මේ තමයි Azure AI Services Article Series එකේ මේ කොටසෙ අවසාන ලිපිය. අපි මේකෙන් කතා කරන්නෙ enterprise-grade application එකක Azure AI Search deploy කරන වෙලාවෙ scalability හා security කොහොමද handle කරන්නෙ කියන එක. ඒ ගැන Microsoft Azure කොපමණ enterprise focus එකක් තියෙනවාද කියන දේ.
මේ ලිපිය පුරාවටම මේ සංකල්පය පැහැදිලි කරන්න මම උදාහරණයක් ගන්නවා financial services organization එකක customer analytics system එකක්. Financial industry එක කියන්නෙ high-volume data, strict compliance requirements, ඒ වගේම real-time insights අවශ්ය වෙන industry එකක්. Search system එක slow වෙනවා කියන දේ, නැත්නම් data leak වෙනවා කියන දේ organization එකට විශාල risk එකක්.
අපි බලමු Azure AI Search enterprise usage එකේ ප්රධාන challenges මොනවද කියලා.
- Concurrent users වැඩිවෙද්දි performance degrade වීම
- Index size increase වෙනකොට latency වැඩිවීම
- Sensitive data unauthorized access
- Compliance requirements meet නොවීම
Azure AI Search horizontally scale කරන්න පුලුවන් replicas හා partitions භාවිතා කරලා. Query load වැඩිවෙද්දි replicas add කරලා read performance improve කරන්න පුලුවන්. Large datasets handle කරන්න partitions භාවිතා කරලා index distribution manage කරන්න පුලුවන්.
Enterprise Search Architecture එකක් නිර්මාණය කිරීමේ වැදගත්කම
මුලින්ම ඔබ plan කරන්න අවශ්ය වෙන්නෙ expected query volume, data growth rate හා security requirements. Azure role-based access control (RBAC), private endpoints හා encryption-at-rest භාවිතා කරලා search service එක secure කරන්න පුලුවන්.
Azure AI Search enterprise architecture එකේ ප්රධාන කොටස් දෙකක් තියෙනවා.
- Scalability: Replicas හා partitions භාවිතා කරලා performance maintain කිරීම
- Security: Network isolation, authentication හා compliance controls implement කිරීම
මේ වගේ architecture එකක් නිර්මාණය කරලා Azure AI Search deploy කලොත් enterprise-grade, secure හා high-performance search experience එකක් build කරන්න පුලුවන්.
බොහොම ස්තූතියි අපගේ ලිපි මාලාව සමග එකතු වෙලා සිටීම ගැන. තවත් Azure technology ලිපි මාලාවකින් නැවත හමුවෙමු.
