本文是一系列七篇文章中的第六部分，可帮助开发人员开始使用 Azure。
- 第 1 部分：面向开发人员的 Azure 的概述
- 第 2 篇：面向开发人员的主要 Azure 服务
- 第 3 部分：在 Azure 上托管应用程序
- 第 4 部分：将应用连接到 Azure 服务
- 第 5 部分：如何在 Azure 中创建和管理资源？
- 第 6 部分：生成 Azure 应用的关键概念
- 第 7 部分：如何计费？
在设计应用程序以在 Azure 上运行之前，需要提前规划。 一开始，需要了解一些基本的 Azure 概念，以便为方案做出最佳决策。 规划时，请考虑以下部分中的信息。
Azure 区域
区域是在延迟定义的外围内部署的一组数据中心，并由专用区域低延迟网络连接。 借助 Azure，可以部署需要的应用程序，包括跨多个区域，以在需要时提供跨区域复原能力。
通常，需要保留同一区域中解决方案的所有资源，以最大程度地减少应用程序组件之间的延迟。 例如，如果解决方案包括 Azure 应用服务、数据库和 Azure Blob 存储，请在同一 Azure 区域中创建所有这些资源。
并非每个 Azure 服务在每个地区都可用。 “ 按区域提供的产品 ”页可帮助你找到应用所需的 Azure 服务所在的区域。
Azure 资源组
Azure 中的资源组是一个逻辑容器，用于将 Azure 资源组合在一起。 每个 Azure 资源都属于一个资源组。
资源组通常对 Azure 中解决方案所需的所有 Azure 资源进行分组。 例如，如果已将 Web 应用程序部署到使用 SQL 数据库、Azure 存储和 Azure Key Vault 的 Azure 应用服务，则通常会将所有这些资源放置在单个资源组中。
使用此方法可以更轻松地确定应用程序运行所需的资源及其相关方式。 通常，在 Azure 中为应用创建资源的第一步是创建用作应用资源的容器的资源组。
环境
如果已在本地开发，则熟悉通过开发、测试和生产环境推广代码。 在 Azure 中，若要创建单独的环境，需要为每个需要的环境创建一组单独的 Azure 资源。
由于每个环境都是一个确切的副本，因此必须使用 脚本来创建 环境所需的资源 ，或使用基础结构即代码（IaC）工具 以声明方式指定每个环境的配置。 这可确保环境创建过程可重复，还可以按需创建新环境，例如应用程序的性能或安全测试。
AI 开发注意事项
在 Azure 上生成 AI 应用程序时，请考虑以下其他因素：
- 模型选择 - 在 Microsoft Foundry 中通过模型目录提供的 Azure OpenAI 模型和开源模型之间进行选择。 每个模型具有不同的功能、成本特征和延迟特性。
- 负责任的 AI - Azure 提供内置的内容筛选和安全功能。 在设计 AI 应用程序时，考虑负责任的 AI 实践，包括公平性、透明度和责任。
- 基于令牌的定价 - 许多 AI 服务使用基于令牌的计费，而不是基于计算的传统定价。 了解预期的使用模式以准确估算成本。
若要了解详细信息，请参阅 AI 应用开发的概述。
DevOps 支持
无论是使用持续集成还是为新环境预配资源将应用发布到 Azure，Azure 都与常用的 DevOps 工具集成。 可以使用现有工具，并通过支持以下工具最大化体验：