수준에서 최적화 사고 방식을 채택합니다.

  • 운영 효율성

    전체적인 관찰 가능성 및 자동화된 시스템을 구축하여 프로덕션의 문제를 줄입니다.

  • 성능 효율성

    프로덕션에 배포하기 전에 수평 크기 조정 및 테스트 변경을 통해 워크로드에 대한 요구 사항의 변화에 맞게 조정합니다.

Workloads

  • Microsoft Fabric

    대규모로 Microsoft Fabric 분석 워크로드를 빌드합니다.

  • AI(인공 지능)

    예측 분석, 콘텐츠 생성 및 기타 AI 사용 사례를 위해 워크로드에 차별적이거나 생성적인 AI 모델을 통합합니다.

  • 서비스로서의 소프트웨어(SaaS)

    확장 가능하고 성능이 뛰어나며 신뢰할 수 있고 안전한 SaaS 솔루션을 빌드하기 위한 신생 기업 및 완성도 높은 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)에 대한 주요 인사이트입니다.

  • Mission-critical

    항상 사용 가능하고 오류에 대한 복원력이 있어야 하는 워크로드를 디자인하고 운영합니다.

  • Sustainability

    앞으로의 경로를 계획하고, 지속 가능성 상태를 개선하고, 새로운 비즈니스 가치를 창출하면서 운영 공간을 줄입니다.

  • Azure Virtual Desktop

    모든 디바이스 및 위치에서 Azure에서 Windows 데스크톱 및 애플리케이션을 실행합니다.

잘 설계된 원칙이 적용된 예제 워크로드를 참조하세요. Azure 아키텍처 센터

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