Arquiteturas de soluções do Azure

Arquiteturas para o ajudar a estruturar e a implementar soluções seguras, de elevada disponibilidade, eficazes e resilientes no Azure.

Otimização de Campanha com Clusters Azure HDInsight SparkEsta solução demonstra como criar e implantar um modelo de aprendizado de máquina com o Microsoft R Server em clusters do Azure HDInsight Spark para recomendar ações para maximizar a taxa de compra dos leads aos quais uma campanha se destina. Essa solução permite a manipulação eficiente de Big Data no Spark com o Microsoft R Server.

Otimização de Campanhas com Clusters do Azure HDInsight Spark

Esta 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.

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Dimensionamento entre nuvens com o Azure e o Azure StackO software moderno está cada vez mais conectado e distribuído. A consistência do Azure Stack com a infraestrutura do Azure e os serviços de plataforma permitem que você escale recursos entre nuvens para atender a uma maior carga, quando necessário, e diminua recursos quando a demanda cai. Otimize o custo e maximize a eficiência de recursos mantendo-se em conformidade com a arquitetura entre nuvens.12345

Dimensionamento entre clouds com o Azure e o Azure Stack

O software moderno está cada vez mais ligado e distribuído. A consistência do Azure Stack com os serviços de plataforma e a infraestrutura do Azure permite-lhe dimensionar recursos entre clouds para atender ao aumento de carga, conforme necessário, e diminuir os recursos à medida que a procura baixa. Otimize os custos e maximize a eficiência dos recursos ao mesmo tempo que mantém a conformidade com a arquitetura entre clouds.

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Otimização de fornecimento de energiaEm uma rede de energia, os consumidores de energia são conectados com diversos tipos de componentes de fornecimento, troca e armazenamento de energia, tais como subestações, baterias, parques eólicos e painéis solares, microturbinas, bem como ofertas de resposta à demanda, a fim de suprir as respectivas necessidades e minimizar o custo do compromisso de energia. Para fazer tudo isso, o operador da rede deve determinar a quantidade de energia que cada tipo de recurso deve entregar em um período determinado, considerando os preços da solicitação dos diferentes tipos de recursos, bem como as capacidades e as características físicas deles.

Otimização do Abastecimento Energético

Numa rede energética, os consumidores de energia interagem com vários tipos de componentes de abastecimento, comercialização e armazenamento de energia, tais como subestações, baterias, parques eólicos e painéis solares, micro-turbinas, bem como ofertas de resposta à procura, para fazer face às respetivas necessidades e minimizar o custo de alocação de energia. Para tal, o operador da rede tem de determinar a quantidade de energia que cada tipo de recurso deve alocar durante um período de tempo, atendendo aos preços de solicitação de diferentes tipos de recursos e às capacidades e características físicas dos mesmos.

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Big Compute com o Lote do AzureAs cargas de trabalho de Big Compute e de HPC (computação de alto desempenho) normalmente são de computação intensiva e podem ser executadas em paralelo, aproveitando a escala e a flexibilidade da nuvem. As cargas de trabalho geralmente são executadas de modo assíncrono, usando processamento de lote com os recursos de computação necessários para executar a carga de trabalho e o agendamento de trabalho exigido para especificar o trabalho. Os exemplos de cargas de trabalho de Big Compute e HPC incluem simulações de risco financeiro de Monte Carlo, renderização de imagens, transcodificação de mídia, processamento de arquivos e simulações científicas ou de engenharia.123456

Macrocomputação com o Azure Batch

As cargas de trabalho de macrocomputação e de computação de alto desempenho (HPC) são, normalmente, de computação intensiva e podem ser executadas em paralelo, ao tirar partido das capacidades de dimensionamento e da flexibilidade da cloud. As cargas de trabalho são, muitas vezes, executadas de forma assíncrona com processamento em lotes, com os recursos de computação necessários para executar o trabalho e o agendamento de tarefas necessário para especificar o trabalho. Exemplos de cargas de trabalho de Macrocomputação e de HPC incluem simulações Monte Carlo de risco financeiro, composição de imagens, transcodificação de multimédia, processamento de ficheiros e simulações científicas ou de engenharia.

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