Kurs
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Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure – Intensive Training (AI-200)
AI-200
Kurs-Facts
Als PDF herunterladen- Erläutern des Container-Lebenszyklus mithilfe von Azure Container Registry (ACR), App Service und Container Apps
- Sichern von Konfigurationen mit Kubernetes-Primitiven (ConfigMaps, Secrets) und Azure Key Vault
- Implementieren der Vektorsuche in Azure Cosmos DB, PostgreSQL (mit pgvector) und Managed Redis
- Optimieren der Containerskalierung und Ressourcenzuweisung mithilfe von Skalierungsregeln und KEDA-Skalierern
- Entkoppeln von KI-Komponenten mithilfe von Azure Service Bus (Warteschlangen/Themen) und zuverlässigen Aufgabenwarteschlangen mit Redis Streams
- Erstellen ereignisgesteuerter Architekturen mit Azure Event Grid und dem CloudEvents-Schema
- Fehlerbeheben bei verteilten KI-Workloads durch Konfiguration von OpenTelemetry für Azure Monitor Application Insights und KQL-Analyse
- Sicheres Verbinden von Anwendungen mithilfe der Microsoft-Entra-Authentifizierung und der Geheimnismanagement-Funktionen von Key Vault/App Configuration
1 Implementierung des Hostings von Containeranwendungen auf Azure
Lerne die wichtigsten Workflows für das Container-Hosting auf Azure kennen, darunter die Image-Verwaltung mit Azure Container Registry und die Bereitstellung benutzerdefinierter Container in Azure App Service mit Laufzeitkonfiguration.
2 Bereitstellung und Verwaltung von Apps in Azure Container Apps
Dieses Modul behandelt den gesamten Lebenszyklus containerisierter Anwendungen in Azure Container Apps, einschliesslich Bereitstellung, Konfiguration, Revisionsverwaltung und der Einrichtung der automatischen horizontalen Skalierung.
3 Bereitstellen und Überwachen von Anwendungen auf Azure Kubernetes Service
Ein Leitfaden durch den gesamten AKS-Lebenszyklus, der die Bereitstellung mit Manifesten und Diensten, die Externalisierung der Konfiguration mit ConfigMaps und Secrets, das Anbinden von persistenten Speichern sowie die Überwachung des Anwendungszustands abdeckt.
4 Entwickeln von KI-Lösungen mit Azure Cosmos DB für NoSQL
Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von KI-Lösungen mit Azure Cosmos DB für NoSQL durch den Aufbau einer Datengrundlage, die Implementierung von Vektorsuchfunktionen und die Optimierung der Abfrageleistung.
5 Entwickeln von KI-Lösungen mit Azure Database für PostgreSQL
Dieses Modul führt dich durch die Entwicklung von KI-Lösungen mit Azure Database für PostgreSQL, indem du eine Datengrundlage aufbaust, die Vektorsuche mithilfe der pgvector-Erweiterung implementierst und die Leistung optimierst.
6 AI-Lösungen mit Azure Managed Redis optimieren
Erfahre, wie du Azure Managed Redis nutzen kannst, um deine AI-Lösungen zu optimieren, einschliesslich Caching-Strategien, Datenoperationen, Ereignisübermittlung und Vektorspeicherung.
7 Backend-Dienste für AI-Lösungen integrieren
Integriere Backend-Dienste wie Azure Service Bus, Azure Event Grid und Azure Functions, um zuverlässige, ereignisgesteuerte, serverlose AI-Lösungen auf Azure zu erstellen.
8 Verwalten von Anwendungsgeheimnissen und Konfigurationen für KI-Lösungen
Erfahre, wie du Geheimnisse mithilfe von Azure Key Vault sicher verwaltest und die Anwendungskonfiguration, einschliesslich Feature-Flags, mit Azure App Configuration zentralisierst.
9 Überwachen und Fehlerbehebung bei Apps auf Azure
Im letzten Modul lernst du, wie du durch die Instrumentierung mit OpenTelemetry, den Export von Telemetriedaten nach Application Insights und die Analyse von Daten mithilfe von KQL-Abfragen und Warnmeldungen eine durchgängige Beobachtbarkeit verteilter KI-Anwendungen auf Azure erreichst.
Teil von folgenden Kursen / Lehrgängen
- Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure – Intensive Training
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, die Backend- und KI-gestützte Anwendungen auf Azure erstellen und praktische Kenntnisse in den Bereichen containerisierte Rechenumgebungen, Datendienste für KI, ereignisgesteuerte Workflows sowie Anwendungssicherheit und -überwachung benötigen.
- Programmiererfahrung mit Sprachen wie Python, JavaScript oder C#
- Grundlegendes Verständnis der Azure-Dienste und der Konzepte des Cloud Computing
- Kenntnisse der Grundlagen der Containerisierung