Azure 솔루션 아키텍처

Azure 가상 아키텍처에서 Jenkins 및 Terraform을 사용한 변경이 불가능한 인프라 CI/CD 개요

Azure는 Windows 또는 Linux를 실행하는 가상 머신을 호스팅하기 위한 세계적 수준의 클라우드입니다. 응용 프로그램을 개발하는 데 Java, Node.js, Go 또는 PHP를 사용하는지에 관계없이 변경 내용을 이러한 가상 머신으로 자동으로 푸시하려면 CI/CD(지속적인 통합 및 지속적인 배포) 파이프라인이 필요합니다.

하이브리드 연결

Azure Stack을 사용하면 일관된 응용 프로그램 논리, 개발 패러다임 및 운영 방법으로 온-프레미스 또는 클라우드에 Azure 서비스를 배포할 수 있습니다. 하이브리드 클라우드 응용 프로그램은 Azure와 Azure Stack 둘 다에서 구성 요소가 실행되는 단일 시스템입니다. 이 솔루션 청사진은 Azure 공용 클라우드와 온-프레미스 Azure Stack 구성 요소 간 통신이 필요한 응용 프로그램에 대한 연결 설정과 관련이 있습니다. 하이브리드 연결은 대부분의 Azure Stack 솔루션에 적용할 수 있는 기초 청사진입니다. 참고: 공용 인터넷에서 분리된 Azure Stack 배포에는 적용되지 않습니다.

디지털 미디어 라이브 스트리밍

라이브 스트리밍 솔루션을 사용하여 실시간으로 동영상을 캡처하고 소비자에게 실시간으로 방송하여 인터뷰, 회의 또는 스포츠 이벤트를 온라인에서 스트리밍할 수 있습니다. 이 솔루션에서는 비디오 카메라로 동영상을 캡처하여 채널 입력 끝점으로 보냅니다. 채널에서는 라이브 입력 스트림을 수신한 후 스트리밍 끝점을 통해 웹 브라우저나 모바일 앱에서 사용할 수 있도록 제공합니다. 채널에서는 추가 처리 및 배달 전에 스트림을 미리 보고 검증하는 미리 보기 모니터링 끝점도 제공합니다. 채널에서는 나중에 스트리밍할(주문형 비디오) 콘텐츠를 녹화하고 수집된 콘텐츠를 저장할 수도 있습니다.

Azure Database for PostgreSQL을 사용한 소매 및 전자상거래

고객과 비즈니스의 요구 사항을 모두 충족하는 안전하고 확장성 있는 전자상거래 솔루션을 빌드하세요. 사용자 지정된 제품 및 제안을 통해 고객과 교류하고, 거래를 빠르고 안전하게 처리하고, 이행 및 고객 서비스에 집중하세요.

컨테이너의 CI/CD

컨테이너를 통해 매우 손쉽게 응용 프로그램을 지속적으로 빌드 및 배포할 수 있습니다. Azure Container Service에서 Kubernetes를 사용하여 해당 컨테이너의 배포를 오케스트레이션하는 방식으로 컨테이너의 복제 가능하고 관리 가능한 클러스터를 얻을 수 있습니다.

Event Grid를 사용한 작업 자동화

Event Grid를 통해 자동화를 가속화하고 정책 적용을 간소화할 수 있습니다. 예를 들어 Event Grid는 가상 머신이 만들어지거나 SQL Database가 실행되면 Azure Automation에 알릴 수 있습니다. 이러한 이벤트는 서비스 구성이 준수 상태인지 자동으로 확인하고 메타데이터를 작업 도구에 배치하고 가상 머신에 태그를 지정하거나 작업 항목을 제출하는 데 사용될 수 있습니다.

수요 예측 및 가격 최적화

가격은 많은 산업에서 성공하기 위한 중심 결정 요인으로 인식되지만 가장 어려운 작업 중 하나가 될 수 있습니다. 회사들은 잠재적인 전략의 재정적인 영향을 정확하게 예측하고, 핵심 비즈니스 제약 사항을 합리적으로 고려하고, 실행된 가격 결정을 공정하게 검증하는 작업을 비롯하여 가격 책정 프로세스의 여러 측면에서 노력하고 있습니다. 제품 제공을 확장하면 실시간 가격 결정을 수행하기 위한 계산 요구 사항이 추가되므로 이미 너무나 작업이 많은 어려운 상황이 악화됩니다.

나선형 신경망을 사용한 이미지 분류

전이 학습, 나선형 신경망, 그라데이션 승격 의사 결정 트리 알고리즘을 탐색합니다.

맞춤형 제품

오늘날의 경쟁이 심하고 연결된 환경에서 일반적이고 정적인 온라인 콘텐츠로는 더 이상 살아남을 수 없습니다. 더군다나 기존 도구를 사용하는 마케팅 전략은 종종 비용이 많이 들고 구현하기 힘들며 원하는 투자 수익률을 얻지 못합니다. 이러한 시스템은 사용자에게 맞춤형 환경을 제공하기 위해 수집한 데이터를 활용하는 데 종종 실패합니다.