Azure에서 보안, 가용성, 성능 및 복원 기능이 뛰어난 솔루션을 설계하고 구현할 수 있는 아키텍처입니다.
원격 분석
Cortana Intelligence 자동차 원격 분석 솔루션 템플릿을 소개합니다. 이 솔루션은 자동차 대리점, 자동차 제조업체 및 보험 회사가 Cortana Intelligence 기능을 사용하여 자동차 상태와 운전 습관에 대한 실시간 및 예측 정보를 얻는 방법을 보여 줍니다.
PaaS 솔루션을 테스트하기 위한 개발-테스트 배포
이 아키텍처는 표준 PaaS 스타일 시스템의 개발 및 테스트를 위한 인프라를 구성하는 방법을 나타냅니다.
개발 테스트용 SharePoint 팜
단계별 순서도에 따라 Azure에서 개발 테스트 환경으로 Microsoft SharePoint 팜을 배포하는 방법을 알아보세요.
에너지 공급 최적화
에너지 그리드에서 에너지 소비자는 각각의 수요를 충족하고 에너지 사용 계획 비용을 최소화하기 위해 변전소, 배터리, 풍력 발전 지역과 태양 전지판, 마이크로 터빈 및 수요 대응 입찰과 같은 다양한 유형의 에너지 공급, 거래 및 스토리지 구성 요소를 활용합니다. 이를 위해 그리드 운영자는 다양한 유형의 리소스를 권유하는 비용 및 리소스의 기능과 물리적 특징을 고려하여 일정 기간 동안 각 유형의 리소스가 사용해야 하는 에너지 양을 결정해야 합니다.
Azure Batch를 사용하는 빅 컴퓨팅
빅 컴퓨팅 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 워크로드는 일반적으로 컴퓨팅 집약적이고 병렬로 실행될 수 있어 클라우드의 규모와 유연성을 활용합니다. 워크로드는 흔히 작업을 실행할 때, 컴퓨팅 리소스와 작업을 지정하는 데 필요한 작업 예약을 통해 일괄 처리를 사용하며 비동기적으로 실행됩니다. 빅 컴퓨팅 및 HPC 워크로드의 사례로는, 재무 위험 몬테카를로 시뮬레이션, 이미지 렌더링, 미디어 코드 변환, 파일 처리, 공학 또는 과학 시뮬레이션 등이 있습니다.
Azure 및 Azure Stack을 사용하여 클라우드 간 크기 조정
최신 소프트웨어는 점점 더 연결되고 분산됩니다. Azure 인프라 및 플랫폼 서비스와 Azure Stack의 일관성을 통해 클라우드 간 리소스 크기를 조정하여 필요에 따라 늘어나는 부하를 충족하고 수요가 감소하면 리소스를 줄일 수 있습니다. 클라우드 간 아키텍처 준수를 유지하는 동시에 비용을 최적화하고 리소스 효율성을 극대화합니다.
정보 제공용 챗봇
정보 챗봇은 Cognitive Services QnA Maker를 사용하여 정보 집합이나 FAQ에 정의된 질문에 답변하고, Azure Cognitive Search를 사용하여 더 많은 주관식 질문에 답변할 수 있습니다.
서버리스 아키텍처의 인스턴트 브로드캐스트
서버리스 코드로 일 대 다 실시간 통신 및 업데이트를 간소화할 수 있습니다.
클라우드에서 배포된 HPC 클러스터
HPC(고성능 컴퓨팅) 애플리케이션은 컴퓨터 코어 수천 개로 확장하거나 온-프레미스 빅 컴퓨팅을 확장하거나 100% 클라우드 기본 솔루션으로 실행할 수 있습니다. 헤드 노드, 컴퓨팅 노드, 스토리지 노드 등을 포함하는 이 HPC 솔루션은 Azure에서 유지해야 할 하드웨어 인프라 없이 실행됩니다.