Design KI-gestützte IT-Infrastrukturen in Windows- und Azure-Umgebungen Es ist nicht mehr nur für experimentelle Labore gedacht. Heute ist es sehr greifbar, mit ausgereiften Werkzeugen, hochentwickelten Referenzarchitekturen und Managed Services, die es Ihnen ermöglichen, in kürzester Zeit von der Idee zur Produktionsumgebung zu gelangen und gleichzeitig Sicherheit, Governance und Kosten unter Kontrolle zu halten.
Das Ziel besteht nicht mehr nur darin, KI auf bestehende Systeme aufzusetzen, sondern Aufbau der Daten-, Rechen- und Sicherheitsinfrastruktur Notwendig, damit künstliche Intelligenz ein natürlicher Bestandteil von Arbeitslasten wird: von Geschäftsanwendungen unter Windows bis hin zu nativen Lösungen auf Azure, die traditionelles maschinelles Lernen, generative KI, intelligente Agenten und fortgeschrittene Analytik kombinieren.
Was verstehen wir unter KI in einer modernen IT-Infrastruktur?
Wenn wir von künstlicher Intelligenz in Azure sprechen, meinen wir eine Reihe von Technologien, die es Maschinen ermöglichen, menschliche kognitive Fähigkeiten nachahmen: komplexe Informationen analysieren, natürliche Sprache verstehen, Bilder und Audio interpretieren, fließend kommunizieren oder völlig neue Inhalte generieren.
In der Praxis muss eine KI-gestützte IT-Infrastruktur Anwendungen unterstützen können, die beispielsweise Folgendes ermöglichen: riesige Datenmengen analysieren, um Bilder oder Videos zu erstellenSprache in Echtzeit verstehen und synthetisieren, mit Benutzern per Sprache interagieren, Code generieren, Vorhersagen treffen oder Geschäftsprozesse mit intelligenten Empfehlungen anreichern.
Für einen Lösungsarchitekten ist die Herausforderung zweifach: zum einen das Verständnis der umfassender Überblick über KI und maschinelles LernenAndererseits gilt es zu wissen, wie man die passenden Azure-Dienste (Machine Learning, Azure AI, Fabric, Foundry usw.) in das Workload-Design integriert, ohne die Prinzipien der Sicherheit, Zuverlässigkeit, Leistung und Kostenoptimierung zu verletzen.
Architekturprinzipien: Azure Well-Architected Framework für KI
Microsoft hat jahrelange Erfahrung in die Azure Well-Architected FrameworkDies gilt, mit einigen Nuancen, auch für KI- und Machine-Learning-Workloads. Das Azure Architecture Center bietet Beispielarchitekturen, detaillierte Anleitungen und Baselines, die Sie nahezu einfach in Ihre Szenarien übernehmen können, solange Sie die fünf klassischen Säulen einhalten: Zuverlässigkeit, Sicherheit, Kostenoptimierung, operative Exzellenz und Leistungseffizienz.
KI-Lösungen weisen besondere Merkmale auf: Modelle, die trainiert und nachtrainiert werdenDatenpipelines, die nie stillstehen, gemeinsam genutzte GPUs, Drittanbieterdienste (wie Sprachmodelle), die über APIs genutzt werden, und Anforderungen von Daten-Governance anspruchsvoller. Deshalb gibt es im Well-Architected Framework spezielle Leitfäden für KI-Workloads mit konkreten Empfehlungen für Design, Sicherheit, Daten und Beobachtbarkeit.
Die Idee ist, dass man nicht bei Null anfängt: Man kann die Referenzarchitekturen für KI und maschinelles Lernen in Azure bereits dokumentierte Lösungen (wie beispielsweise solche, die auf Foundry und Azure OpenAI basieren) an Ihre Organisation anpassen und Ihre Netzwerk-, Identitäts-, Compliance- und Betriebsrichtlinien hinzufügen.
Wichtige KI-Konzepte für die Infrastrukturplanung
Bevor Sie Subnetze, Speicherkonten oder Cluster definieren, ist es hilfreich zu verstehen, wie KI intern funktioniert. Sie müssen kein Data Scientist sein, aber Sie müssen die grundlegenden Bausteine verstehen, die die technische Architektur und die Abhängigkeiten bestimmen, die Sie bereitstellen und warten müssen.
Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens
Im Zentrum jeder KI-Lösung stehen die Algorithmen für maschinelles LernenAlgorithmen sind Codefragmente, die Daten verarbeiten, Muster erkennen und Vorhersage- oder Klassifizierungsmodelle generieren. Jeder Algorithmus ist eine endliche Folge von Anweisungen, die die Maschine Schritt für Schritt ausführt, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen: beispielsweise zu entscheiden, ob ein Bild einen Hund oder eine Katze zeigt, eine Sprache zu erkennen, einen Text zu übersetzen oder eine Anomalie in einem industriellen Prozess zu identifizieren.
Das Ergebnis der Anwendung dieser Algorithmen auf das Training ist ein Modell für maschinelles Lernen Es ist in der Lage, das Gelernte zu verallgemeinern und auf Basis neuer Daten Entscheidungen zu treffen. Die Wahl der Algorithmenfamilie (z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Regressionen, Clustering) beeinflusst den Rechen-, Speicher- und Trainingszeitbedarf und somit die Dimensionierung Ihrer Infrastruktur in Azure.
Klassisches maschinelles Lernen
Traditionelles maschinelles Lernen basiert auf Algorithmen, die Datenfelder analysieren und daraus lernen. Muster, die sich dann in Vorhersagen übersetzen lassenDer Zyklus sieht üblicherweise so aus: Man trainiert ein Modell mit historischen Daten, validiert es mit bekannten Daten, misst seine Leistung anhand von Geschäftskennzahlen (Genauigkeit, Trefferquote, AUC usw.), passt die Hyperparameter an und wiederholt den Vorgang, bis man ein stabiles Modell erhält.
Architektonisch gesehen bedeutet dies: Datenpipelines für Training und Umtraining, Datensatzspeicherung (für historische Daten, Training, Validierung und Tests), skalierbare Rechenleistung (CPU und in einigen Fällen GPU) und Dienste für den Produktionseinsatz, bei dem das Modell neue Daten empfängt und Ergebnisse oder Entscheidungen zurückgibt.
Deep Learning und neuronale Netze
Wenn wir zum Deep Learning übergehen, sprechen wir von neuronalen Netzen mit vielen Schichten, Sie verarbeiten Informationen hierarchisch.Jede Schicht transformiert die Eingabe und leitet sie an die nächste weiter, wodurch die Darstellung wesentlich komplexerer Muster ermöglicht wird als mit einfacheren Algorithmen.
Dies hat direkte Auswirkungen auf die Infrastruktur: Deep-Learning-Modelle oft erfordern große Datenmengen und intensive Rechenleistung.Oftmals werden GPUs oder sogar spezialisierte Hardware eingesetzt. In Azure bedeutet dies die Verwendung KI-optimierter Maschinengrößen, verwalteter Dienste wie Azure Machine Learning mit Trainingsclustern oder Plattformen wie Azure Databricks mit Unterstützung für verteiltes Training.
Generative KI und Sprachmodelle
Die große jüngste Revolution ist die Generative künstliche IntelligenzDiese Modelle sind darauf trainiert, aus Text, Bildern, Audio oder multimodalen Kombinationen originelle Inhalte zu generieren. Sie können in natürlicher Sprache aufgefordert werden, einen Bericht zu schreiben, Code zu erstellen, ein kurzes Video zu produzieren oder ein Bild zu erklären.
Innerhalb dieser Kategorie ist die SprachmodelleDiese Modelle werden mit riesigen Textmengen trainiert und intern durch Parameter (Gewichte) repräsentiert, die Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten kodieren. Die Größe des Modells (gemessen in Milliarden von Parametern) bestimmt sowohl seine Ausdrucksfähigkeit als auch die Kosten für die Durchführung von Inferenzberechnungen. Dies ist besonders relevant für die Planung von Skalierungsstufen, SLAs und Budgets in Azure.
Microsoft hat seine eigenen Modellfamilien, wie zum Beispiel Phi-4Bei kleineren Versionen wie dem Phi-4-Mini oder dem Phi-4-Multimodal-instruct sind Leistung und Kosten optimal aufeinander abgestimmt. Diese kleineren Modelle sind leichter, oft einfacher zu interpretieren und können in manchen Fällen in der Nähe des Nutzers oder sogar auf demselben Gerät ausgeführt werden, was die Latenz reduziert und den Datenschutz verbessert.
RAG-Kopiloten, Agenten und Kapitäne
Sprachmodelle haben eine neue Art der Interaktion mit Systemen eröffnet: digitale CopilotenHierbei handelt es sich um in Anwendungen (wie Microsoft 365 Copilot) integrierte Assistenten, die den Kontext verstehen und bei komplexen Aufgaben helfen, typischerweise über Chat-Schnittstellen. Die zugrunde liegende Architektur kombiniert Sprachmodelle, Konnektoren zu Geschäftsdaten, Sicherheitsregeln und Tools, die das Modell aufrufen kann.
Ein zentrales Muster zur Bereicherung dieser Kopiloten ist die Rückgewinnungsgestützte Stromerzeugung (RAG)Anstatt uns ausschließlich auf das zum Trainieren des Modells verwendete „öffentliche“ Wissen zu stützen, haben wir eine Abfrageschicht hinzugefügt, die interne Quellen (Vektorindizes, Datenbanken, Data Lakes) durchsucht und diese Informationen als Kontext an das Modell weitergibt. Dadurch behalten wir die Kontrolle darüber, welche Daten verwendet werden, und können den Umfang der Antwort eingrenzen.
In fortgeschritteneren Architekturen treten folgende Merkmale auf: KI-AgentenDiese Komponenten reagieren nicht nur auf Benutzereingaben, sondern treffen auch autonome Entscheidungen, koordinieren Aufgaben und kommunizieren miteinander. Eine Multiagentenarchitektur unterteilt komplexe Probleme in spezialisierte Agenten, die zusammenarbeiten: Einige suchen Daten, andere planen, und wieder andere interagieren mit externen APIs. Tools wie das Microsoft Agent Framework oder Foundry-Workflows erleichtern diese Orchestrierung.
KI- und Datenbankdienste in Azure
Sobald die Konzepte klar sind, geht es darum, sie spezifischen Diensten zuzuordnen. Azure bietet einen sehr umfassenden Stack für Daten, klassische KI, generative KI und Governance. Die Herausforderung besteht darin, diesen entsprechend Ihrem Anwendungsfall zusammenzustellen, ohne Komponenten zu duplizieren oder Datensilos zu schaffen.
Azure Machine Learning und AutoML
Azure Machine Learning ist der Referenzdienst für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens verwaltenVon der Datenexploration und dem Training bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Beinhaltet eine Weboberfläche, SDKs und Unterstützung für gängige Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn.
Zu seinen Funktionen gehören AutoML, das die Algorithmenauswahl, die Hyperparameteroptimierung und einige Feature-Engineering-Maßnahmen automatisiert, sowie die integrierte Unterstützung für MLflow als Tracing-ServerSie können einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich als MLflow-Backend verwenden, Experimente, Modelle und Metriken registrieren und Trainingspipelines wiederverwenden, ohne Code neu schreiben zu müssen.
Während des Trainings umfasst der klassische Workflow das Labeln von Daten, das Konfigurieren des Algorithmus, das Trainieren des Modells, die Validierung mit neuen Daten und gegebenenfalls das Anpassen oder erneute Trainieren. Im Produktivbetrieb wertet das Modell Daten in Echtzeit oder in Batches über REST-APIs, Echtzeit-Endpunkte oder Batch-Jobs aus.
Microsoft Foundry, Agent Service und generative KI-Tools
Foundry ist die Plattform von Azure für Entwicklung und Implementierung kundenspezifischer generativer KI-AnwendungenEs bietet Accounts und Projekte als Kollaborationseinheiten, einen Katalog von Modellen (einschließlich GPT, Claude, Phi, Grok usw.), Werkzeuge zur Feinabstimmung, RAG und Qualitätsbewertung sowie eine verwaltete Umgebung für die Bereitstellung von Agenten und APIs.
Der Foundry Agent Service ermöglicht die Erstellung von KI-Agenten mit einem Low-Code- oder No-Code-Ansatz. Diese werden als Microservices bereitgestellt und mit einem Basismodell, privaten Wissensspeichern (für RAGs) und externen Tools verbunden. Darüber hinaus erleichtert Foundry Tools die Integration mit anderen Azure-Diensten sowie gängigen Entwicklungs-SDKs wie Visual Studio Code, GitHub und Semantic Kernel.
Ein wichtiger Vorteil ist, dass Sie Feinabstimmung zur Anpassung der Modelle an Ihre DatenDadurch erhalten Sie Antworten, die besser auf Ihren Kontext abgestimmt sind, die Länge der Eingabeaufforderung wird reduziert und in vielen Fällen werden die Token-Kosten und die Latenz verringert.
Copilot Studio und Copiloten in Microsoft 365 und Fabric
Für Szenarien, die näher am Endbenutzer liegen, ermöglicht Copilot Studio Ihnen Folgendes: Benutzerdefinierte Copiloten erstellen die sich in Microsoft 365 und andere interne oder externe Kanäle integrieren lassen. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie bestehende Copiloten um Ihre eigenen Workflows, Geschäftsregeln oder den Zugriff auf interne Systeme erweitern möchten, ohne bei null anfangen zu müssen.
Im Bereich Daten integriert Microsoft Fabric spezielle Copiloten, die dabei helfen, Daten transformieren und analysieren, Berichte und Visualisierungen erstellenOder Sie generieren Abfragen in Power BI mithilfe natürlicher Sprache. All dies wird von OneLake als einheitlichem Data Lake und gemeinsam genutztem Stack aus Data-Engineering-, Data-Science-, Echtzeit-Intelligence- und Data-Warehousing-Services unterstützt.
Daten- und Rechenplattformen für KI auf Azure
Keine KI funktioniert isoliert: Sie benötigt saubere, zugängliche und gut verwaltete Daten sowie Rechenplattformen, die diese in großem Umfang verarbeiten können. In Windows- und Azure-Umgebungen wird dies durch eine Kombination aus … erreicht. Seen, Lagerhallen, Spark, Databricks und Integrationsdienste.
Microsoft Fabric und OneLake
Microsoft Fabric fungiert als einheitliche End-to-End-Daten- und AnalyseplattformAnstatt verstreute Ursprünge, ETL-Prozesse, Data Warehouses und Modelle zu haben, zentralisiert Fabric die Speicherung in OneLake und bietet integrierte Funktionen für Data Engineering, Data Factory, Data Science, Echtzeit-Intelligence, Data Warehousing und analytische Datenbanken.
OneLake ist der logische und einheitliche Data Lake der Organisation, der auf Azure Data Lake Storage basiert. Er unterstützt strukturierte und unstrukturierte DatenEs nutzt Delta-Parquet für tabellarische Daten und ermöglicht die Trennung von Arbeitsbereichen mit differenzierten Zugriffsrichtlinien. Die sofort einsatzbereite Integration mit Fabric beseitigt viele Reibungsverluste bei der Integration von Speicher-, Rechen- und KI-Diensten.
Spark on Fabric, Azure Databricks und HDInsight
Bei hohem Datenaufkommen ist Spark eine Schlüsselkomponente. In Fabric ist die Stofflaufzeit Es bietet eine integrierte Spark-Umgebung mit Unterstützung für Delta Lake, vorinstallierte Pakete für Java, Scala, Python und R sowie ein für verschiedene Hardwarekonfigurationen optimiertes Basisbetriebssystem. Dadurch können Sie sowohl Datenverarbeitungspipelines als auch Data-Science-Experimente in derselben Umgebung ausführen.
Azure Databricks fügt eine Spark-basierte Kollaborationsplattform hinzu mit integrierte Arbeitsabläufe für maschinelles LernenDie Machine-Learning-Laufzeitumgebung umfasst Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Keras und XGBoost sowie Unterstützung für verteiltes Training mit Horovod. Sie beinhaltet außerdem Mosaic AI Vector Search, das das Speichern und Abrufen von Einbettungen für RAG-Szenarien, Empfehlungen und Ähnlichkeitssuchen ermöglicht.
Wenn Sie einen eher klassischen Ansatz bevorzugen, bietet Spark on Azure HDInsight verwaltete Cluster, die mit Azure Storage und Data Lake Storage verbunden sind, sowie die SynapseML-Bibliothek für verteiltes maschinelles Lernen, neuronale Netze und KI-Dienste im großen Maßstab.
Data Lake Storage und andere Datenspeicher
Für die physische Speicherung fungiert Azure Data Lake Storage als zentrales Repository für RohdatenEs unterstützt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Es bietet Dateisystem-Semantik, Sicherheit auf Dateiebene, massive Skalierbarkeit und nutzt die Robustheit von Azure Blob Storage (einschließlich mehrstufigem Speicher, Hochverfügbarkeit, Notfallwiederherstellung usw.). sichern).
In modernen KI-Architekturen dient Data Lake Storage als Grundlage für Enterprise Data Lakes das Petabytes an Informationen mit einem Durchsatz von Hunderten von Gigabit verarbeiten kann Massenübertragungen im LAN, das sowohl maschinelle Lernmodelle als auch Vektorsuchmaschinen und fortschrittliche Analyselösungen antreibt.
Datenverarbeitung und -integration für KI
Die Qualität Ihrer Modelle hängt direkt von der Qualität Ihrer Daten ab. Deshalb ist es beim Aufbau KI-gestützter IT-Infrastrukturen unerlässlich, Folgendes einzurichten: Feststoffkanäle für Aufnahme, Reinigung und Umwandlung die sowohl Trainings- als auch Inferenzumgebungen speisen.
Stoffdatenfabrik
Fabric Data Factory ermöglicht die Orchestrierung umfangreicher Datenflüsse, Code- und Low-Code-PipelinesSie können Daten aus Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes oder Echtzeit-Datenflüssen verschieben, mehr als 300 Transformationen innerhalb von Datenflüssen anwenden und periodische oder Streaming-Ladevorgänge automatisieren.
Dieser Service ist besonders gut geeignet, wenn Ihre Strategie die Konsolidierung aller Daten in Fabric und OneLake vorsieht, denn reduziert manuelles Kleben zwischen Ursprüngen, Zielen und KI-Modellen, die sich in das Sicherheits- und Governance-Ökosystem der Organisation integrieren.
Azure Databricks für Feature Engineering
Für Szenarien, in denen eine fortgeschrittenere Funktionsentwicklung erforderlich ist, bietet Azure Databricks Folgendes: ML-orientierte DatenpipelinesSie können Rohdaten einlesen, Feature-Tabellen erstellen, Modelle trainieren und Batch-Inferenz orchestrieren, während Sie gleichzeitig Feature-Metadaten im Unity-Katalog verwalten, sodass zukünftige Scores automatisch die notwendigen Eingabewerte abrufen können.
Dieser Ansatz hilft, typische Fehler wie zum Beispiel zu vermeiden Diskrepanz zwischen Trainingsdaten und ProduktionsdatenDies vereinfacht auch die Logik für Teams, die das Modell verwenden, erheblich, da sie sich nicht mehr um die manuelle Rekonstruktion von Features kümmern müssen.
Azure Data Factory- und Synapse-Konnektoren
Wenn Ihre Daten über mehrere Systeme verteilt sind (lokal, SaaS, andere Clouds), bieten Azure Data Factory- und Azure Synapse Analytics-Pipelines die passende Lösung. Anschlüsse für eine Vielzahl von Speichern und FormatenDies ermöglicht es Ihnen, Daten aus heterogenen Quellen zu kopieren, zu transformieren, zu durchsuchen, Metadaten zu lesen oder zu löschen, ohne dass Sie benutzerdefinierte Konnektoren erstellen müssen.
Bei der Gestaltung der Infrastruktur ist es ratsam, diese Integrationen in einem oder mehreren zentralen Systemen zu bündeln. gut geführte DatenzentrenAus diesem System werden sowohl die Seen als auch die KI-optimierten Lagerhäuser gespeist, wodurch Rohrleitungsduplizierung reduziert und die Prüfbarkeit verbessert wird.
Maßgeschneiderte KI auf Azure: Jenseits des generischen Modells
Vortrainierte Modelle decken viele allgemeine Anwendungsfälle ab, aber Unternehmen erzielen den größten Nutzen, wenn Sie passen die KI an ihren jeweiligen Anwendungsbereich an.Spezielles Vokabular, benutzerdefinierte Dokumente, sehr spezielle Geschäftsregeln, kombinierte Sprachen usw. Azure bietet hierfür eine sehr breite Palette von Diensten.
Azure Machine Learning: Training, AutoML und MLOps
Mit Azure Machine Learning können Sie alles trainieren, von einfachen Modellen bis hin zu komplexen Deep-Learning-Netzwerken. skalierbare Rechencluster und GPUsEs bietet Werkzeuge zur Auswahl von Algorithmen, zur automatischen Optimierung von Hyperparametern, zur Verwaltung versionierter Datensätze und zur Bereitstellung von Modellen an Inferenzendpunkten.
Darüber hinaus integriert es Funktionen von Verantwortungsvolle KI Dies ermöglicht es Ihnen, Verzerrungen zu erkennen, Fehler zu analysieren und die Erklärbarkeit zu überprüfen – entscheidend, wenn Ihre Modelle sensible Entscheidungen beeinflussen. Außerdem können Sie Teams in Hubs und Arbeitsbereichen organisieren, die Ressourcen, Sicherheit und Konnektivität gemeinsam nutzen und so eine zentrale IT-Governance ermöglichen.
Maßgeschneiderte KI-Dienste: Sprach-, Übersetzungs- und Dokumentenverarbeitung
Im Bereich der kognitiven KI bietet Azure anpassbare Dienste an, wie zum Beispiel Benutzerdefinierte Stimme, das die Spracherkennung in sehr spezifischen Bereichen durch die Bereitstellung von Audio- und Textbeispielen verbessert; oder Custom Translator, mit dem Sie neuronale maschinelle Übersetzungssysteme trainieren können, die an Ihre Unternehmensterminologie angepasst sind.
Für Dokumente bietet Azure Document Intelligence Folgendes: vortrainierte Modelle und benutzerdefinierte Modelle Sie können Dokumenttypen erkennen, Felder extrahieren und klassifizieren und die Informationen im JSON-Format zur Verwendung in Geschäftsanwendungen zurückgeben. Sie können sogar mehrere Modelle kombinieren, um verschiedene Formate im selben Prozess abzudecken.
Ein weiteres nützliches Element ist das Inhaltsverständnis mit seinen benutzerdefinierter AnalysatorDies ermöglicht es Ihnen, Extraktionsregeln und Entitätsmuster für Dokumente, Bilder, Audio- oder Videodateien zu definieren und so eine strukturierte Ausgabe zu erhalten, die Ihren Bedürfnissen entspricht.
Programmiersprachen für KI auf Azure
Auf der Entwicklungsebene bleiben die führenden Sprachen im Bereich der KI Python und RPython dominiert aufgrund seines Ökosystems an Bibliotheken für maschinelles Lernen, Deep Learning und Data Science (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow usw.) und lässt sich auf natürliche Weise in Azure-Dienste integrieren.
R hingegen genießt hohes Ansehen in der fortgeschrittenen Statistik und akademischen Analyse und wird von Azure Machine Learning für die Ausführung von Skripten, Notebooks und interaktiven Workflows unterstützt. In beiden Fällen können Sie folgende Vorteile nutzen: verwaltete Ausführungsumgebungen die die Installation von Abhängigkeiten und die Integration mit Diensten wie Speichern, Datenbanken oder Message Queues vereinfachen.
KI-Referenzarchitekturen in Azure: das Beispiel Foundry + Azure OpenAI
Um all diese Konzepte zum Leben zu erwecken, hat Microsoft Folgendes veröffentlicht: hochdetaillierte ReferenzarchitekturenEin typisches Beispiel ist die Foundry-basierte Chat-Architektur, die auf einer Azure-Landingzone bereitgestellt wird und für Konversationsanwendungen konzipiert ist, die mit Geschäftsdaten angereicherte OpenAI GPT-Modelle verwenden.
In dieser Architektur erfolgt der Benutzerfluss über einen Application Gateway mit WAF Geschützt durch Azure DDoS Protection, innerhalb eines virtuellen Netzwerks mit privatem DNS. Dienste wie Azure App Service, Key Vault und Storage, die die Clientanwendung hosten und Geheimnisse verwalten, werden über private Endpunkte aufgerufen.
Das Netzwerk ist in mehrere spezialisierte Teilnetze unterteilt (die die LAN-TopologieDies umfasst: App Service-Integration, private Endpunkte, Foundry-Integration, Subnetze für Azure AI-Agenten, Azure Bastion, Jump-Server, Build-Agenten und die Azure Firewall, die den ausgehenden Internetverkehr filtert. Dienste wie [Liste der Dienste] werden innerhalb dieser Subnetze bereitgestellt. Azure Cosmos DB, Azure AI Search, Wissensspeicher und SpeicherAlle Verbindungen erfolgen über private Endpunkte, um die öffentliche Aufmerksamkeit zu minimieren.
Ganz rechts im Diagramm wird Foundry durch ein Konto und ein Projekt repräsentiert; Azure-verwaltete Identitäten Sie verbinden den Foundry-Agentendienst mit dem Projekt, welches wiederum auf Azure OpenAI und andere Datenressourcen zugreift. Das Diagramm nummeriert die logischen Schritte einer Anfrage: vom Eintreffen am Gateway über die Abfrage der Modelle und den Abruf von Kontextinformationen bis hin zur Einhaltung des gesamten Datenverkehrs innerhalb des virtuellen Netzwerks und gemäß den definierten Sicherheitsrichtlinien.
Windows, Azure und das neue KI-gestützte Entwicklungsmodell
Im Microsoft-Ökosystem ist KI nicht nur in der Cloud angesiedelt: Windows- und Benutzeranwendungen Sie profitieren auch von diesen Fähigkeiten durch Copiloten und Plugins.
Microsoft integriert schrittweise OpenAI- und ChatGPT-basierte Technologien in Bing, Edge, Dynamics 365, Microsoft 365 und natürlich Azure. Die Vision ist, dass Entwickler Sie müssen ihre Modelle nicht von Grund auf selbst entwickeln.sondern vielmehr ein Daten- und KI-Modell als neue Infrastrukturschicht zu nutzen, auf der Anwendungen schneller entwickelt werden können.
Das Konzept der Copilot-ähnlichen Plugins ermöglicht die Erstellung von Erweiterungen, die Geschäftsanwendungen, Cloud-Dienste und lokale Systeme mit diesen Dialogmodellen verbinden, so dass Windows und Azure nutzen dieselbe KI-Infrastruktur. und profitieren Sie von einem einheitlichen Nutzererlebnis über die gesamte Systemarchitektur hinweg.
Governance, Sicherheit und kontinuierliche Optimierung
Die Einrichtung der Infrastruktur ist nur ein Teil der Aufgabe; die andere Hälfte ist die Infrastruktur instand halten Sicher, effizient und auf langfristige Geschäftsziele ausgerichtet. Hier kommen Tools wie Azure Advisor, die Well-Architected Review und die proaktiven Supportdienste von Microsoft zum Einsatz.
Azure Advisor analysiert Ihre bereits bereitgestellten Workloads, erkennt Verbesserungspotenziale in den fünf Säulen des Well-Architected Frameworks und Priorisieren Sie umsetzbare EmpfehlungenDie Well-Architected Review bietet eine strukturiertere Bewertung mit gezielten Empfehlungen zur Einleitung notwendiger Korrekturen.
Wenn Sie eine intensivere Unterstützung benötigen, bietet Microsoft Unified Folgendes an: proaktive Dienstleistungen und Zugang zu Experten die Ihnen dabei helfen, Ihre Lösung in Azure zu warten, zu integrieren und zu optimieren, mit personalisierter Anleitung, die besonders in komplexen Hybridumgebungen oder beim Einsatz von groß angelegten generativen KI-Architekturen nützlich ist.
Schulung und Einführung: Vorbereitung des Teams auf KI in Azure
Die Technologie ist bereit, aber ohne die entsprechende Ausrüstung kann die Infrastruktur nicht florieren; die Einrichtung eines Testlabors fördert die Akzeptanz. Deshalb ist die Investition darin so wichtig. Spezielle KI-Schulung auf Azureinsbesondere für Architektur-, Entwicklungs-, Betriebs- und Datenprofile.
Microsoft bietet Kurse an, die bei den absoluten Grundlagen beginnen, wie zum Beispiel Einführung in KI in AzureVon fortgeschrittenen Zertifizierungen wie Azure AI Engineer Associate, die sich auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen unter Verwendung der Dienste der Plattform konzentrieren, bis hin zu Kursen in Foundry, Azure Machine Learning, Fabric und dem Aufbau produktionsreifer KI-Infrastrukturen mit Sicherheitskontrollen, Netzwerkisolation, verwalteten Identitäten und Container-Governance.
Die tatsächliche Akzeptanz beschleunigt sich, wenn Sie diese Schulung mit klar definierte Pilotprojektewo das Team durch praktisches Tun lernen kann: die Einführung eines ersten unternehmensweiten RAG-Systems, eines internen Copiloten oder eines automatischen Dokumentenklassifizierungssystems mit Dokumentenintelligenz und Inhaltsverständnis.
Letztendlich geht es beim Aufbau KI-gestützter IT-Infrastrukturen in Windows- und Azure-Umgebungen darum, all diese Komponenten sorgfältig zusammenzuführen: Sprachmodelle, Machine-Learning-Dienste, Datenplattformen wie Fabric und OneLake, Orchestrierungstools wie Foundry und Copilot Studio sowie Governance-Frameworks wie das Azure Well-Architected Framework. Wenn Daten, Rechenleistung, Sicherheit und Teams optimal aufeinander abgestimmt sind, hört KI auf, ein isoliertes Experiment zu sein, und wird zu einem integralen Bestandteil unserer IT-Infrastruktur. strukturelle Komponente Ihrer technologischen Architektur, fähig, sich im Tempo Ihres Unternehmens weiterzuentwickeln.
