系统学习
课程目录
十八篇入门课程,分为云平台基础与 AI 应用/模型开发两组。
云平台基础
- 01进入轨道
从虚拟机到无服务器
计算
比较 VM、容器、App Service、Functions 的责任边界、伸缩模型与运维成本。
课程与上下文
- VM 基础:责任边界、身份与观测从虚拟机选择、托管磁盘、可用性、RBAC 与 Azure Monitor 认识 IaaS 的运维责任。
- Container Apps:修订、伸缩与最小平台面理解托管容器应用的镜像、修订、入口、KEDA 伸缩与日志边界。
- Serverless 运维:触发器、冷启动与成本护栏用 Azure Functions 思考事件驱动计算的触发器、绑定、重试、可观测性和预算。
- 关联实验
- 02进入轨道
对象、文件与恢复
存储
理解 Blob、Files、生命周期、加密、备份与成本层级,服务应用状态与数据治理。
课程与上下文
- Blob 生命周期:层级、访问与保留从对象存储的热/冷层、生命周期规则、SAS、RBAC 和不可变策略理解数据治理。
- Azure Files:共享文件与身份边界理解 SMB/NFS 文件共享、混合访问、权限模型和迁移场景。
- 备份与连续性:从恢复目标倒推用 RPO/RTO、备份保管库、软删除和演练来设计可恢复系统。
- 关联实验
- 03进入轨道
分段、私有连接与边缘
网络
从 VNet、DNS、Private Link 到 ExpressRoute 与 Front Door,建立可观察的安全路径。
课程与上下文
- VNet 分段:子网、路由与最小暴露从地址空间、子网、NSG、路由表和监控理解 Azure 网络基础。
- Private Link 与 DNS:私有访问不只是一个端点理解私有终结点、专用 DNS 区域、解析路径和 PaaS 数据面保护。
- 边缘与混合网络:Front Door、ExpressRoute 与故障域用全球入口、专线和多区域设计理解性能、可靠性与成本权衡。
- 关联实验
- 04进入轨道
关系、文档与检索
数据库
选择 Azure SQL、Cosmos DB、Azure AI Search,并设计备份、索引、权限和可用性。
课程与上下文
- Azure SQL:托管关系数据库的日常设计从部署模型、身份、备份、性能层和审计认识 Azure SQL。
- Cosmos DB:分区、一致性与吞吐理解 NoSQL 全球分布式数据库的分区键、RU、复制和一致性选择。
- Azure AI Search:索引、向量与引用把全文检索、向量检索和 RAG 引用作为数据库旁路能力来设计。
- 关联实验
智能应用与模型
- 05进入轨道
RAG、Agent 与多模态
人工智能
把检索、引用、函数工具、人工接管与多模态输入放进负责任的应用架构。
课程与上下文
- RAG:检索增强生成与可追溯答案理解 Retrieval-Augmented Generation 的检索、排序、上下文、引用和失败策略。
- Agent 与人工接管:工具、记忆和边界用客服案例理解函数工具、用户偏好、会话状态和人工接管不是真实派单。
- 多模态应用:文本、图像、语音与异步流程理解视觉、语音、图像生成和视频任务的输入治理、异步状态与成本控制。
- 关联实验
- 06进入轨道
数据、评估与 MLOps
机器学习
区分回归、分类、评估、漂移与部署流水线;Azure ML 是补充,不等同三门 AZ 考试。
课程与上下文
- 数据划分与基线:机器学习从问题定义开始区分训练、验证、测试、泄漏和简单基线,避免把实验结果过度解释。
- 分类评估:准确率之外的取舍理解混淆矩阵、精确率、召回率、阈值和业务成本。
- MLOps 监控:从模型文件到可维护系统认识模型注册、部署、数据漂移、性能回看和人工复核。
- 关联实验
认证路线
认证大纲作为系统学习中的学习视角,不再单独设为一级栏目。