ID・データ・インフラ・ビジネス継続を含む Azure ソリューションの設計。
対応ラボ 16 件 ·Microsoft Learn の試験概要 ↗
Azure Portal から Web App リソースを新規作成し、Deployment Center 経由で Microsoft 公式の Python サンプル Web アプリをデプロイして、公開ドメインで動作確認します。
Azure Storage アカウントに対して Service レベルと Account レベルの SAS(Shared Access Signature)を生成し、Storage Explorer から SAS で接続して、許可された操作のみが実行できることを実機で確認します。
Azure ポータルで Windows Server 用のオンボーディングスクリプトを生成し、RDP 接続した Windows Server 上で PowerShell スクリプトとして実行することで、Azure Arc 管理下のサーバーとして登録します。Azure 外の Windows マシンを Azure 管理下に取り込むハイブリッド構成の基本を体験します。
Cloud Shell から Terraform でデジタル コミック サイト向けのネットワーク基盤(VNet + Subnet + Public IP + Standard Load Balancer)を構築します。
Private Endpoint と Private DNS Zone を使い、VNet 内の VM から Blob Storage に Private IP 経由でアクセスできるよう構成します。
このラボでは、デジタル コミック サイトの開発チーム向けに、モノリスから移行する Kubernetes クラスタを IaC で立ち上げます。Terraform の HCL で AKS リソースを宣言し、`init / plan / apply` のサイクルでクラスタをデプロイし、最後に `kubectl` でノードの稼働を確認します。 学習目標: - Cloud Shell に File Share をマウントし、Terraform 作業ディレクトリを準備する - `providers.tf` / `variables.tf` / `aks.tf` / `output.tf` の 4 ファイルに役割を分離して記述する - Terraform で **既存の Resource Group をインポート** する手順を理解する - AKS クラスタ(System Assigned Managed Identity 認証)を Terraform でデプロイする - `terraform output` で kubeconfig を取り出し、`kubectl get nodes` で稼働確認する 前提知識: - Cloud Shell および bash の基本コマンド - Terraform の基本概念(providers / resources / variables / outputs) - Kubernetes の基本概念(Pod / Node / kubectl) 完了条件: - AKS クラスタ `k8s` が `japaneast` にデプロイされていること - ノード数 3 で稼働中であること - `kubectl get nodes` がすべてのノードを `Ready` で返すこと
Azure AI Services (Cognitive Services) のキーをコードに直書きしている脆弱な構成を、Key Vault + Managed Identity + ネットワーク制限で安全な構成に作り変えます。
Azure Private DNS Zone でカスタム ドメイン `tokyofintech.private` を作成し、VNet 内の VM 同士が IP アドレスではなくドメイン名で通信できる構成を構築します。
オンプレ サーバ模擬の Linux VM を Ansible で大規模に Azure Arc にオンボーディングし、Bicep で Arc 拡張機能(Azure Monitor / Custom Script)を一括展開します。
Azure Service Bus Queue と Azure Storage Queue の 2 種類のメッセージング サービスを、.NET 8 コンソール アプリと Managed Identity (DefaultAzureCredential) でパスワードレス接続して送受信を比較します。
Windows DevVM の VS Code に SonarQube for IDE と Aqua Trivy をインストールし、コンテナと JavaScript の脆弱性をスキャン・修正します。
Azure AI Search の Scoring Profile (freshness 関数 + フィールド重み) と Synonym Map で、検索結果の関連性とユーザー体験を改善します。
Azure Monitor のアラートルール、アクショングループ、アラート処理ルールという3つの主要機能を、事前構築済みの Storage Account と仮想マシンを対象に実機で構築します。Azure 監視の基本ワークフローを体験する初学者向けラボです。
Azure Policy のインターフェース(コンプライアンス、修復、定義、割り当て、例外等)を一通り確認した後、Web App と仮想マシンに対してリソースロック(削除ロック、読み取り専用ロック)を設定する初学者向けガバナンスラボです。
Flexible オーケストレーション モードの VM スケールセット(Standard_B1s × 2)を作成し、CPU 使用率に基づく自動スケールルールを構成します。手動スケーリングとの関係も動作を通して確認します。
Log Analytics ワークスペースを作成し、ストレージの診断ログを接続して、KQL の集計クエリ 3 種でログを分析します。AZ-104 / AZ-305 のモニタリング分野の基礎を実践的に学びます。