説明/参照：
シナリオから：
事業継続性
地域災害時のダウンタイムを最小限に抑えます。意図しない変更や削除が検出された場合にデータを回復します。複数のWebサーバーインスタンスでWebサイトを実行することで、ダウンタイムを最小限に抑え、SLA（Service Level Agreement）をサポートできます。
テストレット1
バックグラウンド
概要
Lucerne Publishingは、広告会社向けのオンラインメディアを作成、保管、提供しています。このメディアは、ウェブを使用してコンピュータにストリーミングされ、ネイティブアプリケーションを使用して世界中のモバイルデバイスにストリーミングされます。同社は現在、iOS、Android、およびWindows Phone 8.1プラットフォームをサポートしています。
Lucerne Publishingは独自のソフトウェアを使用してメディアワークフローを管理しています。このソフトウェアはライフサイクルの終わりに達しました。同社は、メディアワークフローをクラウドに移行する予定です。 Lucerne Publishingは、第三者企業であるお客様にアクセスして、Lucerne Publishingサーバーに保存されているメディアをダウンロード、アップロード、検索、索引付けすることができます。
アプリケーションとアプリケーション
Lucerne Publishingは、顧客がメディアを配信するために使用するアプリケーションを開発しています。同社は現在、以下のメディア配信アプリケーションを提供しています。
Lucerne Media W - 任意のブラウザを使用してメディアを配信するWebアプリケーション

Lucerne Media M - Windows Phone 8.1を使用してメディアを配信するモバイルアプリ

Lucerne Media A - iOSデバイスを使ってメディアを配信するモバイルアプリ

Lucerne Media N - Androidデバイスを使用してメディアを配信するモバイルアプリ

Lucerne Media D - お客様がローカルコンピュータにインストールするデスクトップクライアントアプリケーション

ビジネス要件
Lucerne Publishingの顧客とその消費者は次の要件を満たしています。
メディアへのアクセスは、メディアがコンシューマに配信された後、時間制限を受ける必要があります。必要な時間

モバイルデバイスへのメディアのダウンロードを最小限に抑える必要があります。顧客は、場所や時間帯に関係なく、メディアのダウンロードに24時間アクセスする必要があります。
Lucerne Publishingは、顧客対応アプリケーションのパフォーマンスと使用状況を監視できる必要があります。

Lucerne Publishingは、データベースの再設計を必要とせずに資産カタログを検索可能にしたいと考えています。

お客様は、Webアプリケーションを使用してすべてのデータにアクセスできる必要があります。彼らはまた、

Lucerne Publishingが提供するモバイルアプリを使用してデータにアクセスします。
顧客はキーワードとメディアの種類によってメディア資産を検索できる必要があります。ルツェルン出版

ソースデータをフォーマットせずにアセットカタログデータベースをクラウドに移動したい
その他の要件
開発
コードと現在の開発文書は常にバックアップする必要があります。コードがソース管理にチェックインされている場合は、すべてのソリューションを自動的に構築してAzureにデプロイする必要があります。
ネットワーク最適化
Lucerne Publishingには、Azureで動作する.NET Webアプリケーションがあります。 Webアプリケーションは、メディア資産の保管と配布を分析します。 Webアプリケーションの利用状況を監視する必要があります。結局のところ、Lucerne Publishingは、顧客へのサービス品質を犠牲にすることなくデータ複製を削減することで、コストを削減することを望んでいます。ソリューションには次の要件があります。
保存場所とメディアの複製量を最適化します。

データノードの数やノードから顧客までの距離など、いくつかのパラメータを変更します。

ネットワーク帯域幅を最小限に抑えます。

Lucerne Publishingは、Webアプリケーションで例外の通知を受けたいと考えています。

技術要件
データマイニング
Lucerne Publishingは顧客パターンを特定するために常にデータを採掘しています。同社は、既存のオンプレミスクラスタをクラウドベースのソリューションに置き換える予定です。 Lucerne Publishingには次の要件があります。
仮想マシン：
データマイニングソリューションは、数百から数千の処理コアの使用をサポートする必要があります。

より強力な仮想マシンを使用して、仮想マシンの数を最小限に抑えます。

各仮想マシンには、常に8つ以上のプロセッサコアが使用可能である必要があります。

分析専用のプロセッサコアの数を自動的に増減させる

分析の要求に応じて
仮想マシンは、パフォーマンスを向上させるためにリモートメモリの直接アクセスを使用する必要があります。

タスクスケジューリング：
ソリューションはジョブを自動的にスケジュールする必要があります。

スケジューラは、需要と利用可能なリソースに基づいてジョブを分散する必要があります。

データ分析結果：
このソリューションは、アプリケーションが分析結果にアクセスできるようにするWebサービスを提供する必要があります。
その他の要件
機能のサポート
広告コピーデータは全文で検索可能でなければなりません。

検索速度を最適化するには、広告コピーデータのインデックスを作成する必要があります。メディアメタデータはAzureに保存する必要があります

テーブルストレージ。メディアファイルは、Azure BLOBストレージに保存する必要があります。顧客対応のウェブサイトは、すべての広告コピーとメディアにアクセスできる必要があります。顧客が直面しているウェブサイトは、世界中の場所に自動的に拡大縮小し複製する必要があります。
データ転送の待ち時間を短縮するには、メディアとデータを世界中に複製する必要があります。メディア

アップロードは、データをオフラインでアップロードする必要なしに、高速のデータ転送速度（低いレイテンシ）を持たなければなりません。
セキュリティ
顧客のアクセスは、Active Directoryを使用して管理する必要があります。メディアファイルは、PlayReady暗号化方式を使用して暗号化する必要があります。顧客は、インターネットスヌーピングの機会がないプライベート接続を介して、迅速かつ安全にメディアをアップロードできる必要があります。