概觀
完全受控的無伺服器容器平台
- 使用無伺服器 GPU 以按秒付費方式推論可自動調整為零的自訂模型。 在安全沙箱中執行不受信任的程式碼，例如您的應用程式提供的程式碼、大型語言模型 (LLM) 及代理程式所產生的程式碼，並支援動態工作階段。使用您偏好的框架建置並部署代理程式。
- 動態調整規模以符合任何工作負載。 支援調整為零，提升新舊應用程式的成本效益。
- 從程式碼或容器部署應用程式，無需容器知識或基礎結構管理。 使用統一集中式網路功能、可檢視性、動態調整和設定來設計具復原性的可攜式微服務，並建置異質新式應用程式。
- 使用企業等級無伺服器運算平台，讓您專注於應用程式本身，而不需要管理底層基礎結構。 透過內建的受控身分識別、網路隔離、客製化容器安全等功能提升安全性態勢，並享有 99.95% SLA 保證。
功能和使用案例
簡化應用程式開發
根據需求調整應用程式
在具有彈性裝載選項的可調整可攜式平台上，改善生產速度並降低管理成本。
開放原始碼基礎和附加元件
取得 Distributed Apps Runtime (Dapr) 和 Kubernetes Event-driven Autoscaling (KEDA) 的更高擴展性、完整的應用程式生命週期管理和內建支援。
進階網路功能
使用具有虛擬網路支援之彈性網路架構和經微調的輸入和輸出控件來建置應用程式。
增強的安全性與治理
使用進階身分識別和存取權管理來大規模監視容器治理。
隨處部署
使用 Azure Arc，在您選擇的基礎結構 (從雲端到邊緣皆可) 上託管應用程式。
建置 AI 應用程式和代理程式
建置和部署使用生成式 AI 的應用程式，以提供調適型、回應式及個人化的體驗。
Web 應用程式
將 Web 應用程式容器化並進行部署，而無須管理複雜的基礎結構。
API 端點
安全且輕鬆地將前端應用程式連結至 API 端點。
事件導向的應用程式
使用 Azure 容器應用程式、Dapr 和 KEDA 來簡化訂單管理系統的託管微服務。
背景處理
使用簡化的微服務解決方案設計來最佳化資料處理。
大型語言模型 (LLM) 程式碼執行
透過為多租用戶應用程式與 AI 產生的程式碼而設計的程式碼解譯器，快速且可彈性擴充地取得隔離執行環境。
安全性
內置安全性和合規性
34,000
Microsoft 專注於安全性計劃相當於全職工程師的人數。
15,000
具備專業安全性專長的合作夥伴。
>100
合規性認證，涵蓋超過 50 項針對全球各地區與國家的特定認證。
價格
符合您需求的彈性定價選項
- 開始使用免費層:每月前 180,000 的 vCPU/秒、360,000 GiB/秒及 200 萬筆要求免費。
- 使用量方案:超過免費配置之後，使用量將以每秒計費。
- 專用方案: 單一租用保證、特殊硬體存取權，以及可預測的定價。
- 服務方案:承諾在一年或三年期間支付固定的每小時數量以節省成本。
- 彈性選項: 部署至無伺服器 GPU，輕鬆進行 AI 模型推論，並內建資料治理。
相關產品
一起使用我們的產品更能相得益彰
將 Azure 容器應用程式與其他 Azure 產品搭配使用，以建立先進的無伺服器解決方案。
學習旅程
建置無伺服器應用程式和代理程式
結合 AI、雲端規模資料和雲端原生應用程式開發，以建立獨特的數位體驗。
客戶案例
從領先品牌案例中取得深入解析
探索組織如何使用我們的解決方案推動創新。
常見問題集
常見問題集
- Azure 容器應用程式是一個無伺服器平台，可讓您維護較少的基礎結構，並節省執行容器化應用程式的成本。Azure 容器應用程式可提供維持應用程式穩定及安全所需的所有最新伺服器資源，而不需要擔心伺服器設定、容器協調流程和部署詳細資料。
- Azure 容器應用程式的常見用途包括:
- 部署 API 端點
- 裝載背景處理工作
- 進行事件驅動處理
- 執行微服務
- 是的，預設設定為調整為零。若最少執行個體設定為零，就只需在應用程式為了回應事件和/或要求而進入使用中狀態時，才需要支付費用。
- 是。每個月前 180,000 個 vCPU/秒、360,000 GiB/秒及 200 萬筆要求皆免費。除此之外，您會根據應用程式取用的每秒 vCPU 和 Gbps 數目，為您使用的資源根據秒數付費。
- 當您的容器正在啟動，或應用程式正在處理至少一個要求時，就會產生使用中使用量。根據預設，應用程式會調整為零。您也可以為 Azure 容器應用程式設定一律以閒置模式執行的最少執行個體數目。當應用程式未處理任何要求時，閒置使用量會以較低的費率收費。
- Azure Functions 可提供在 Azure 容器應用程式上開發、部署和管理容器化函數應用程式的整合式支援。
- 無伺服器 GPU 讓您能無縫按需執行 AI 工作負載，具備自動擴展、最佳化冷啟動及按秒計費功能。它具備內建資料治理能力，並在未使用時自動調整為零，降低營運負擔，便利執行即時自訂模型推論及其他 GPU 相關工作。無伺服器 GPU 的常見案例包括即時與批次推論、計算密集型機器學習、高效能運算 (HPC) 及資料分析。
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- [1]Gartner《容器管理魔力象限》，作者 Dennis Smith、Tony Iams、Wataru Katsurashima、Michael Warrilow、Lucas Albuquerque、Stephanie Bauman，2025 年 8 月 6 日。
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