AI901-Concept#78-3
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある EC 企業が、商品検索チャット ボットを Azure AI Foundry にデプロイし、ピーク時 (年末セール) は通常時の 10 倍のトラフィックを処理する必要があります。安定したレイテンシと予算予測可能性を両立する必要があります。
解決策
endpoint 認証を Microsoft Entra ID 連携に統一し、Private Endpoint 経由のみ受信、Azure Monitor で TPM / RPM / レイテンシ / エラー率を継続監視するセキュリティ + 観測性レイヤーを併設します。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
Entra ID 統合 + Private Endpoint + Azure Monitor の組み合わせは、エンタープライズ本番デプロイのセキュリティ + 観測性 ベスト プラクティスです。Entra ID はキー漏洩リスクを抑え、Private Endpoint はパブリック ネットワーク経由を遮断、Azure Monitor は TPM / RPM / レイテンシ / エラー / フィルタ発動率を時系列で可視化します。これらは Foundry deployment の標準設定で構成可能で、Reliability and safety / Privacy and security / Accountability のいずれにも貢献します。EC のピーク時運用にも耐える品質基盤として適切です。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションはセキュリティと観測性の両面で標準的かつ強固な設計で、Microsoft 公式アーキテクチャに準拠します。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
Entra ID 統合 + Private Endpoint + Azure Monitor の組み合わせは、エンタープライズ本番デプロイのセキュリティ + 観測性 ベスト プラクティスです。Entra ID はキー漏洩リスクを抑え、Private Endpoint はパブリック ネットワーク経由を遮断、Azure Monitor は TPM / RPM / レイテンシ / エラー / フィルタ発動率を時系列で可視化します。これらは Foundry deployment の標準設定で構成可能で、Reliability and safety / Privacy and security / Accountability のいずれにも貢献します。EC のピーク時運用にも耐える品質基盤として適切です。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションはセキュリティと観測性の両面で標準的かつ強固な設計で、Microsoft 公式アーキテクチャに準拠します。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
コメント