Design AI-drevne IT-infrastrukturer i Windows- og Azure-miljøer Det er ikke længere kun for eksperimentelle laboratorier. I dag er det meget håndgribeligt med modne værktøjer, yderst raffinerede referencearkitekturer og administrerede tjenester, der giver dig mulighed for at gå fra idé til produktionsmiljø på meget kort tid, samtidig med at sikkerhed, styring og omkostninger holdes under kontrol.
Målet er ikke længere blot at "lægge AI" oven på eksisterende systemer, men opbyg data-, computer- og sikkerhedsinfrastrukturen nødvendigt for at kunstig intelligens bliver en naturlig del af arbejdsbyrder: fra forretningsapplikationer på Windows til native løsninger på Azure, der kombinerer traditionel maskinlæring, generativ AI, intelligente agenter og avanceret analyse.
Hvad mener vi med AI i en moderne IT-infrastruktur?
Når vi taler om kunstig intelligens i Azure, refererer vi til et sæt teknologier, der gør det muligt for maskiner at at efterligne menneskelige kognitive evneranalysere kompleks information, forstå naturligt sprog, fortolke billeder og lyd, tale flydende eller generere helt nyt indhold.
I praksis skal en AI-drevet IT-infrastruktur kunne understøtte applikationer, der f.eks. kan analysere enorme mængder data for at skabe billeder eller videoer, forstå og syntetisere sprog i realtid, interagere med brugere via stemmen, generere kode, lave forudsigelser eller berige forretningsprocesser med intelligente anbefalinger.
For en løsningsarkitekt er udfordringen dobbelt: på den ene side at forstå omfattende overblik over AI og maskinlæringPå den anden side at vide, hvordan man integrerer de relevante Azure-tjenester (maskinlæring, Azure AI, Fabric, Foundry osv.) i arbejdsbelastningsdesignet uden at bryde principperne om sikkerhed, pålidelighed, ydeevne og omkostningsoptimering.
Arkitekturprincipper: Azure veludviklet rammeværk til AI
Microsoft har samlet mange års erfaring i Azure veludviklet frameworkDette gælder også, med nogle nuancer, for arbejdsbelastninger inden for AI og maskinlæring. Virksomhedens Azure Architecture Center tilbyder eksempelarkitekturer, detaljerede vejledninger og baselines, som du nærmest kan "kopiere og indsætte" for at tilpasse til dine scenarier, så længe du overholder de fem klassiske søjler: pålidelighed, sikkerhed, omkostningsoptimering, operationel ekspertise og ydeevneeffektivitet.
AI-løsninger har særlige karakteristika: modeller, der er trænet og omskolet, datapipelines der aldrig stopper, delte GPU'er, tredjepartstjenester (såsom sprogmodeller) forbrugt via API'er og krav fra datastyring mere krævende. Derfor har I specifikke vejledninger til AI-arbejdsbelastninger inden for det veludviklede rammeværk med konkrete anbefalinger til design, sikkerhed, data og observerbarhed.
Ideen er, at du ikke starter fra bunden: du kan tage AI- og maskinlæringsreferencearkitekturer i Azure der allerede er dokumenteret (f.eks. dem, der er baseret på Foundry og Azure OpenAI), og tilpas dem til din organisation, og tilføj dine netværks-, identitets-, compliance- og driftspolitikker.
Nøgle AI-koncepter til design af infrastrukturer
Før du definerer undernet, lagerkonti eller klynger, er det nyttigt at forstå, hvordan AI fungerer internt. Du behøver ikke at være datalog, men du skal forstå de grundlæggende byggesten, der bestemmer den tekniske arkitektur og de afhængigheder, du skal implementere og vedligeholde.
Algoritmer og maskinlæringsmodeller
Kernen i enhver AI-løsning er maskinlæringsalgoritmerAlgoritmer er kodestykker, der behandler data, opdager mønstre og genererer prædiktive eller klassificeringsmodeller. Hver algoritme er et endeligt sæt instruktioner, som maskinen udfører trin for trin for at opnå et specifikt mål: at afgøre, om et billede indeholder en hund eller en kat, at detektere et sprog, at oversætte tekst eller at identificere en anomali i en industriel proces.
Resultatet af at anvende disse algoritmer til træning er en maskinlæringsmodel i stand til at generalisere, hvad den har lært, og træffe beslutninger med nye data. Valget af "familien" af algoritmer (træer, neurale netværk, regressioner, klynger osv.) påvirker kravene til beregning, hukommelse, lagring og træningstid, og dermed hvordan du bør dimensionere din infrastruktur i Azure.
Klassisk maskinlæring
Traditionel maskinlæring er afhængig af algoritmer, der analyserer datafelter og lærer. mønstre, der derefter omsættes til forudsigelserCyklussen er normalt: du træner en model med historiske data, validerer den med kendte data, måler dens ydeevne i henhold til forretningsmæssige målinger (nøjagtighed, tilbagekaldelse, AUC osv.), justerer hyperparametre og gentager, indtil du opnår en stabil model.
Arkitektonisk set betyder dette datapipelines til træning og omskoling, datasætlagring (til historik, træning, validering og test), skalerbar beregning (CPU og i nogle tilfælde GPU) og tjenester til produktionsimplementering, hvor modellen modtager nye data og returnerer scorer eller beslutninger.
Dyb læring og neurale netværk
Når vi går over til deep learning, taler vi om neurale netværk med mange lag, der De bearbejder information hierarkisk.Hvert lag transformerer inputtet og sender det videre til det næste, hvilket muliggør repræsentation af langt mere komplekse mønstre end dem, der er fanget med simplere algoritmer.
Dette har en direkte indvirkning på infrastrukturen: deep learning-modeller har ofte kræver store datamængder og intensiv databehandlingofte ved hjælp af GPU'er eller endda specialiseret hardware. I Azure betyder dette brugen af AI-optimerede maskinstørrelser, administrerede tjenester som Azure Machine Learning med træningsklynger eller platforme som Azure Databricks med understøttelse af distribueret træning.
Generativ AI og sprogmodeller
Den store nylige revolution er generativ kunstig intelligensDisse modeller er trænet til at producere originalt indhold fra tekst, billeder, lyd eller multimodale kombinationer. Med dem kan du bede dem om at skrive en rapport, generere kode, lave en kort video eller forklare et billede i naturligt sprog.
Inden for denne kategori er sprogmodellerDisse modeller trænes på enorme mængder tekst og repræsenteres internt af parametre (vægte), der koder for relationer mellem ord og begreber. Modellens størrelse (målt i milliarder af parametre) bestemmer både dens udtryksevne og omkostningerne ved at køre inferenser, hvilket er yderst relevant ved design af skaleringsramper, SLA'er og budgetter i Azure.
Microsoft har sine egne modelfamilier som f.eks. Phi-4Med mindre versioner som Phi-4-Mini eller Phi-4-Multimodal-instruct er ydeevne og pris i balance. Disse mindre modeller er lettere, ofte lettere at fortolke, og i nogle tilfælde kan de hostes i nærheden af brugeren eller endda på den samme enhed, hvilket reducerer latenstid og forbedrer privatlivets fred.
RAG-medpiloter, agenter og kaptajner
Sprogmodeller har åbnet op for en ny måde at interagere med systemer på: digitale copiloterDisse er assistenter integreret i applikationer (f.eks. Microsoft 365 Copilot), der forstår konteksten og hjælper med komplekse opgaver, typisk via chatgrænseflader. Den underliggende arkitektur kombinerer sprogmodeller, forbindelser til forretningsdata, sikkerhedsregler og værktøjer, som modellen kan aktivere.
Et nøglemønster for at berige disse medpiloter er genvindingsforbedret generation (RAG)I stedet for udelukkende at stole på den "offentlige" viden, der bruges til at træne modellen, tilføjede vi et hentningslag, der søger i interne kilder (vektorindekser, databaser, datasøer) og sender disse oplysninger til modellen som kontekst. Dette giver os mulighed for at bevare kontrollen over, hvilke data der bruges, og at indsnævre omfanget af responsen.
I mere avancerede arkitekturer forekommer følgende: AI-agenterDisse komponenter reagerer ikke kun på brugerens behov, men træffer også autonome beslutninger, koordinerer opgaver og kommunikerer med hinanden. En multi-agent-arkitektur opdeler komplekse problemer i specialiserede agenter, der samarbejder: nogle søger efter data, andre planlægger, og andre igen interagerer med eksterne API'er. Værktøjer som Microsoft Agent Framework eller Foundry-workflows letter denne orkestrering.
AI og databasetjenester i Azure
Når koncepterne er klare, er det tid til at knytte dem til specifikke tjenester. Azure tilbyder en meget omfattende stak til data, klassisk AI, generativ AI og governance. Tricket er at sammensætte den i henhold til din use case uden at duplikere komponenter eller oprette datasiloer.
Azure Machine Learning og AutoML
Azure Machine Learning er referencetjenesten til administrere den komplette maskinlæringslivscyklusFra dataudforskning og træning til implementering og overvågning. Inkluderer en webgrænseflade, SDK'er og understøttelse af populære frameworks som PyTorch, TensorFlow og scikit-learn.
Blandt dens funktioner er AutoML, som automatiserer algoritmevalg, hyperparameterjustering og noget funktionsudvikling, samt indbygget understøttelse af MLflow som sporingsserverDu kan bruge et Azure Machine Learning-arbejdsområde som en MLflow-backend, registrere eksperimenter, modeller og metrikker og genbruge træningspipelines uden at omskrive kode.
Under træning involverer den klassiske arbejdsgang mærkning af data, konfiguration af algoritmen, træning af modellen, validering med nye data og om nødvendigt justering eller gentræning. I produktion scorer modellen data i realtid eller i batches via REST API'er, realtidsslutpunkter eller batchjob.
Microsoft Foundry, Agent Service og generative AI-værktøjer
Foundry er Azures platform til Byg og implementer brugerdefinerede generative AI-applikationerDet tilbyder konti og projekter som samarbejdsenheder, et katalog over modeller (herunder GPT, Claude, Phi, Grok osv.), værktøjer til finjustering, RAG og kvalitetsvurdering samt et administreret miljø til implementering af agenter og API'er.
Foundry Agent Service muliggør oprettelse af AI-agenter med en lav- eller ingen-kode-tilgang, eksponeret som mikrotjenester og forbundet til en basismodel, private videnslagre (til RAG'er) og eksterne værktøjer. Derudover letter Foundry Tools integration med andre Azure-tjenester samt almindelige udviklings-SDK'er såsom Visual Studio Code, GitHub og Semantic Kernel.
En vigtig fordel er, at du kan finjustering for at tilpasse modellerne til dine data, hvilket opnår svar, der er bedre afstemt med din kontekst, reducerer promptlængden og i mange tilfælde mindsker tokenomkostninger og latenstid.
Copilot Studio og Copilots i Microsoft 365 og Fabric
For scenarier tættere på slutbrugeren, giver Copilot Studio dig mulighed for opret brugerdefinerede copiloter der integrerer med Microsoft 365 og andre interne eller eksterne kanaler. Det er især nyttigt, hvis du vil udvide eksisterende copiloter med dine egne arbejdsgange, forretningsregler eller adgang til interne systemer uden at skulle starte forfra.
Inden for dataområdet inkorporerer Microsoft Fabric specifikke copiloter, der hjælper med at transformere og analysere data, oprette rapporter og visualiseringereller generer forespørgsler i Power BI ved hjælp af naturligt sprog. Alt dette understøttes af OneLake som en samlet datasø og en delt stak af data engineering, data science, realtidsintelligens og warehousing-tjenester.
Data- og computerplatforme til AI på Azure
Ingen kunstig intelligens fungerer i et vakuum: den har brug for rene, tilgængelige og velstyrede data, samt computerplatforme, der er i stand til at behandle dem i stor skala. I Windows- og Azure-miljøer opnås dette med en kombination af Søer, lagre, Spark, Databricks og integrationstjenester.
Microsoft Fabric og OneLake
Microsoft Fabric fungerer som en samlet end-to-end data- og analyseplatformI stedet for spredte oprindelser, ETL'er, lagre og modeller centraliserer Fabric lagring i OneLake og tilbyder integrerede oplevelser til data engineering, data factory, data science, realtidsintelligens, data warehousing og analytiske databaser.
OneLake er organisationens logiske og samlede datasø, bygget på Azure Data Lake Storage. Den understøtter strukturerede og ustrukturerede dataDen bruger Delta-Parquet til tabeldata og muliggør adskillelse af arbejdsområder med differentierede adgangspolitikker. Integrationen med Fabric direkte fra pakken eliminerer meget af friktionen ved integration af lagring, beregning og AI-tjenester.
Spark på Fabric, Azure Databricks og HDInsight
Til arbejdsbyrder med store mængder er Spark en nøglekomponent. I Fabric er Stoffets køretid Det leverer et integreret Spark-miljø med understøttelse af Delta Lake, forudinstallerede pakker til Java, Scala, Python og R samt et basisoperativsystem, der er optimeret til forskellige hardwarekonfigurationer. Dette giver dig mulighed for at køre både data engineering pipelines og data science-eksperimenter i det samme miljø.
Azure Databricks tilføjer en Spark-baseret samarbejdsplatform med integrerede arbejdsgange til maskinlæringDens maskinlæringsruntime inkluderer biblioteker som TensorFlow, PyTorch, Keras og XGBoost, samt understøttelse af distribueret træning med Horovod. Den inkorporerer også Mosaic AI Vector Search, som giver mulighed for at gemme og hente indlejringer til RAG-scenarier, anbefalinger og lighedssøgninger.
Hvis du foretrækker en mere klassisk tilgang, leverer Spark på Azure HDInsight administrerede klynger forbundet til Azure Storage og Data Lake Storage med SynapseML-biblioteket til distribueret maskinlæring, neurale netværk og storstilede AI-tjenester.
Data Lake Storage og andre datalagre
Til fysisk lagring fungerer Azure Data Lake Storage som centraliseret arkiv af rådataDen understøtter både strukturerede og ustrukturerede data. Den tilbyder filsystemsemantik, sikkerhed på filniveau, massiv skalerbarhed og udnytter robustheden af Azure Blob Storage (herunder lagdelt lagring, høj tilgængelighed, katastrofeberedskab og ...). sikkerhedskopier).
I moderne AI-arkitekturer fungerer Data Lake Storage som fundamentet for virksomhedsdatasøer der kan håndtere petabytes af information med hundredvis af gigabit gennemløbshastighed for masseoverførsler af LAN, der driver både maskinlæringsmodeller og vektorsøgemaskiner samt avancerede analyseløsninger.
Databehandling og integration til AI
Kvaliteten af dine modeller vil afhænge direkte af kvaliteten af dine data. Derfor er det vigtigt at konfigurere, når man opretter AI-drevne IT-infrastrukturer solide kanaler til indtagelse, rensning og transformation der fodrer både trænings- og inferensmiljøer.
Fabric Data Factory
Med Fabric Data Factory kan du orkestrere store datastrømme med kode- og lavkode-pipelinesDu kan flytte data fra databaser, lagre, søer eller realtidsflows, anvende mere end 300 transformationer i dataflows og automatisere periodiske eller streamingindlæsninger.
Denne service er særligt godt positioneret, når din strategi involverer at konsolidere alt i Fabric og OneLake, fordi reducerer manuel limning mellem oprindelse, destinationer og AI-modeller, der integreres med organisationens sikkerheds- og styringsøkosystem.
Azure Databricks til funktionsudvikling
I scenarier, hvor mere avanceret funktionsudvikling er påkrævet, tilbyder Azure Databricks ML-orienterede datapipelinesDu kan indtage rådata, bygge funktionstabeller, træne modeller og orkestrere batchinferens, alt imens du administrerer funktionsmetadata i Unity-kataloget, så fremtidige scorer automatisk kan hente de nødvendige inputværdier.
Denne fremgangsmåde hjælper med at undgå typiske fejl som f.eks. Uoverensstemmelse mellem træningsdata og produktionsdataDette forenkler også logikken for teams, der bruger modellen, da de ikke behøver at bekymre sig om manuelt at rekonstruere funktioner.
Azure Data Factory og Synapse-forbindelser
Når dine data findes på tværs af flere systemer (on-premise, SaaS, andre cloud-systemer), tilbyder Azure Data Factory og Azure Synapse Analytics pipelines stik til et bredt udvalg af lagring og formaterDette giver dig mulighed for at kopiere, transformere, søge, læse metadata eller slette data på tværs af heterogene kilder uden at skulle bygge brugerdefinerede forbindelser.
Når man designer infrastrukturen, er det en god idé at centralisere disse integrationer i en eller flere velstyrede datacentre, hvorfra både søerne og de AI-optimerede lagre forsynes, hvilket reducerer pipeline-duplikering og forbedrer revisionsmulighederne.
Tilpasset AI på Azure: Ud over den generiske model
Forudtrænede modeller dækker mange generelle anvendelsesscenarier, men virksomheder får mest værdi, når De tilpasser AI til deres domæne.Specifikt ordforråd, brugerdefinerede dokumenter, meget specifikke forretningsregler, kombinerede sprog osv. Azure tilbyder en meget bred vifte af tjenester til dette.
Azure Machine Learning: Træning, AutoML og MLOps
Med Azure Machine Learning kan du træne alt fra simple modeller til komplekse, dybe netværk ved hjælp af skalerbare computerklynger og GPU'erDet tilbyder værktøjer til at vælge algoritmer, automatisk optimere hyperparametre, administrere versionerede datasæt og implementere modeller til inferensslutpunkter.
Derudover integrerer den funktioner fra Ansvarlig AI Dette giver dig mulighed for at opdage bias, analysere fejl og gennemgå forklaringsevnen – afgørende, når dine modeller påvirker følsomme beslutninger. Det giver dig også mulighed for at organisere teams i hubs og arbejdsområder, der deler ressourcer, sikkerhed og forbindelse, hvilket letter centraliseret IT-styring.
Tilpassede AI-tjenester: tale, oversættelse og dokumenter
Inden for kognitiv AI leverer Azure brugerdefinerede tjenester som f.eks. Brugerdefineret stemme, som forbedrer sproggenkendelse inden for meget specifikke domæner ved at give lyd- og teksteksempler; eller Custom Translator, som giver dig mulighed for at træne neurale maskinoversættelsessystemer, der er tilpasset din virksomhedsterminologi.
For dokumenter tilbyder Azure Document Intelligence forudtrænede modeller og brugerdefinerede modeller De er i stand til at identificere dokumenttyper, udtrække felter og klassificere dem, og returnere informationen i JSON-format, så den er klar til brug i forretningsapplikationer. Du kan endda kombinere flere modeller for at dække forskellige formater inden for den samme proces.
En anden nyttig del er indholdsforståelse med dens brugerdefineret analysatorhvilket giver dig mulighed for at definere udtrækningsregler og entitetsmønstre på dokumenter, billeder, lyd eller video, hvilket giver et struktureret output tilpasset dine behov.
Programmeringssprog til AI på Azure
På udviklingslaget forbliver de førende sprog inden for AI Python og RPython dominerer på grund af sit økosystem af maskinlæring, deep learning og data science-biblioteker (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow osv.) og integreres naturligt med Azure-tjenester.
R er derimod højt værdsat inden for avanceret statistik og akademisk analyse, og det understøtter Azure Machine Learning til at køre scripts, notesbøger og interaktive arbejdsgange. I begge tilfælde kan du drage fordel af administrerede udførelsesmiljøer der forenkler installationen af afhængigheder og integration med tjenester såsom lagring, databaser eller meddelelseskøer.
AI-referencearkitekturer i Azure: Foundry + Azure OpenAI-eksemplet
For at bringe alle disse koncepter til live har Microsoft udgivet meget detaljerede referencearkitekturerEt repræsentativt eksempel er den Foundry-baserede chatarkitektur, der er implementeret på en Azure-landingszone og designet til samtaleapplikationer, der bruger OpenAI GPT-modeller beriget med forretningsdata.
I denne arkitektur går brugerflowet ind gennem en Applikationsgateway med WAF Beskyttet af Azure DDoS Protection, inden for et virtuelt netværk med privat DNS. Tjenester som Azure App Service, Key Vault og Storage, der hoster klientapplikationen og administrerer hemmeligheder, tilgås via private slutpunkter.
Netværket er organiseret i flere specialiserede undernetværk (kortlægning af LAN-topologiDette omfatter: App Service-integration, private slutpunkter, Foundry-integration, undernet til Azure AI-agenter, Azure Bastion, jump boxes, build-agenter og Azure Firewall, som filtrerer udgående internettrafik. Tjenester som [liste over tjenester] implementeres i disse undernet. Azure Cosmos DB, Azure AI Search, videnslagre og lagringalle forbundet via private endpoints for at minimere offentlig eksponering.
Yderst til højre i diagrammet er Foundry repræsenteret af en konto og et projekt; Azure-administrerede identiteter De forbinder Foundry-agenttjenesten til projektet, som igen tilgår Azure OpenAI og andre dataressourcer. Diagrammet viser de logiske trin, en anmodning følger: fra ankomst til gatewayen til forespørgsler på modellerne og hentning af kontekstuelle oplysninger, hvor trafikken holdes inden for det virtuelle netværk og under de definerede sikkerhedspolitikker til enhver tid.
Windows, Azure og den nye AI-drevne udviklingsmodel
I Microsofts økosystem lever AI ikke kun i skyen: Windows- og brugerprogrammer De drager også fordel af disse muligheder gennem copiloter og plugins.
Microsoft har gradvist integreret OpenAI- og ChatGPT-baserede teknologier i Bing, Edge, Dynamics 365, Microsoft 365 og selvfølgelig Azure. Visionen er, at udviklere de behøver ikke at bygge deres egne modeller fra bundenmen snarere at udnytte en data- og AI-model som et nyt infrastrukturlag, hvorpå applikationer kan udvikles hurtigere.
Konceptet med Copilot-lignende plugins muliggør oprettelse af udvidelser, der forbinder forretningsapplikationer, cloudtjenester og lokale systemer med disse samtalemodeller, så Windows og Azure deler den samme AI-struktur og drage fordel af en ensartet oplevelse på tværs af hele stakken.
Styring, sikkerhed og løbende optimering
At etablere infrastrukturen er kun en del af arbejdet; den anden halvdel er vedligeholde infrastrukturen Sikker, effektiv og i overensstemmelse med langsigtede forretningsmål. Det er her, værktøjer som Azure Advisor, Well-Architected Review og Microsofts proaktive supporttjenester kommer i spil.
Azure Advisor analyserer dine allerede implementerede arbejdsbelastninger, registrerer muligheder for forbedringer på tværs af de fem søjler i det veludviklede rammeværk, og prioritér handlingsrettede anbefalingerDen veludformede gennemgang tilføjer en mere struktureret vurdering med kuraterede anbefalinger, der vejleder nødvendige rettelser.
Hvis du har brug for tættere support, tilbyder Microsoft Unified proaktive tjenester og adgang til eksperter der hjælper med at vedligeholde, integrere og optimere din løsning i Azure med personlig vejledning, hvilket er særligt nyttigt i komplekse hybridmiljøer eller når du implementerer generative AI-arkitekturer i stor skala.
Træning og implementering: forberedelse af teamet til AI i Azure
Teknologien er klar, men hvis udstyret ikke er det, vil infrastrukturen ikke komme i gang; etablering af et testlaboratorium letter implementeringen. Derfor er det så vigtigt at investere i det. Specifik træning i AI på Azureisærligt inden for arkitektur, udvikling, drift og dataprofiler.
Microsoft tilbyder kurser, der starter helt fra det helt grundlæggende, som f.eks. Introduktion til AI i AzureFra avancerede certificeringer som Azure AI Engineer Associate, der fokuserer på design og implementering af AI-løsninger ved hjælp af platformens tjenester, til kurser i Foundry, Azure Machine Learning, Fabric og opbygning af produktionsklare AI-infrastrukturer med sikkerhedskontroller, netværksisolering, administrerede identiteter og containerstyring.
Ægte implementering accelererer, når du kombinerer denne træning med veldefinerede pilotprojekterhvor teamet kan lære ved at gøre: implementering af en første virksomheds RAG, en intern copilot eller et automatisk dokumentklassificeringssystem med dokumentintelligens og indholdsforståelse.
I sidste ende handler opbygningen af AI-drevne IT-infrastrukturer i Windows- og Azure-miljøer om omhyggeligt at samle alle disse dele: sprogmodeller, maskinlæringstjenester, dataplatforme som Fabric og OneLake, orkestreringsværktøjer som Foundry og Copilot Studio og styringsrammer som Azure Well-Architected Framework. Når data, computing, sikkerhed og teams er afstemt, ophører AI med at være et isoleret eksperiment og bliver et ... den strukturelle komponent i din teknologiske arkitektur, i stand til at udvikle sig i det tempo, din virksomhed har brug for.
