AI901-Foundry#23-1
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
ある製造業企業が、世界 5 リージョンの工場で利用される多言語チャット ボットを Azure AI Foundry で開発します。本社は日本リージョンを基準とし、各工場は日本 / 米国 / EU / インド / 中国地域からアクセスします。可用性 / レイテンシ / 規制 (GDPR / 中国データ保管) を考慮した設計が求められます。
解決策
GPT-4o を Foundry model catalog から選択し、Japan East / East US / West Europe / Central India / China North 3 の 5 リージョンに個別デプロイし、各工場は地理的に最も近いリージョンの endpoint を呼び出すマルチリージョン構成にします。Private Endpoint と Microsoft Entra ID 認証を併用します。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
マルチリージョン デプロイ + 地理的近接性ベースの呼び出し + Private Endpoint + Entra ID 認証の組み合わせは、Microsoft 公式のグローバル本番アプリ リファレンス アーキテクチャに完全に沿った設計です。各リージョン デプロイにより、データ レジデンシー (GDPR / 中国法) を満たしつつ近接性で低レイテンシを実現できます。Private Endpoint は VNet 経由のプライベート接続で Privacy and security を強化し、Entra ID 認証 + Azure RBAC で最小特権を実装します。Foundry portal でこの構成は標準的に組めるため、技術実装も問題なく、運用面でも各リージョン独立に PTU / scaling 設定が可能です。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションはグローバル本番運用の Microsoft 推奨パターンで、可用性 / レイテンシ / 規制対応のすべてを満たします。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
マルチリージョン デプロイ + 地理的近接性ベースの呼び出し + Private Endpoint + Entra ID 認証の組み合わせは、Microsoft 公式のグローバル本番アプリ リファレンス アーキテクチャに完全に沿った設計です。各リージョン デプロイにより、データ レジデンシー (GDPR / 中国法) を満たしつつ近接性で低レイテンシを実現できます。Private Endpoint は VNet 経由のプライベート接続で Privacy and security を強化し、Entra ID 認証 + Azure RBAC で最小特権を実装します。Foundry portal でこの構成は標準的に組めるため、技術実装も問題なく、運用面でも各リージョン独立に PTU / scaling 設定が可能です。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションはグローバル本番運用の Microsoft 推奨パターンで、可用性 / レイテンシ / 規制対応のすべてを満たします。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
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