Schulungsübersicht
Einführung in Microsoft Azure
- Überblick über Azure-Dienste und Cloud Computing
- Einrichten eines Azure-Abonnements und einer Umgebung
- Verständnis von Ressourcengruppen, virtuellen Maschinen und Netzwerken
Erstellung ereignisgesteuerter und serverloser Architekturen
- Einführung in Azure Functions und serverloses Computing
- Erstellung ereignisgesteuerter Anwendungen mit Azure Event Grid und Service Bus
- Entwicklung serverloser APIs und Workflows
Verwaltung von Speicher und Databases in Azure
- Erkundung von Azure Storage (Blob, Table, Queue, File)
- Verwaltung von Azure SQL Database und Cosmos DB
- Integration von Speicherlösungen in Cloud-Anwendungen
Bereitstellung von Webanwendungen in Azure
- Verständnis von Azure App Service und Bereitstellungsmodellen
- Erstellung und Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker
- Skalierung von Webanwendungen mit Kubernetes und Azure Container Instances
Integration von KI und Machine Learning in Cloud-Apps
- Einführung in Azure AI und Cognitive Services
- Verwendung von Azure Machine Learning Studio zur Entwicklung von Modellen
- Implementierung von Computer Vision und Natural Language Processing
DevOps und CI/CD in Azure
- Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps
- Verwaltung von Infrastruktur als Code mit Terraform und Bicep
- Überwachung und Protokollierung von Anwendungen mit Azure Monitor
Verbesserung der Entwicklung mit GitHub Copilot
- Einführung in GitHub Copilot und KI-gestützte Codierhilfe
- Verwendung von Copilot zum Schreiben, Debuggen und Optimieren von Cloud-Anwendungscode
- Best Practices für die Nutzung KI-gestützter Codierung in der Cloud-Entwicklung
Abschlussprojekt: Erstellung einer KI-gestützten Cloud-Anwendung
- Entwurf einer skalierbaren KI-Cloud-Lösung
- Entwicklung und Bereitstellung der Anwendung
- Optimierung von Leistung, Sicherheit und Überwachung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse der Cloud-Computing-Konzepte
- Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (Python, JavaScript oder C# bevorzugt)
- Vertrautheit mit der Entwicklung von Webanwendungen und Datenbanken
Zielgruppe
- Cloud-Entwickler und Software-Ingenieure
- KI-Experten und Datenwissenschaftler mit Interesse an der Integration von Cloud-KI
- IT-Experten und DevOps-Ingenieure
Erfahrungsberichte (5)
Es war genau das, was wir wollten – und eine recht ausgewogene Menge an Inhalten und Übungen, die die unterschiedlichen Profile der teilnehmenden Ingenieure im Unternehmen abdeckten.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Kurs - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Maschinelle Übersetzung
I've got to try out resources that I've never used before.
Daniel - INIT GmbH
Kurs - Architecting Microsoft Azure Solutions
The Exercises
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Kurs - Azure Machine Learning (AML)
sehr freundlich und hilfsbereit
Aktar Hossain - Unit4
Kurs - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Maschinelle Übersetzung
The practical part, I was able to perform exercises and to test the Microsoft Azure features