Trilha Microsoft Azure: tudo o que estudar, tópico por tópico

Características da computação em nuvem, modelos de implantação pública, privada e híbrida, IaaS/PaaS/SaaS, serverless, modelo de responsabilidade compartilhada, CapEx versus OpEx, preços baseados em consumo e benefícios da nuvem (elasticidade, escalabilidade, confiabilidade, previsibilidade, segurança, governança e gerenciabilidade)

Regiões, pares de regiões, zonas de disponibilidade, regiões soberanas, a hierarquia de grupo de gerenciamento, assinatura, grupo de recursos e recurso, Azure Resource Manager e as ferramentas portal, Cloud Shell, CLI, PowerShell, Azure Arc e Advisor

Planos de suporte do Azure (Basic, Developer, Standard, Professional Direct, Premier/Unified) e o que cada um inclui, abertura de solicitações de suporte e de aumento de cota ou limite de assinatura em Ajuda + suporte, contratos de nível de serviço, SLA composto e cálculo do percentual de tempo de atividade, créditos de serviço de SLA e o ciclo de vida de serviços em preview (privada e pública) versus disponibilidade geral, incluindo o fato de que serviços em preview não têm SLA

Conta gratuita do Azure (crédito, serviços de 12 meses e sempre gratuitos, o que acontece quando o crédito ou o período de avaliação termina), tipos de oferta e de conta de assinatura, fatores que afetam o custo (tipo de recurso, região, tamanho e sistema operacional da VM, uso, largura de banda e transferência de dados de entrada versus saída, egress entre regiões), cobrança de VMs paradas (desalocadas), Entra ID gratuito versus IPs públicos pagos, Azure Hybrid Benefit e as calculadoras de Preços e de TCO

O portal do Azure (blades, dashboards, URL e acesso por navegador de qualquer dispositivo), Azure Cloud Shell com Bash ou PowerShell, Azure CLI e Azure PowerShell instalados em Windows, macOS e Linux, aplicativo móvel do Azure, seleção da ferramenta de gerenciamento adequada para uma plataforma ou necessidade de automação e listagem e gerenciamento de recursos com comandos e cmdlets

Tenants do Microsoft Entra, usuários e grupos (atribuídos e dinâmicos), operações em massa, atribuição de licenças, unidades administrativas, identidade de dispositivos (ingressado, ingressado híbrido, registrado), usuários convidados com colaboração B2B, External ID, redefinição de senha por autoatendimento e os tipos de identidade no Entra

Métodos de autenticação do Entra (sem senha, FIDO2, Authenticator, SSPR), autenticação multifator, políticas e sinais de Acesso Condicional, políticas de risco do Identity Protection, Privileged Identity Management, revisões de acesso, gerenciamento de direitos e projeto de acesso baseado em Zero Trust

Controle de acesso baseado em função do Azure: funções internas e personalizadas, escopos e herança, atribuições de função, atribuições de negação, diferença entre funções do Entra e funções do Azure, condições de acesso e solução de problemas de acesso efetivo

Registros de aplicativo e aplicativos empresariais, entidades de serviço, fluxos OAuth 2.0 e OpenID Connect, plataforma de identidade da Microsoft e MSAL, permissões delegadas versus de aplicativo, consentimento de administrador, Microsoft Graph, identidades gerenciadas (atribuídas pelo sistema e pelo usuário) e identidades de carga de trabalho

Proteção de Senha do Microsoft Entra (listas global e personalizada de senhas banidas, implantação do agente local com serviço de proxy e posicionamento do agente de DC), métodos de redefinição de senha por autoatendimento, perguntas de segurança e write-back de senha, padrões de segurança e o que eles impõem, edições de licença do Entra ID e administração de política de senha no Microsoft Entra Domain Services

Sincronização do Microsoft Entra Connect e seus métodos de entrada (sincronização de hash de senha, autenticação pass-through, federação), SSO contínuo, filtragem de domínio e de UO do escopo de sincronização, agentes e provisionamento do Entra Connect cloud sync, correção de erros de diretório com o IdFix, monitoramento da integridade da sincronização e automação do ciclo de vida de usuários com o Microsoft Identity Manager

Atribuição e acesso por autoatendimento a aplicativos corporativos, métodos de logon único (SAML, OIDC, baseado em senha, vinculado) para aplicativos sem suporte a provedor de identidade, Entra Application Proxy com delegação restrita Kerberos para aplicativos locais, Microsoft Entra Domain Services para cargas LDAP e Kerberos, política de nomenclatura de grupos, concessão de permissões de API, acesso de tenants externos com B2B, escopo do Acesso Condicional e atribuição de funções do Entra

Projeto de identidade de aplicações: identidades gerenciadas atribuídas ao sistema com acesso ao Key Vault, obtenção de tokens no serviço de metadados de instância (IMDS) e em endpoints OAuth 2.0, Privileged Identity Management para acesso just-in-time, revisões de acesso como governança de identidade e Acesso Condicional para restringir o acesso a dispositivos corporativos

Recursos de consulta avançada em objetos de diretório (ConsistencyLevel: eventual com $count, $search e $filter complexo), paginação seguindo @odata.nextLink e consultas delta, lote JSON com POST /$batch de até 20 requisições, assinaturas de notificação de alteração (resource, changeType, notificationUrl, expiração e renovação, handshake de validação, clientState) e tratamento de limitação com Retry-After

Tamanhos e séries de VM, discos gerenciados e criptografia, conjuntos de disponibilidade e zonas, Virtual Machine Scale Sets e escala automática, imagens e extensões, redimensionamento e movimentação de VMs, Azure Hybrid Benefit e instâncias spot

Planos do App Service e camadas de preço, escalar verticalmente e horizontalmente, escala automática, slots de implantação e troca, domínios personalizados e certificados TLS, recursos de rede (integração com VNet, endpoints privados), configurações do aplicativo, backups e métodos de implantação

Imagens de contêiner e registros (Azure Container Registry, tasks), Azure Container Instances, Azure Container Apps (revisões, escala, Dapr) e fundamentos do Azure Kubernetes Service para escolher a opção certa de hospedagem de contêineres

Gatilhos e bindings do Azure Functions, planos de hospedagem (Consumption, Flex Consumption, Premium, Dedicated), orquestrações do Durable Functions, timeouts, escala e cold start, configuração e Logic Apps como complemento low-code

Azure IoT Hub e IoT Central para ingestão de dispositivos, pools de hosts e hosts de sessão do Azure Virtual Desktop, Microsoft Managed Desktop versus Azure Lab Services, modelos, artefatos e políticas de custo do Azure DevTest Labs, Azure AI Bot Service para assistentes digitais e reconhecimento do serviço Azure principal que atende a uma descrição de carga de trabalho

Regras de interface de rede de VM (mesma região e assinatura da VNet, anexar e trocar), contagem de domínios de falha e de atualização do conjunto de disponibilidade, conjuntos de escala entre zonas de disponibilidade, reimplantação de uma VM em um novo host, generalização de uma VM com sysprep e captura de imagem, envio de VHDs preparados, Azure CycleCloud para clusters HPC, gateway de dados local, Serial Console e extensão Application Health

Rede do AKS (kubenet versus Azure CNI, dimensionamento do CIDR de pods, service endpoints com CNI), controladores de ingress com IP único e terminação TLS, StorageClasses e provisionadores de volume do Kubernetes, probes de liveness e readiness, integração com o Microsoft Entra no AKS, ACR Tasks com gatilho de imagem base, variáveis de ambiente seguras no ACI, ordem das instruções de Dockerfile e armazenamento persistente e streaming de logs do Web App for Containers

Tipos de WebJobs do App Service (contínuo e acionado), console Kudu e scripts de implantação personalizados, streaming de logs e logs de contêiner do App Service, estado de sessão e tratamento do cabeçalho de certificado do cliente, design de fluxos de trabalho do Logic Apps no designer com conectores e notificações no Teams e Azure Notification Hubs para mensagens push

Regras de auto-heal do App Service (gatilhos de memória, contagem de requisições, requisições lentas e códigos de status com ações de reciclagem), Health check com remoção de instâncias não saudáveis do balanceador, o cookie ARR Affinity e escalonamento horizontal sem estado, Run from package com WEBSITE_RUN_FROM_PACKAGE, logs de aplicativo e de servidor web do App Service no sistema de arquivos com seu limite de tempo, o modelo isolated worker do .NET para Azure Functions versus o modelo in-process em descontinuação e a concorrência de gatilhos de fila no host.json (batchSize, newBatchThreshold, maxDequeueCount, visibilityTimeout)

Hybrid Connections via Azure Relay para alcançar um host e uma porta locais sem regras de firewall de entrada, restrições de acesso que permitem somente o Azure Front Door (service tag AzureFrontDoor.Backend mais a verificação do cabeçalho X-Azure-FDID), certificados de cliente de entrada e o cabeçalho X-ARR-ClientCert, comportamento da autenticação integrada (Easy Auth) para requisições não autenticadas (redirecionamento ou HTTP 401) e o cabeçalho X-MS-CLIENT-PRINCIPAL, e named values do API Management que referenciam segredos do Key Vault por meio de uma identidade gerenciada

Instruções do Dockerfile (FROM, WORKDIR, COPY, RUN, ENV, EXPOSE, ENTRYPOINT versus CMD), builds multiestágio que copiam somente a saída da compilação para uma imagem de runtime pequena, ordenação das instruções para o cache de camadas e .dockerignore, segredos do Azure Container Apps referenciados com secretRef ou Key Vault, invocação de serviço do Dapr por ID do aplicativo via sidecar e a configuração WEBSITES_ENABLE_APP_SERVICE_STORAGE para armazenamento persistente em /home no Web App for Containers

App Service Environment v3 para App Service isolado de locatário único em uma rede virtual, Azure Dedicated Host para conformidade e licenciamento, pools do Azure Batch em VMs Spot para trabalho paralelo interrompível, Azure Red Hat OpenShift, Azure VMware Solution para cargas vSphere, Azure SignalR Service para envio em tempo real, workload identity do AKS com credenciais federadas para pods e Azure Backup para AKS para o estado do cluster e volumes persistentes

Redes virtuais e espaços de endereço, sub-redes, endereçamento IP (público/privado, estático/dinâmico), peering de VNet e roteamento transitivo, rotas definidas pelo usuário e rotas do sistema, NAT gateway, interfaces de rede e service endpoints

Network security groups e application security groups, Azure Firewall e políticas, Azure Bastion, DDoS Protection, Web Application Firewall, service endpoints versus Private Link e endpoints privados, e proteção do acesso público

Zonas públicas e privadas do Azure DNS, DNS Private Resolver, Azure Load Balancer, Application Gateway, Front Door e Traffic Manager, probes de integridade, métodos de roteamento e escolha entre opções regionais e globais, de Camada 4 e Camada 7

VPN Gateway site a site e ponto a site, circuitos e peering do ExpressRoute, Virtual WAN, topologia hub-and-spoke, BGP, tunelamento forçado, diagnósticos do Network Watcher e decisões de projeto de arquitetura de rede

Tipos de conta de armazenamento e camadas de desempenho, opções de redundância (LRS, ZRS, GRS, GZRS), camadas de acesso, assinaturas de acesso compartilhado, chaves de acesso, autorização com Entra ID, firewalls de armazenamento e endpoints privados, e chaves gerenciadas pelo cliente

Contêineres e tipos de blob, gerenciamento do ciclo de vida, versionamento, exclusão reversível e imutabilidade, AzCopy e Storage Explorer, compartilhamentos e snapshots do Azure Files, Azure File Sync, propriedades e metadados via SDK, e namespace hierárquico para o Data Lake Storage Gen2

Azure SQL Database, Managed Instance e SQL Server em VMs, modelos de compra DTU versus vCore, pools elásticos, serverless, alta disponibilidade, geo-replicação e grupos de failover, backups e PITR, e Azure Database for MySQL/PostgreSQL

APIs do Cosmos DB, unidades de solicitação e modos de throughput, chaves de partição, os cinco níveis de consistência, distribuição global e gravações em várias regiões, change feed, indexação e uso do SDK por desenvolvedores

Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, conceitos relacionais (tabelas, chaves, normalização, views, índices), cargas transacionais versus analíticas, funções de dados, batch versus streaming, data lakes, data warehouses, lakehouses e Power BI

Estratégia de particionamento, pipelines do Azure Data Factory e do Synapse, cargas incrementais, dimensões de mudança lenta, processamento batch com Spark e Databricks, Azure Stream Analytics e Event Hubs, janelamento, tratamento de dados atrasados e gerenciamento de pipelines

Criptografia de dados em repouso e em trânsito, RBAC e ACLs POSIX no Data Lake, mascaramento dinâmico de dados e segurança em nível de linha, Purview para governança de dados, monitoramento de pipelines e jobs Spark, distorção de dados (skew), shuffle, arquivos pequenos e ajuste de custo e desempenho

Workspaces do Fabric, lakehouses, warehouses e Direct Lake, dataflows e notebooks, funções de workspace e segurança de itens, pipelines de implantação e controle de versão, modelos semânticos com DAX, projeto de esquema estrela e ajuste de desempenho do Power BI

Analytics descritiva, diagnóstica, preditiva, prescritiva e cognitiva, funções de dados (administrador de banco de dados, engenheiro de dados, analista de dados) e suas responsabilidades, conceitos de visualização de dados, Power BI Desktop versus serviço do Power BI e Report Builder, relatórios versus dashboards e escolha de visuais como treemap, cascata, linhas e barras

Modelos de dados não relacionais e quando escolher cada um: chave-valor, documento, família de colunas, grafo com nós e arestas e séries temporais; PartitionKey e RowKey do Azure Table storage, escolha entre armazenamento de filas e de arquivos e reconhecimento de objetos JSON, objetos aninhados e arrays, XML e outros formatos semiestruturados

SQL Server Management Studio, Azure Data Studio, SQL Server Data Tools (SSDT), extensões do Visual Studio Code e ferramentas de linha de comando para Azure SQL, clientes MariaDB e PostgreSQL, categorias da linguagem T-SQL (DDL, DML, DCL), instruções INSERT, UPDATE e DELETE, regras de firewall em nível de servidor do SQL Database e contas de administrador do servidor

Arquitetura do Azure Synapse Analytics (processamento massivamente paralelo, pool SQL dedicado, pool SQL sem servidor sobre arquivos do lake e Parquet, tabelas externas PolyBase), escolhas de distribuição (hash, replicada, round robin), índices columnstore e manutenção de rowgroups, carga com COPY INTO, pausa de pools para economizar custo, provisionamento de Spark no Azure Databricks e HDInsight, notebooks e integração com fontes de dados, saídas do Stream Analytics e alinhamento de partições, e DirectQuery versus Import no Power BI

Autenticação do Microsoft Entra para Azure SQL, incluindo autenticação integrada, destinos de auditoria (armazenamento, Log Analytics, Event Hubs), detecção de ameaças e avaliação de vulnerabilidades do Defender for SQL, retenção de backup de longo prazo, ajuste automático, escolha de camada de compra e de pool elástico, exportação BACPAC e implantação DACPAC e regras de firewall do servidor MySQL

Políticas de indexação compostas do Cosmos DB, o change feed e o processador do change feed, triggers do lado do servidor, stored procedures, resource tokens para acesso delimitado de clientes, ferramentas de migração, Azure Synapse Link para analytics e integração com Databricks

Modo Direct Lake no OneLake, framing e reframing, fallback para DirectQuery e seus gatilhos, guardrails por SKU de capacidade do Fabric, V-Order, tamanho de row group, cardinalidade e compressão do VertiPaq e diagnóstico de fallback para otimizar modelos semânticos

Manutenção de tabelas Delta (compactação OPTIMIZE, retenção do VACUUM, trade-offs do V-Order, manutenção agendada), atalhos do OneLake para armazenamento interno e externo com custo e latência entre regiões, ingestão de streaming com Eventstream e agregação de séries temporais em KQL em um Eventhouse

Notebooks PySpark e Spark SQL, células de parâmetros e parâmetros base, orquestração por pipelines incluindo dependências On failure, Fabric Environments para bibliotecas, escolha entre notebooks Spark e Dataflow Gen2, editor visual de consultas do Warehouse e T-SQL entre warehouses com nomes de três partes, ações de atualização da integração com Git e workspaces branch-out e grupos de cálculo do DAX

Requisitos do serviço Azure Import/Export por conta e tipo de dado, AzCopy, cópia de armazenamento por exportação de template, preparo e envio de VHDs, métodos do SDK de blob para metadados, leases e change feed, código do SDK do Azure Queue storage, SAS com stored access policy, escopos de criptografia por tenant e seleção de tipos de conta de armazenamento por requisito

Design de consultas do Azure Stream Analytics: jobs embaraçosamente paralelos com PARTITION BY e mesmo número de partições de entrada e saída, etapas WITH alimentando várias saídas, joins entre streams com limites DATEDIFF, funções geoespaciais (CreatePoint, ST_DISTANCE, ST_WITHIN), detecção de anomalias nativa (AnomalyDetection_SpikeAndDip, AnomalyDetection_ChangePoint) e escolha de saída para consultas interativas versus arquivamento

Operação de jobs de streaming: utilização de SU %, eventos de entrada em backlog e atraso de watermark para escalar unidades de streaming, política de tratamento de erros de saída (Retry versus Drop), métricas de erro de desserialização de entrada e unidades de throughput do Event Hubs (1 MB/s ou 1.000 eventos/s de entrada por unidade), auto-inflate e throttling server-busy

Orquestração de pipelines: alta disponibilidade (vários nós) e escala do integration runtime auto-hospedado, integration runtime Azure-SSIS, Azure Batch com a atividade Custom, callbacks da atividade Webhook, dependências de gatilhos de janela de rotação, concorrência de pipeline, reexecução a partir da atividade com falha, promoção de CI/CD do ADF com adf_publish, além de repair run de jobs do Databricks, task values (dbutils.jobs.taskValues) e orquestração de notebooks (dbutils.notebook.run versus %run)

Carga de dados em escala: particionamento da origem na Copy activity (partitionOption, parallelCopies) e comportamento de cópia no destino (PreserveHierarchy, FlattenHierarchy, MergeFiles), transformação Parse e schema drift em mapping data flows, TTL do cluster de data flow, COPY INTO em dedicated SQL pools e seu paralelismo de carga, o conector Spark para dedicated pool, leituras JDBC paralelas no Spark (partitionColumn, numPartitions) e Synapse Link para SQL

Delta Lake no Databricks e no Synapse Spark: ingestão incremental com Auto Loader (cloudFiles) com inferência e evolução de esquema e coluna de dados resgatados, VACUUM e retenção para apagar dados fisicamente, change data feed (delta.enableChangeDataFeed, _change_type), constraints CHECK e NOT NULL e foreachBatch com MERGE para upserts em streaming

Transformações e ajuste no Spark: modos de parse de registros malformados (PERMISSIVE, DROPMALFORMED, FAILFAST), explode, explode_outer e posexplode em arrays e mapas, evitar UDFs Python lentas em favor de funções nativas ou pandas UDFs, cache de DataFrames versus o disk cache do Databricks e tabelas gerenciadas versus externas

Ajuste de um dedicated SQL pool do Synapse (antigo SQL Data Warehouse; a Microsoft direciona novos projetos analíticos para o Fabric Warehouse, mas o pool continua com suporte): cache de result set, CTAS versus UPDATE em grandes alterações, escala de DWUs, DMVs de movimentação de dados como sys.dm_pdw_request_steps e sys.dm_pdw_dms_workers e Query Store para regressões de plano

Pool SQL serverless do Synapse: leitura de tabelas Delta com OPENROWSET FORMAT='DELTA', collation UTF-8 Latin1_General_100_BIN2_UTF8 para colunas de texto, controle de custo (cobrança por TB processado, sp_set_data_processed_limit), metadados compartilhados de bancos Spark e modos de conectividade Import versus DirectQuery do Power BI

Proteção de plataformas analíticas: secret scopes do Databricks (apoiados no Key Vault ou no Databricks) lidos com dbutils.secrets.get, funções de RBAC do Synapse separadas do RBAC do Azure, metastore, catálogos e esquemas do Unity Catalog e GRANT, proteção contra exfiltração de dados na rede virtual gerenciada do Synapse com tenants aprovados e managed private endpoints e Data Discovery and Classification do SQL

Observabilidade e retenção em plataformas de dados: envio de logs de aplicações Spark do Synapse ao Log Analytics com o diagnostic emitter, detecção de throttling de armazenamento por métricas de transações ServerBusy e ClientThrottling, entrega de logs de cluster do Databricks e diagnostic settings e time to live do Cosmos DB (defaultTtl e ttl por item)

Grupos de cálculo com itens de cálculo e SELECTEDMEASURE para inteligência de tempo reutilizável (YTD, ano anterior) e precedência, strings de formato dinâmico com SELECTEDMEASUREFORMATSTRING, parâmetros de campo criados com NAMEOF para o usuário alternar medidas ou dimensões em um visual, perspectivas que expõem subconjuntos focados de um modelo (não é um recurso de segurança), classificar por coluna (nome do mês pelo número do mês) e ajustes de usabilidade como ocultar colunas-chave e definir Resumir por como Nenhum

DIVIDE com resultado alternativo para tratar divisão por zero com segurança, ISINSCOPE para detectar o nível atual da hierarquia em uma medida (percentual do pai, tratamento de subtotais), INFO.TABLES, INFO.MEASURES, INFO.COLUMNS e INFO.RELATIONSHIPS para ler metadados do modelo com DAX e a exibição de consulta DAX no Power BI Desktop e no serviço para escrever consultas EVALUATE, testar medidas com DEFINE e atualizar o modelo com elas

Codificação por dicionário do VertiPaq e por que colunas de alta cardinalidade (GUIDs, datetimes com segundos) comprimem mal, separar data e hora e reduzir a precisão, as tabelas de data ocultas criadas pela data/hora automática, memória de hierarquias de atributo e desativar IsAvailableInMdx em colunas não usadas, o custo de memória e de atualização de colunas calculadas versus colunas na origem ou no Power Query e medição do tamanho do modelo com o VertiPaq Analyzer

O formato de armazenamento de modelo semântico grande em capacidades Premium e Fabric, cache de consultas dos resultados do primeiro carregamento de relatórios, scale-out de consultas com réplicas somente leitura, Performance Analyzer no Power BI Desktop para separar consulta DAX, renderização do visual e outros tempos, atualização automática de página com detecção de alterações em uma medida DirectQuery, atualização incremental com tabelas híbridas (última partição em DirectQuery) e a API REST de atualização avançada para atualizações em nível de partição com modo de commit e paralelismo

Pastas de projeto do Power BI (PBIP) com arquivos de texto TMDL para diffs e merges no Git, implantação de itens do repositório com a biblioteca Python fabric-cicd e arquivos de parâmetros, variable libraries com conjuntos de valores por estágio, esquema do Warehouse como código com projetos de banco SQL, builds de dacpac e SqlPackage publish, revisão de modelos baseada em regras com o Best Practice Analyzer do Tabular Editor, arquivos de template do Power BI (.pbit) e arquivos de fonte de dados .pbids para distribuir conexões

Consultas entre warehouses com nomes de três partes em um workspace, subtotais com GROUP BY ROLLUP e GROUPING, STRING_AGG com WITHIN GROUP, TRY_CAST que retorna NULL em falhas de conversão, APPROX_COUNT_DISTINCT para contagens distintas aproximadas rápidas, OPENROWSET sobre arquivos Parquet no OneLake ou em armazenamento, COPY INTO e o editor visual de consultas do Warehouse que monta consultas arrastando e soltando e gera T-SQL

Time travel de T-SQL do Warehouse com FOR TIMESTAMP AS OF dentro da janela de retenção, clones de tabela sem cópia, manutenção de estatísticas automática e manual, views de gerenciamento dinâmico e KILL para sessões ativas, views queryinsights para consultas longas e frequentes, atraso da sincronização de metadados do SQL analytics endpoint para tabelas do Lakehouse e como forçar a atualização e membros de dimensão inferidos para linhas de dimensão que chegam atrasadas

Mirroring de banco de dados que replica continuamente um banco operacional para o OneLake como tabelas Delta com um SQL analytics endpoint, open mirroring em que aplicações gravam arquivos com marcadores de linha em uma landing zone e o SQL database no Fabric (motor SQL para OLTP com mirroring automático para o OneLake), além de como escolher entre mirroring, SQL database, Warehouse, Lakehouse e pipelines

Fast Copy do Dataflow Gen2 para ingestão de alto volume, Combinar arquivos de uma pasta (consulta de arquivo de exemplo e função), tipos de junção em mesclagens (externa esquerda, externa direita, externa completa, interna, anti esquerda, anti direita), alterar o tipo usando uma localidade para datas e decimais e Preencher para Baixo para propagar valores em células nulas

Atividade Copy com o conector REST e regras de paginação para links de próxima página, gatilhos de pipeline baseados em eventos de armazenamento por meio do Fabric Activator e do Real-Time hub e o gateway de dados local para pipelines e Dataflow Gen2 lendo fontes locais

Data Wrangler para preparação de dados com pouco código que gera código PySpark ou pandas, evolução de esquema Delta no append com mergeSchema, tipagem decimal exata com DecimalType em vez de ponto flutuante, semantic link (sempy) para ler tabelas de modelos semânticos e avaliar medidas ou DAX em notebooks e o OneLake file explorer para sincronizar arquivos do workspace com o Windows

Noções básicas da Kusto Query Language (where, summarize, bin, render), make-series para agregação de séries temporais, series_decompose_anomalies para detecção de anomalias, disponibilidade no OneLake que expõe tabelas do Eventhouse como Delta para Spark, SQL e Direct Lake e parâmetros de Real-Time Dashboard como _startTime e _endTime usados em consultas de tiles

Configuração das regiões preferidas no SDK do Cosmos DB, modo bulk com AllowBulkExecution, uso de um único CosmosClient de longa duração, opções de repetição do SDK para limitação 429 (MaxRetryAttemptsOnRateLimitedRequests e tempo de espera), concorrência otimista com o ETag do item e IfMatchEtag, atualizações parciais de documentos com operações Patch, políticas de chave única com escopo em uma partição lógica, políticas de resolução de conflitos para gravações multirregionais (última gravação vence ou personalizada) e migração de dados do MongoDB com o Azure Database Migration Service

Regras de compartilhamento de recursos entre origens no serviço Blob para clientes de navegador, tags de índice de blob para consultas chave-valor em toda a conta versus metadados, hospedagem de site estático a partir do contêiner $web com documentos de índice e de erro, concorrência otimista com ETags e cabeçalhos condicionais (If-Match, If-None-Match) versus leases e requisições de intervalo que retornam 206 Partial Content para downloads retomáveis e paralelos

Alta disponibilidade do Azure Database for MySQL e PostgreSQL flexible server com standby zona-redundante e replicação síncrona versus HA na mesma zona, comportamento de failover automático, réplicas de leitura, incluindo réplicas entre regiões para recuperação de desastres e promoção, backup georredundante e retenção de longo prazo de backups do PostgreSQL além dos 35 dias integrados

Elastic jobs para executar T-SQL em muitos bancos do Azure SQL, tabelas ledger com digests criptográficos para evidência de adulteração, controle de acesso baseado em funções do plano de dados do Cosmos DB com identidades do Microsoft Entra (desabilitando o acesso por chave), backup contínuo com restauração pontual versus backup periódico, Azure Hybrid Benefit e capacidade reservada para reduzir custo e Oracle Database@Azure para cargas Exadata

Escopos de criptografia que isolam dados de inquilinos com chaves separadas em uma mesma conta de armazenamento, suporte ao protocolo NFS 3.0 no Blob Storage com namespace hierárquico, replicação assíncrona de objetos entre contas de armazenamento (versionamento e change feed), Azure Elastic SAN para armazenamento em bloco consolidado via iSCSI, Azure NetApp Files para cargas corporativas de arquivos NFS e SMB e Azure Storage Mover para migrar compartilhamentos de arquivos locais

Responsabilidade compartilhada, defesa em profundidade, Zero Trust, a tríade CIA, criptografia e hash, autenticação versus autorização, provedores de identidade, federação, serviços de diretório e conceitos de governança, risco e conformidade

Definições, iniciativas, efeitos e correção do Azure Policy, bloqueios de recursos, tags, grupos de gerenciamento, Blueprints e landing zones, Cost Management e orçamentos, calculadora de preços, TCO, reservas, savings plans e Azure Hybrid Benefit

Métricas e logs do Azure Monitor, workspaces do Log Analytics e KQL, configurações de diagnóstico, regras de alerta e grupos de ações, insights de VM, contêineres e rede, Network Watcher, Service Health e Advisor, e projeto de monitoramento

Instrumentação do Application Insights e OpenTelemetry, testes de disponibilidade, Application Map, métricas ao vivo, amostragem, telemetria personalizada, alertas, análise com KQL e diagnóstico de desempenho e falhas de aplicações

Cofres dos Serviços de Recuperação e do Backup, políticas de backup e exclusão reversível, Azure Site Recovery, RPO e RTO, zonas de disponibilidade e SLAs, cálculo de SLA composto, failover em regiões pareadas e projeto de continuidade de negócios

Segredos, chaves e certificados do Azure Key Vault, políticas de acesso versus RBAC, exclusão reversível e proteção contra limpeza, HSM gerenciado, rotação de chaves, chaves gerenciadas pelo cliente, Azure App Configuration e referências ao Key Vault

Gerenciamento da postura de segurança na nuvem, pontuação de segurança e recomendações, conformidade regulatória, planos do Defender para servidores, armazenamento, SQL e contêineres, acesso just-in-time a VMs, hardening adaptativo, alertas, automação de fluxos de trabalho e conectores multicloud

Workspaces do Microsoft Sentinel, conectores de dados, regras de análise, incidentes, regras de automação e playbooks, caça a ameaças e workbooks, UEBA, Defender XDR (endpoint, identidade, e-mail, aplicativos de nuvem) e fluxos de trabalho de operações de segurança

Service Trust Portal, princípios de privacidade da Microsoft, Compliance Manager, rótulos de confidencialidade, DLP, retenção e gestão de registros, Data Map e Unified Catalog, gerenciamento de risco interno, eDiscovery e auditoria

Segurança avançada de computação: Azure Disk Encryption, computação confidencial, trusted launch, segurança de AKS e contêineres; segurança de armazenamento (Defender for Storage, escopos de criptografia, imutabilidade) e segurança do Azure SQL (TDE, Always Encrypted, mascaramento dinâmico de dados, auditoria, autenticação do Entra)

Microsoft Trust Center, Declaração de Privacidade e documentação de conformidade, GDPR e compromissos de proteção de dados, nuvens soberanas Azure Government e Azure China (21Vianet) e sua elegibilidade, o modelo de responsabilidade compartilhada para segurança, as fases do Cloud Adoption Framework, autenticação versus autorização e identidade como serviço SaaS gerenciado

Azure Blueprints e atribuições de blueprint, bloqueios de recursos (CanNotDelete e ReadOnly), movimentação de recursos entre grupos de recursos e assinaturas, transferência de propriedade de assinatura, histórico de implantações e exportação do template implantado, avaliação de conformidade do Azure Policy e identidade gerenciada usada por tarefas de correção, e operações de governança baseadas em tags

Incidentes e caça avançada no portal Microsoft Defender XDR, Defender for Endpoint (plataformas suportadas, proteção de rede), Defender for Identity, Defender for Office 365, Defender for Cloud Apps (cloud app security), Secure Score do Microsoft 365 versus a pontuação segura do Defender for Cloud, gerenciamento de dispositivos e linhas de base de segurança do Intune e integração do Sentinel com o Defender XDR

Auditoria do Microsoft Purview (Standard e Premium/Advanced Audit, retenção de auditoria), eDiscovery (Standard e Premium), políticas, alertas e fluxo de casos do Insider Risk Management, conformidade de comunicação, barreiras de informação e Customer Lockbox para acesso controlado de engenheiros da Microsoft

Portal Microsoft Purview como central de proteção e governança de dados, pontuação, ações de melhoria e tipos de ação (preventiva, detectiva, corretiva) do Compliance Manager, rótulos de confidencialidade e suas ações, classificadores treináveis e pré-treinados, prevenção contra perda de dados incluindo suporte de plataformas do Endpoint DLP e políticas e rótulos de retenção que preservam conteúdo excluído

Implantação do Azure Monitor agent e do agente legado do Log Analytics (MMA), regras e endpoints de coleta de dados, configurações de diagnóstico para Log Analytics, armazenamento e Event Hubs, Activity Log para eventos do plano de controle e de implantações ARM, flow logs do Network Watcher, projeto e acesso a workspaces, retenção, camadas de preço, tabelas como Event e Syslog, escopo de soluções de monitoramento, conector ITSM e testes sintéticos de disponibilidade

Domínios do Fabric para governança federada, níveis de endosso (Promoted, Certified, Master data) e quem pode defini-los, o catálogo do OneLake para descoberta e insights de governança, análise de impacto de linhagem sobre itens downstream, APIs de administração scanner do Power BI (getInfo, scanStatus, scanResult) para varredura de metadados do tenant, configurações de tenant que permitem a service principals chamar APIs do Fabric e de administração e monitoramento de workspace que registra a atividade do workspace em um Eventhouse

Private link em nível de workspace que restringe o acesso de entrada para workspaces escolhidos, acesso confiável ao workspace usando workspace identity e resource instance rules em uma conta ADLS Gen2 protegida por firewall, permissão Build em um modelo semântico compartilhado e permissões de compartilhamento de itens para lakehouses e warehouses (Read, ReadData para somente T-SQL, ReadAll para acesso ao OneLake e Spark)

Ferramentas de análise de uso do Application Insights (usuários, sessões, eventos, funis, retenção, fluxos de usuário, coortes), Azure Workbooks que combinam texto, consultas KQL e parâmetros, o limite diário de volume no workspace do Log Analytics e o que acontece ao atingi-lo, anotações de release que marcam implantações nos gráficos e criação de itens de trabalho de ITSM a partir de alertas

Serviço gerenciado do Azure Monitor para Prometheus com um workspace do Azure Monitor, PromQL e Azure Managed Grafana para métricas de Kubernetes e de aplicativos, flow logs do Network Watcher (flow logs de NSG em descontinuação em favor de flow logs de rede virtual) com Traffic Analytics, Connection Monitor para testes de conectividade e latência de ponta a ponta, agentes do Microsoft Entra Connect Health para monitorar sincronização e AD FS e coleta de logs de eventos do Windows e syslog com o Azure Monitor Agent e regras de coleta de dados

Estrutura de templates ARM, sintaxe Bicep, parâmetros, variáveis e módulos, escopos de implantação, what-if, modo incremental versus completo, template specs, deployment stacks, exportação de templates e IaC em pipelines (incluindo noções de Terraform)

Azure Boards e GitHub Projects, vínculo e rastreabilidade de itens de trabalho, fluxo de trabalho (cycle time, lead time, WIP), métricas DORA, dashboards e consultas, wikis, notas de versão e integrações de colaboração como Teams e Slack

Estratégias de branching do Git (trunk-based, GitHub flow, branches de feature e de release), políticas e proteção de branches, fluxos de pull request, code owners, organização de repositórios, Git LFS, estratégias para repositórios grandes, permissões e tags

Pipelines YAML no Azure Pipelines e GitHub Actions, agentes (hospedados pela Microsoft, auto-hospedados, scale set), templates, variáveis e grupos de variáveis, cache, feeds de pacotes do Azure Artifacts e versionamento, estratégia de testes e saúde dos pipelines

Ambientes, aprovações e verificações, gates de implantação, implantações blue-green, canary, em anéis e de exposição progressiva, feature flags, atualizações graduais (rolling), slots, implantação de contêineres e IaC, hotfixes e rollback

Conexões de serviço e federação de identidade de carga de trabalho, identidades gerenciadas para pipelines, integração com Key Vault e varredura de segredos, GitHub Advanced Security e Defender for DevOps, SAST, SCA e varredura de dependências, varredura de imagens de contêiner e gates de conformidade

Reescrita do histórico do Git e remoção de arquivos grandes com BFG ou filter-branch, manutenção com git gc e prune, tags, .gitignore, importação de repositórios, conexões de serviços Git externos, escolha entre Git e TFVC e entre Azure Repos, GitHub Enterprise, Bitbucket e Subversion, com integração do Jenkins ao Azure Repos

Usuários, licenças e níveis de acesso do Azure DevOps, grupos de segurança e menor privilégio, autenticação com personal access token (PAT) para ferramentas de terceiros, permissões de wiki e dashboard, funções de agent pool, Continuous Assurance e desvio de configuração de projeto, Dependency Tracker, autenticação por GitHub App para Azure Pipelines e Azure Boards e categorias de ferramentas de monitoramento

Service hooks e notificações, integração com o Microsoft Teams no Azure Pipelines e Azure Boards, notificações com Logic Apps, integração com Jenkins e Octopus, mapeamento de serviços do Azure DevOps para Jira e outras ferramentas, migração do TFS para o Azure DevOps com o Database Import Service, notificações do GitHub e o conector ITSM do Log Analytics

Build, teste e distribuição do App Center para aplicativos móveis, grupos de distribuição, distribuição ad hoc para iOS, certificados de assinatura e provisionamento, inicialização do SDK do App Center, relatórios de falhas e analytics e ferramentas de feedback no aplicativo

Deployment groups e agentes de destino para VMs, configurações de fila de implantação, políticas de retenção de releases, modelos, artefatos e desligamento automático do Azure DevTest Labs, ambientes de desenvolvimento do GitHub Codespaces e backup e configurações de aplicativo do App Service

Azure Automation State Configuration (DSC) para Windows e Linux, módulos de conta de automação, Hybrid Runbook Worker, Update Management, ferramentas e frameworks de teste de Terraform como Terratest e Yeoman e automação de fluxos de trabalho no Logic Apps Designer

Retrospectivas ágeis, dívida técnica e como medi-la e reduzi-la, planos de teste e associação de casos de teste a itens de trabalho e métricas de qualidade usadas para conduzir a entrega

Template specs como modelos versionados e controlados por RBAC, deployment stacks com configurações de negação e actionOnUnmanage para gerenciar o ciclo de vida dos recursos, consultas KQL do Azure Resource Graph para inventário entre assinaturas, regras do linter do Bicep configuradas no bicepconfig.json e Azure VM Image Builder publicando versões no Azure Compute Gallery

Personalização de um processo herdado no Azure Boards (campos, tipos de item de trabalho, estados e regras personalizados) versus os processos do sistema, limites de WIP das colunas do Kanban e o diagrama de fluxo cumulativo para encontrar gargalos, planejamento de capacidade da sprint com atividade e dias de folga, dependências entre equipes com Delivery Plans e extensões de rastreamento de dependências e mapeamento de Jira, Jenkins e Octopus Deploy para o Azure Boards e o Azure Pipelines

Submódulos do Git e como fixam um commit, reversão de um commit de merge com o pai principal (-m 1) e novo merge depois, cherry-pick de commits entre branches, restauração de um branch excluído do Azure Repos, commits assinados com chaves GPG ou SSH e sua verificação, importação de um repositório Git para o Azure Repos e escolha entre Git, Subversion, Bitbucket, GitHub Enterprise Server e outras hospedagens para código-fonte local

Configurações de notificação do GitHub (participando e acompanhando, roteamento de e-mail por organização), acompanhar e cancelar a assinatura de repositórios e threads, notas de release geradas automaticamente e agrupadas por rótulos com .github/release.yml, publicação de pacotes e imagens de contêiner no GitHub Packages usando o GITHUB_TOKEN do workflow com packages: write e dias de retenção de artefatos de workflow

Etapas e jobs condicionais com expressões if e funções de status (success, failure, always, cancelled), contêineres de serviço para bancos de dados em testes, reexecução de jobs com falha sem repetir os bem-sucedidos, Actions Runner Controller para runners auto-hospedados com escala automática no Kubernetes, GitHub Actions Importer para auditar, prever e migrar pipelines de Jenkins e de outros CIs e ambientes de prévia de pull request do Azure Static Web Apps

Mapeamento de variáveis secretas de pipeline para o ambiente dos scripts, mascaramento de segredos gerados em tempo de execução nos logs (issecret e add-mask), secure files no Azure Pipelines, permissões de menor privilégio do GITHUB_TOKEN, segredos de ambiente do GitHub com revisores obrigatórios, pipeline decorators que injetam etapas em todos os pipelines, templates extends impostos pela verificação de template obrigatório e a descontinuação das ferramentas de Continuous Assurance em favor do Defender for Cloud

Detecção e gestão de testes instáveis com configurações de reexecução de testes com falha, análise de impacto de testes que executa somente os testes afetados por uma alteração de código, uma tarefa do Azure Load Testing como portão de qualidade do pipeline com critérios de falha e diagnósticos detalhados com System.Debug no Azure Pipelines e log de depuração de etapas no GitHub Actions

Implantação de alterações de esquema com um DACPAC e a tarefa SQL Azure DACPAC versus exportação de esquema e dados em um BACPAC, hooks do ciclo de vida de deployment jobs em YAML (preDeploy, deploy, routeTraffic, postRouteTraffic, on failure e success), definição de configurações de aplicativo do App Service a partir de um pipeline, configuração de backups agendados do App Service e abertura de regras de firewall do Azure Database for MySQL para agentes de pipeline

Camadas e gateway do API Management, produtos, assinaturas e chaves, políticas (limite de taxa, transformação, validate-jwt, cache), versões e revisões, proteção com OAuth 2.0, portal do desenvolvedor e gateway auto-hospedado

Tópicos, assinaturas e filtros do Event Grid, partições e grupos de consumidores do Event Hubs, filas, tópicos e sessões do Service Bus, dead-lettering, Azure Queue Storage, garantias de entrega e escolha entre eventos e mensagens

Pilares do Well-Architected Framework, escolha de computação e arquiteturas de aplicação (microsserviços, orientada a eventos, serverless), opções de integração de dados, Azure Migrate, Database Migration Service, Data Box, Storage Mover, landing zones e os 6 Rs da migração

API Management Premium com VNet para ingress privado, limitação de taxa e autorização OAuth externa, exposição de APIs a parceiros e importação de definições OpenAPI com PowerShell, segurança e validação da entrega de webhooks do Event Grid, filtros de assinatura do Service Bus (SQL, correlação, booleano) e mensageria assíncrona e captura do Event Hubs com Functions

Envio de eventos em lotes com EventDataBatch, o processador de eventos e o armazenamento de checkpoints em blob para processamento pelo menos uma vez entre partições, Event Hubs Capture para Blob ou Data Lake em Avro, o endpoint compatível com Kafka na porta 9093, esquemas do Event Grid (Event Grid, CloudEvents 1.0 e esquema de entrada personalizado) e política de repetição da assinatura (máximo de tentativas de entrega, tempo de vida do evento) com dead-letter

Adiamento de mensagens e sua recuperação por número de sequência, detecção de duplicatas com MessageId e uma janela de histórico definida na criação, mensagens agendadas com ScheduledEnqueueTimeUtc e cancelamento, encaminhamento automático de uma fila ou assinatura para outra entidade, sessões para processamento ordenado, dead-letter e o padrão claim-check que guarda cargas grandes no Blob Storage

Geo-replicação e pareamento de recuperação de desastres geográfica do Event Hubs, recuperação de desastres geográfica do Service Bus com um alias que replica somente metadados e exige failover manual, regras de administração de segurança do Azure Virtual Network Manager que têm precedência sobre as regras de NSG entre assinaturas e DDoS Network Protection versus DDoS IP Protection

Implantação de controladores de domínio do AD DS, sites, replicação, florestas, domínios e relações de confiança, funções FSMO, usuários, grupos e UOs, contas de serviço (gMSA), processamento de Group Policy, Microsoft Entra Connect e Cloud Sync, sincronização de hash de senha, autenticação pass-through, federação, SSO contínuo e Entra Domain Services

Windows Admin Center, PowerShell remoting, servidores habilitados para Azure Arc, Azure Automation e Update Manager, agente do Azure Monitor, Defender for Servers, guest configuration do Azure Policy, Azure Hybrid Benefit e VMs Windows Server no Azure

Configuração de hosts e convidados do Hyper-V, VMs de geração 1 versus 2, switches virtuais, checkpoints, live migration, Hyper-V Replica, virtualização aninhada, contêineres do Windows, Docker no Windows Server, rede e armazenamento de contêineres

Zonas e registros DNS do Windows Server, encaminhadores e encaminhadores condicionais, políticas de DNS, escopos DHCP, failover e relays, IPAM, Azure DNS Private Resolver, Azure Extended Network, resolução de nomes e conectividade híbridas (VPN, ExpressRoute, Azure Network Adapter)

Storage Spaces e Storage Spaces Direct, ReFS e NTFS, deduplicação, iSCSI, compartilhamentos SMB e permissões, namespaces e replicação DFS, FSRM, Storage Replica, Storage Migration Service e Azure File Sync e Azure Files para arquivos híbridos

Escopos de grupo do Active Directory (domínio local, global, universal) e regras de aninhamento dentro de florestas e entre relações de confiança, estratégia de grupos (AGDLP), delegação de controle e grupos administrativos internos, grupos de delegação no Microsoft Entra Domain Services (administração de GPO e DNS), controladores de domínio somente leitura e conjunto de atributos filtrados, partições de diretório de aplicativo com ntdsutil, escopo de Backup Operators e permissões para alterar site links

Contas de serviço gerenciadas por grupo (chave raiz do KDS, criação, instalação e credential specs para contêineres Windows), quórum e testemunha de cluster do Storage Spaces Direct, validação de RDMA e Data Center Bridging em Switch Embedded Teaming, tipos de checkpoint do Hyper-V e virtualização aninhada, AKS no Azure Stack HCI, file screens do File Server Resource Manager, âncoras de confiança DNSSEC, Azure Network Adapter, Hybrid Runbook Worker do Azure Automation e pré-requisitos do Serial Console

Microsoft Entra Domain Services (antigo Azure AD Domain Services) como domínio gerenciado: sem acesso a controladores de domínio nem a Domain Admins, sincronização unidirecional do Microsoft Entra ID, sincronização de hash de senha, de modo que usuários somente na nuvem precisam redefinir a senha para gerar os hashes NTLM e Kerberos, o grupo AAD DC Administrators, OUs personalizadas com delegação de controle, políticas de senha refinadas, GPOs internas (AADDC Users e AADDC Computers), LDAP seguro, conjuntos de réplicas e ingresso de VMs do Azure no domínio gerenciado

Preparação de esquema e floresta com adprep ou o assistente de promoção, ingresso offline no domínio com djoin, Modo de Restauração dos Serviços de Diretório com restauração não autoritativa e autoritativa usando ntdsutil, clonagem de controladores de domínio virtualizados (grupo Cloneable Domain Controllers, VM-GenerationID, DCCloneConfig.xml), migração da replicação do SYSVOL de FRS para DFSR com dfsrmig, novo registro dos registros do localizador de DC com nltest /dsregdc e Netlogon, posicionamento do banco de dados, dos logs e do SYSVOL do AD DS em um disco de dados do Azure com cache de host None e cache de associação a grupos universais em sites sem catálogo global

Grupos administrativos internos e seu escopo (Enterprise Admins, Schema Admins, Domain Admins, Backup Operators, Account Operators), regras de aninhamento por escopo de grupo e AGDLP, proteções do grupo Protected Users, solução de bloqueios de conta com o evento 4740 no emulador de PDC, redirecionamento do contêiner padrão de computadores com redircmp, extensão de esquema e permissões do Windows LAPS, sufixos UPN alternativos para logon híbrido e o armazenamento central de ADMX da Diretiva de Grupo no SYSVOL

Configuração do Server Core com sconfig, o problema do segundo salto na comunicação remota do PowerShell e suas soluções (delegação restrita Kerberos baseada em recurso, evitando CredSSP), endpoints Just Enough Administration com arquivos de configuração de sessão e de capacidade de função, PowerShell Direct de um host Hyper-V para um convidado sem rede e o Console Serial do Azure para VMs Windows (diagnóstico de inicialização, SAC e funções necessárias)

Assinatura de zona DNSSEC e âncoras de confiança em resolvedores e clientes que validam (NRPT), envelhecimento e limpeza de DNS com intervalos de não atualização e de atualização, políticas de DNS com escopos de zona para split-brain, respostas por localização geográfica e por horário, Network Policy Server como servidor RADIUS para VPN com políticas de rede e de solicitação de conexão e túneis de dispositivo e de usuário do Always On VPN implantados com ProfileXML

File screens ativos e passivos do File Server Resource Manager com grupos de arquivos, cotas de aplicação automática que propagam um modelo a subpastas existentes e novas, Cópias de Sombra de Pastas Compartilhadas e versões anteriores, SMB sobre QUIC para acessar compartilhamentos pela internet sem VPN e autenticação baseada em identidade do Azure Files com AD DS ou Microsoft Entra (Azure RBAC no nível do compartilhamento mais permissões NTFS)

Inicialização de discos como MBR ou GPT (limites de 2 TB e de quatro partições primárias versus discos grandes e UEFI), o serviço de função iSCSI Target Server com discos virtuais iSCSI, destinos e acesso de iniciadores, Multipath I/O para iSCSI com várias sessões e políticas de balanceamento de carga e a escolha entre NTFS, ReFS e exFAT

Tipos de carga de IA (machine learning, visão computacional, NLP, IA generativa, inteligência de documentos), conceitos básicos de machine learning (regressão, classificação, clustering, treinamento e inferência), visão geral dos serviços de IA do Azure e os seis princípios de IA responsável

Seleção de serviços de IA e do Foundry, criação de recursos e projetos, implantações de modelos e cotas, autenticação com chaves e Entra ID, segurança de rede, monitoramento, controle de custos, segurança de conteúdo e implementação responsável de IA

Modelos e implantações do Azure OpenAI, tokens e parâmetros, engenharia de prompts, prompt flow, geração aumentada por recuperação, fundamentação com seus dados, fine-tuning, avaliação, filtros de conteúdo, throughput provisionado e operacionalização de IA generativa

Conceitos e casos de uso de agentes, Foundry Agent Service, ferramentas e conhecimento, Microsoft Agent Framework, padrões de orquestração multiagente, múltiplos usuários e capacidades autônomas, teste, otimização e implantação de agentes

Análise de imagens e OCR do Azure AI Vision, modelos de visão personalizados, análise de vídeo, Azure AI Language (sentimento, entidades, sumarização, question answering, CLU), Translator, conversão de fala em texto e de texto em fala, e modelos de linguagem personalizados

Índices, indexadores, skillsets e enriquecimento do Azure AI Search, ranqueamento semântico e busca vetorial, consultas híbridas, modelos prontos e personalizados do Azure Document Intelligence e Content Understanding para extração multimodal

Workspaces do Azure Machine Learning, destinos de computação, ativos de dados e ambientes, ML automatizado, notebooks e jobs, varreduras de hiperparâmetros, pipelines, rastreamento com MLflow, registro de modelos e endpoints online e batch gerenciados

Como os modelos de IA são construídos e configurados: famílias de modelos (linguagem, multimodal, embedding, imagem, fala), modelos de linguagem grandes versus pequenos, tokens e janelas de contexto, prompts de sistema e de usuário, parâmetros de inferência (temperatura, top p, máximo de tokens), embeddings, dados de treinamento e inferência, critérios de seleção no catálogo de modelos e opções de implantação

Uso do portal do Foundry e dos playgrounds, implantação de um modelo, chamada com o SDK do Foundry e a API de chat completions ou responses, prompts de sistema, fundamentação com seus dados, ferramentas integradas como busca de arquivos e interpretador de código, criação e teste de um agente básico, avaliação da saída e aplicação de filtros de conteúdo

Ferramentas do Foundry para linguagem e fala: análise de texto (sentimento, frases-chave, entidades, PII), sumarização, tradução, question answering, fala para texto, texto para fala com SSML, tradução de fala, interação por voz em tempo real e chamada desses serviços pelo código com endpoints e credenciais

Análise de imagens (legendas, tags, detecção de objetos, pessoas, OCR), modelos multimodais que raciocinam sobre imagens, modelos de geração e edição de imagens com prompts, configurações de tamanho e qualidade, análise de vídeo, segurança de conteúdo para imagens e uso responsável de mídia gerada

Extração de dados estruturados de documentos, imagens, áudio e vídeo com o Azure Content Understanding e o Document Intelligence: analisadores e esquemas de campos, extração pronta versus personalizada, pontuações de confiança, entradas multimodais e envio dos campos extraídos para aplicações e busca

Endpoints online gerenciados do Azure Machine Learning versus endpoints Kubernetes, o contrato init e run do script de scoring, carregamento do modelo em init, tratamento de distorção de entrada, ajuste de timeout de probes de readiness e liveness e análise de erros de IA responsável

Persistência de estado de conversa do Azure Bot Service e Bot Framework, configuração de canais e execução de contêineres do Azure AI desconectados da nuvem com níveis de compromisso, incluindo contêineres do Content Safety

Envio de jobs de comando v2 do Azure Machine Learning a um cluster de computação com SDK v2 ou CLI v2 (SDK v1 e CLI v1 são legados), modos de entrada de job (ro_mount, download, direct), saídas vinculadas a datastores, as pastas especiais outputs e logs, o snapshot de código e o .amlignore, o limite de timeout do job, serviços interativos de job (SSH, JupyterLab, VS Code, TensorBoard) para depuração, repasse da identidade do usuário e checkpoints para sobreviver à remoção de nós Spot

Isolamento do workspace do Azure Machine Learning com rede virtual gerenciada (saída permitida para a internet versus somente saída aprovada, regras de saída por private endpoint, service tag e FQDN), chaves gerenciadas pelo cliente, clusters de computação sem IP público, AcrPull em um Azure Container Registry privado para environments, datastores OneLake, persistência de arquivos da compute instance e cota por família de VM e alocação de cota por workspace

Proteção e operação de endpoints do Azure Machine Learning: autenticação por chave, aml_token e token do Microsoft Entra e regeneração de chaves, public_network_access e isolamento de rede gerenciada, identidade do endpoint com funções de plano de dados, max_concurrent_requests_per_instance e timeouts de requisição, folga de cota para atualizações graduais, o coletor de dados online e endpoints em lote com error_threshold, configurações de retry e implantações de componente de pipeline

Registro de um modelo MLflow a partir do caminho de saída de um job (azureml://jobs/.../outputs/artifacts/paths/model), registro de modelos com assinatura para implantar sem script de scoring (implantação sem código), wrappers personalizados mlflow.pyfunc (PythonModel, load_context, predict), agendamentos de pipeline com expressões cron e gatilhos de recorrência e o tipo de job paralelo com mini_batch_size e max_concurrency_per_instance

Carregamento de dados de datastores em notebooks com mltable e acesso baseado em identidade, anexação de computação Spark serverless em notebooks do Azure Machine Learning com identidade do usuário ou identidade gerenciada e caminhos abfss e validação de previsão no AutoML com validação cruzada de origem móvel ordenada no tempo em vez de divisões aleatórias

Criação de aplicações LLM com prompt flow: conexões (Azure OpenAI, conexões personalizadas com campos secretos) gerenciadas como conexões de projeto do Microsoft Foundry para manter chaves fora dos arquivos de flow, tipos de nó (LLM, Prompt, Python, ferramentas como busca em índice vetorial), o DAG de entradas e saídas dos nós e flows de avaliação cujos nós de agregação calculam métricas sobre todos os resultados por linha com log_metric

Seleção prévia de modelos com os benchmarks do catálogo de modelos do Foundry (qualidade, custo, latência, vazão), migração antes da aposentadoria de uma versão de modelo (política de atualização de versão), diagnóstico de overfitting no fine-tuning com perda de treino versus validação, exclusão automática de implantações de fine-tuning ociosas após 15 dias sem uso, redução do tamanho do vetor do text-embedding-3 com o parâmetro dimensions, filtragem de segurança na recuperação em RAG e o tipo de implantação Global Batch do Azure OpenAI

Detecção, verificação, identificação e similaridade do Azure AI Face, a política de Acesso Limitado que condiciona identificação, verificação e vivacidade a uma solicitação aprovada, inferência de atributos faciais descontinuada, versões dos modelos de detecção e reconhecimento (recognition_01 a recognition_04) que devem coincidir entre rostos cadastrados e consultados, e sessões de detecção de vivacidade em que o back-end cria a sessão, o SDK do cliente captura e o back-end lê o resultado para bloquear fraudes com foto e replay

Modelos de palavra-chave personalizados criados no Speech Studio e usados com o KeywordRecognizer para wake words, avaliação de pronúncia (texto de referência, granularidade Phoneme/Word/FullText, notas de precisão, fluência, completude e prosódia, detecção de miscue), identificação de idioma com AutoDetectSourceLanguageConfig no início ou contínua, detecção de idioma de texto e a API de áudio em tempo real do GPT via WebSocket ou WebRTC para conversas de fala para fala com baixa latência e detecção de atividade de voz no servidor

Filtragem de segurança do Azure AI Search com um campo filtrável de IDs de grupo e um filtro search.in, shared private links para que indexadores alcancem armazenamento ou bancos por endpoints privados, navegação facetada e filtros OData (atributos filterable e facetable), suggesters para as APIs Suggest e Autocomplete e réplicas e partições para vazão de consultas, alta disponibilidade e o SLA de leitura de 99,9 por cento com duas réplicas e de leitura e escrita com três

Custom Translator (treinar um modelo de tradução automática neural com documentos paralelos e chamá-lo com o ID de categoria), classificação de texto personalizada de rótulo único versus multirrótulo, perguntas e respostas personalizadas com filtros de metadados, Text Analytics for health (entidades médicas, relações, detecção de asserção, vinculação ao UMLS) e Document Translation lendo e gravando contêineres de blob com a identidade gerenciada do recurso Translator em vez de tokens SAS

Tracing OpenTelemetry de agentes do Foundry e seus run steps no Application Insights, avaliadores de agentes (intent resolution, tool call accuracy, task adherence) junto com groundedness e relevance, rastreamento de uso de tokens com o objeto usage e as políticas llm-emit-token-metric e llm-token-limit do APIM, cache semântico com as políticas de lookup e store do APIM apoiadas no Azure Managed Redis e em uma implantação de embeddings, o model router que escolhe um modelo subjacente por prompt e retenção do monitoramento de abuso do Azure OpenAI com o processo aprovado de modificação

Rotação das duas chaves de um recurso Azure AI services e preferência por Microsoft Entra ID com identidade gerenciada e disableLocalAuth, operações de longa duração que retornam 202 com o cabeçalho Operation-Location consultado até succeeded, chamadas do Image Analysis por URL acessível publicamente ou corpo binário (URL com SAS para blobs privados) e contêineres desconectados que usam uma licença de commitment tier (baixar licença, montar diretórios de licença e saída), incluindo contêineres aprovados do Content Safety

Estado de conversa, de usuário e de conversa privada do Bot Framework com provedores de armazenamento (MemoryStorage apenas para testes, Cosmos DB ou Blob storage em produção) e salvamento do estado ao fim de cada turno, configuração de canais do recurso Azure Bot (Teams, Web Chat, Direct Line, Slack, Telegram), messaging endpoint e tipo de identidade do app, troca de um segredo do Direct Line por um token de curta duração no servidor para que o widget Web Chat no navegador nunca guarde o segredo e a migração do Bot Framework SDK para o Microsoft 365 Agents SDK