Este diagrama de arquitectura describe un patrón de Zona de Aterrizaje Azure AI diseñado para desplegar cargas de trabajo de inteligencia artificial de forma escalable, segura y gobernada en múltiples suscripciones dentro de una empresa.
Visión general: la solución se organiza en cuatro zonas principales: Subscripción de Conectividad, Subscripción AI Apps Landing Zone, Subscripción AI Hub Landing Zone y Subscripción AI Services Landing Zone. Cada zona cumple responsabilidades claras para proporcionar aislamiento, control de costes y cumplimiento.
Entrada y seguridad perimetral: los usuarios acceden a las aplicaciones a través de un Application Gateway con Web Application Firewall en la Subscripción de Conectividad, que ofrece control de ingreso centralizado, redundancia por zona y protección frente a ataques web comunes.
Enrutamiento hacia las aplicaciones AI: el tráfico se dirige a la Subscripción AI Apps donde residen las aplicaciones orientadas al usuario, desplegadas en Azure App Services o Container Apps con imágenes almacenadas en un Container Registry. Estas aplicaciones usan subredes dedicadas, private endpoints y Network Security Groups para minimizar la exposición.
Componentes de la carga de trabajo: el hosting incluye App Services o Container Apps, puntos finales privados hacia servicios centralizados, workspaces de Log Analytics para monitorización y agentes de aplicación que recogen telemetría y trazas. Diagnostic settings envían registros a Log Analytics y Event Hubs.
Integración con servicios AI y gestión de secretos: las aplicaciones obtienen secretos desde Azure Key Vault y consumen Azure OpenAI, Azure AI Search, Cosmos DB y Azure Storage a través de endpoints privados. Logic Apps y Azure Functions orquestan flujos de integración, procesamiento y conectan modelos LLM y agentes IA.
Conectividad centralizada: el peering de redes virtuales conecta AI Apps con la suscripción de Conectividad y con la Platform Landing Zone, donde residen servicios compartidos como Azure Firewall, Azure Bastion, VPN Gateway o ExpressRoute, Azure DNS privado y protección DDoS.
AI Hub como plano de observabilidad: la Subscripción AI Hub centraliza el procesamiento de telemetría y el ingestion de eventos mediante Event Hubs, App Insights, Cosmos DB y API Management para exponer endpoints gestionados. Aquí se realizan reportes, dashboards y procesamiento de FTU Fair Tenant Usage.
Procesamiento de uso y reportes: Function Apps y Logic Apps transforman los logs de uso para su almacenamiento en Cosmos DB y visualización en Power BI, permitiendo políticas de gobernanza y facturación interna por consumo.
Zona de servicios AI: en la Subscripción AI Services se alojan capacidades core como Azure OpenAI, Cognitive Services de speech, vision y language, modelos hospedados y servicios experimentales como AI Foundry o agentes gestionados. El acceso se limita mediante private endpoints, Key Vault y reglas de red.
Provisionamiento y gobernanza: cada suscripción sigue un Subscription Vending Framework que automatiza la creación de Spoke VNets, rutas, asignaciones de políticas y roles, así como integración con Defender for Cloud y controles de coste para garantizar entornos consistentes y conformes.
Beneficios clave: modelo de Zero Trust con acceso controlado por WAF y private endpoints, escalabilidad con App Services y Container Apps, aislamiento de servicios AI para seguridad y coste, monitorización centralizada con App Insights y Log Analytics, y gobernanza mediante RBAC y políticas.
Flujo de datos de extremo a extremo: el usuario realiza la petición por el Application Gateway, la app en AI Apps procesa la entrada, llama a servicios AI aislados para generación o inferencia y opcionalmente enriquece la respuesta con RAG consultando Azure AI Search o Cosmos DB. Los resultados vuelven al usuario por la misma ruta segura mientras que telemetría y logs llegan al AI Hub para análisis y reporting.
Caso de uso real: un profesional de la salud usa un asistente médico AI para resumir notas de paciente. El portal se protege con WAF, la App Service envía prompts a Azure OpenAI y consulta repositorios internos para RAG. El resultado se muestra en la interfaz y el uso queda registrado para auditoría y cumplimiento.
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