Microsoft Foundryのネットワーク設計における閉域化アーキテクチャについて、インバウンドとアウトバウンドの観点から解説。 GitHub CopilotとMicrosoft Foundryを活用して作成。 ネットワークエンジニア、インフラエンジニア、アーキテクト向けの記事。
- Foundry BYO VNet + Private Endpoints plus tools のデプロイに関するGitHubテンプレートの記録です。 - Ubuntu上でテンプレートをダウンロードし、実行した手順について解説しています。 - ネットワーク分離を前提とした標準エージェントセットアップの文脈での位置づけを説明しています。 この記事は、Azure環境におけるネットワークインフラの構築や、プライベートネットワークでのサービスデプロイに興味のあるインフラエンジニア、ネットワークエンジニア、またはクラウドアーキテクトを対象としています。
AI時代の到来により、Googleはデータセンターネットワークを根本的に進化させています。AIワークロードの膨大な計算リソースとネットワーク要件に対応するため、GoogleはAI Hypercomputerを中心に、チップからアプリケーションまでを統合したAI技術スタックを構築し、ネットワークインフラを再設計しました。 * AI時代の要求に応えるため、Googleはネットワークインフラを「AI Hypercomputer内のファブリック」「AI Hypercomputer間のファブリック」「グローバルネットワーク」の3つの柱で再構築し、Virgo Networkなどの革新的な技術を導入しています。 * AIワークロードの帯域幅、低遅延、高信頼性といった厳しい要求を満たすため、ネットワークのスケールアップとスケールアウトを可能にするアーキテクチャを採用し、障害発生時の迅速な検知と復旧を実現する自律信頼性機能を強化しています。 * この進化したネットワークインフラは、AIトレーニングから推論まで、あらゆるAIワークロードを支える基盤となり、Google Cloudの顧客がAIの可能性を最大限に引き出すことを支援します。