Schulungsübersicht
Einführung in Microsoft Azure
- Überblick über Azure-Dienste und Cloud-Computing
- Einrichtung einer Azure-Abonnement und Umgebung
- Verständnis von Ressourcengruppen, virtuellen Maschinen und Netzwerken
Entwicklung von ereignisgesteuerten und serverlosen Architekturen
- Einführung in Azure Functions und serverloses Computing
- Erstellung ereignisgesteuerter Anwendungen mit Azure Event Grid und Service Bus
- Entwicklung von serverlosen APIs und Workflows
Verwaltung von Speicher- und Datenbanklösungen in Azure
- Erkundung von Azure Storage (Blob, Table, Queue, File)
- Verwaltung von Azure SQL Database und Cosmos DB
- Integration von Speicherelementen in Cloudanwendungen
Bereitstellung von Webanwendungen in Azure
- Grundlagen des Azure App Service und der Bereitstellungsmodelle
- Erstellen und Bereitstellen von containerisierten Anwendungen mit Docker
- Skalierung von Webanwendungen mit Kubernetes und Azure Container Instances
Integration von KI und maschinellem Lernen in Cloud-Apps
- Einführung in Azure AI und Cognitive Services
- Nutzung des Azure Machine Learning Studio zur Modellentwicklung
- Implementierung von Computer Vision und Natural Language Processing
DevOps und CI/CD in Azure
- Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps
- Verwaltung der 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 künstlernalter Programmierunterstützung
- Nutzung von Copilot zur Erstellung, Debugging und Optimierung des Quellcodes für Cloudanwendungen
- Beste Praktiken zum Ausnutzen der künstleralitären Unterstützung in der Cloud-Entwicklung
Abschlussprojekt: Entwicklung einer KI-gesteuerten Cloud-Anwendung
- Entwurf eines skalierbaren KI-cloud-Lösungen
- Entwicklung und Bereitstellung der Anwendung
- Optimierung von Leistung, Sicherheit und Überwachung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse der Cloud-Computing-Konzepte
- Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (Python, JavaScript oder C# werden bevorzugt)
- Vertrautheit mit der Entwicklung von Webanwendungen und Datenbanken
Zielgruppe
- Cloud-Entwickler und Software-Ingenieure
- AI-Praktiker und Datenwissenschaftler, die sich für die Integration von AI in der Cloud interessieren
- IT-Professionals und DevOps-Ingenieure
Erfahrungsberichte (3)
Das Pacing war zum Großteil fantastisch. Michal war sehr gut darin, das Publikum einzubeziehen und dafür zu sorgen, dass die meisten der Zuhörer Schritt halten konnten.
Asif Shaikh - Carpmaels & Ransford
Kurs - Terraform on Microsoft Azure
Maschinelle Übersetzung
Dass wir in der Praxis alles selbst tun konnten. Dass unser Trainer umfangreiches Wissen hatte und wir ihn alles fragen konnten, worauf er immer eine Antwort parat hatte. Dass ich einige Fähigkeiten erworben habe, die für Entwickler nützlich sind.
Julia Gajtkowska - Demant Business Services Poland
Kurs - Azure DevOps Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Es war wirklich nützlich, den kompletten Prozess von Anfang bis Ende zu sehen. Dadurch konnte ich das Technologie besser verstehen als durch das Fokusieren auf einzelne Teile ohne Zusammenhang.
Scott Fisher - Derivco
Kurs - Kubernetes on Azure (AKS)
Maschinelle Übersetzung
