Azure ソリューション アーキテクチャ

Azure でセキュリティ保護、高可用性、高性能、耐障害性を備えたソリューションを設計、実装するために役立つアーキテクチャ。

Cluster HPC nasazený v clouduAplikace vysokovýkonného výpočetního prostředí (HPC) se mohou škálovat na tisíce výpočetních jader, rozšiřovat možnosti místního zpracování velkých objemů dat nebo se spouštět ve formě 100% cloudového nativního řešení. Toto řešení HPC zahrnuje hlavní uzel, výpočetní uzly a uzly úložiště a běží v Azure bez hardwarové infrastruktury, kterou by bylo potřeba spravovat.ORAvailability SetARM templateScript fileClusterHead NodeVirtual MachinesVM Scale SetRDMA NetworkA8, A9, and H SeriesVirtual MachinesStorageVirtual Network

クラウドにデプロイされた HPC クラスター

ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) アプリケーションは、数千のコンピューティング コアにスケールしたり、オンプレミスの大規模なコンピューティングに拡張したり、100% クラウド ネイティブのソリューションとして実行したりすることができます。この HPC ソリューションとそのヘッド ノード、コンピューティング ノード、ストレージ ノードは Azure で実行され、ハードウェア インフラストラクチャを保持する必要がありません。

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Velký objem výpočtů s využitím služby Azure BatchÚlohy typu Big Compute a HPC (vysokovýkonné výpočetní prostředí) jsou normálně náročné na výpočetní výkon a dají se spouštět paralelně a využívají. Využívají tak škálování a flexibilitu cloudu. Tyto úlohy se často spouštějí asynchronně pomocí dávkového zpracování a s využitím výpočetních prostředků vyžadovaných pro spuštění práce a plánování úloh vyžadovaného pro specifikaci práce. Mezi úlohy typu Big Compute a HPC patří simulace finančních rizik s využitím metody Monte Carlo, vykreslování obrázků, překódování médií, zpracování souborů a technické nebo vědecké simulace.123456

Azure Batch を使用した大規模なコンピューティング

大規模なコンピューティングとハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) のワークロードは、通常、コンピューティング集中型で、並列実行でき、クラウドのスケールと柔軟性を活用します。こうしたワークロードは、多くの場合、バッチ処理を利用して非同期的に実行されます。また、操作の実行にはコンピューティング リソースが必要で、実行する操作を指定するにはジョブのスケジュール設定が必要です。大規模なコンピューティングと HPC のワークロードの例としては、財務リスクのモンテ カルロ シミュレーション、画像のレンダリング、メディア コード変換、ファイルの処理、エンジニアリング シミュレーション、科学シミュレーションが挙げられます。

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Otimização de Campanhas com Clusters do Azure HDInsight SparkEsta solução demonstra como criar e implementar um modelo de aprendizagem automática com o Microsoft R Server nos clusters do Azure HDInsight Spark para recomendar ações para maximizar a taxa de compra das oportunidades potenciais visadas por uma campanha. Esta solução permite o processamento eficiente de macrodados no Spark com o Microsoft R Server.

Azure HDInsight Spark クラスターを使用したキャンペーンの最適化

このソリューションでは、Azure HDInsight Spark クラスターの Microsoft R Server を使用して、キャンペーン対象の潜在顧客の購入率を最大化するためのアクションを提案する機械学習モデルを構築してデプロイする方法を示します。このソリューションでは、Microsoft R Server を使用して Spark 上のビッグ データを効率的に処理します。

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Créez une haute disponibilité dans votre stratégie BCDRLes machines virtuelles (VM) sont physiquement séparées entre les zones, et un réseau virtuel est créé à l’aide d’équilibreurs de charge sur chaque site. Ces emplacements sont suffisamment proches pour permettre une réplication à des fins de haute disponibilité. Vos applications restent ainsi opérationnelles, même en cas d’éventuels problèmes survenant dans les emplacements physiques.1234567

BCDR 戦略に高可用性を組み込む

仮想マシン (VM) はゾーン間で物理的に分離され、各サイトでロード バランサーを使用して仮想ネットワークが作成されます。これらの場所は高可用性レプリケーションのために十分に密接しているため、物理的な場所で問題が発生しても、アプリケーションは実行したままの状態を保つことができます。

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Ridimensionamento tra cloud con Azure e Azure StackIl software è sempre più connesso e distribuito. La coerenza di Azure Stack con l'infrastruttura e i servizi della piattaforma di Azure ti permette di ridimensionare risorse tra cloud per affrontare un incremento del carico in base alla necessità e ridurre le risorse in caso di calo della domanda. Ottimizza i costi e massimizza l'efficienza delle risorse, assicurando al tempo stesso la conformità costante con l'architettura tra cloud.12345

Azure および Azure Stack によるクロス クラウドのスケーリング

最新のソフトウェアでは接続性と分散性が高まっています。Azure Stack と Azure インフラストラクチャおよびプラットフォーム サービスとの一貫性により、必要に伴って負荷が増加するのに合わせてクロス クラウドでリソースをスケーリングしたり、需要の低下に伴ってリソースを削減したりすることができます。クロス クラウド アーキテクチャに準拠しつつ、コストを最適化し、リソースの効率性を最大限に引き出します。

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