AZ-400: Designing and Implementing Microsoft DevOps solutions

Leçons

1. Planification de la transformation
2. Sélection du projet
3. Structures Teams
4. Migration vers Azure DevOps

Labo : planification Agile et gestion du portefeuille avec Azure Boards

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Planifier la transformation avec des objectifs et chronologies partagés.
2. Sélectionner un projet et identifier les métriques du projet et les indicateurs de performance clés (KPI)
3. Créer une structure organisationnelle et d’équipe agile
4. Concevoir une stratégie d'intégration d’outils
5. Concevoir une stratégie de gestion des licences (par exemple, les utilisateurs Azure DevOps et GitHub)
6. Concevoir une stratégie de traçabilité de bout en bout à partir des éléments de travail au logiciel en cours de travail
7. Concevoir une stratégie d'authentification et d’accès
8. Concevoir une stratégie d’intégration des ressources sur site et dans le cloud

Leçons

1. Qu’est-ce que le contrôle de code source
2. Avantages du contrôle de code source
3. Types de systèmes de contrôle de code source
4. Introduction à Azure Repos
5. Introduction à GitHub
6. Migration de Team Foundation Version Control (TFVC) vers Git dans Azure Repos

Labo : contrôle de version avec Git dans Azure Repos

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Décrire les avantages de l’utilisation de Source Control.
2. Décrire Azure Repos et GitHub
3. Migrer de TFVC vers Git

Leçons

1. Identification de la dette technique
2. Partage des connaissances dans Teams
3. Modernisation des environnements de développement avec Codespaces

Labo : partage des connaissances Team à l’aide de wikis Project Azure

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Gérer la qualité des codes, ce qui inclut : la dette technique, SonarCloud et d’autres solutions d’outils
2. Créer des connaissances organisationnelles sur la qualité du code

Leçons

1. Comment structurer votre référentiel Git
2. Workflows de la création de branche Git
3. Collaboration avec des demandes de tirage (pull request) dans Azure Repos
4. Pourquoi se préoccuper de Git Hooks
5. Faciliter la source interne
6. Gestion des référentiels Git

Labo : contrôle de version avec Git dans Azure Repos

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Expliquer comment structurer Git Repos
2. Décrire des workflows de branches Git
3. Tirer parti des demandes de tirage (pull request) pour la révision des collaborations et des codes
4. Tirer parti des hooks Git pour l’automatisation
5. Utiliser Git pour faciliter la source interne dans l’organisation

Leçons

1. Le concept de Pipelines dans DevOps
2. Azure Pipelines
3. Évaluer l’utilisation des agents hébergés par rapport aux autohébergés
4. Pools d’agents
5. Pipelines et concurrence
6. Projets Azure DevOps et open source (projets publics)
7. Azure Pipelines YAML contre concepteur Visual

Labo : configuration des pools d’agents et compréhension des styles de pipeline

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Expliquer le rôle Azure Pipelines et ses composants
2. Configurer des agents à utiliser dans Azure Pipelines

Leçons

1. Aperçu de l’intégration continue
2. Implémentation d’une stratégie de build
3. Intégration avec Azure Pipelines
4. Intégration du contrôle de code source externes avec Azure Pipelines
5. Configurer des agents autohébergés

Labo : activer l’intégration continue avec Azure Pipelines

Labo : intégrer le contrôle de code source externes avec Azure Pipelines

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Expliquer pourquoi l’intégration continue est importante.
2. Implémenter l’intégration continue à l’aide d’Azure Pipelines

Leçons

1. Introduction à la sécurité
2. Implémenter un processus de développement sécurisé
3. Repenser les données de configuration d'application
4. Gérer des secrets, des jetons et des certificats
5. Intégration aux systèmes d'administration des identités
6. Implémentation de la configuration d’application

Labo : intégration d’Azure Key Vault à Azure DevOps

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Gérer la configuration et les secrets des applications
2. Intégrer Azure Key Vault à un pipeline

Leçons

1. GitHub Actions
2. Intégration continue avec GitHub Actions
3. Sécurisation des Secrets pour GitHub Actions
4. Découvrir l’intégration continue avec GitHub Actions

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Créer et utiliser GitHub Actions et des workflows
2. Implémenter l’intégration continue avec GitHub Actions

Leçons

1. Dépendances de progiciel
2. Gestion des packages
3. Migration et consolidation des artefacts
4. Sécurité du package
5. Implémentation d’une stratégie de gestion des versions

Labo : Package Management avec Azure Artifacts

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Recommander des outils et pratiques de gestion d'artefacts.
2. Progiciels communs abstraits pour activer le partage et la réutilisation.
3. Migrer et consolider les artéfacts.
4. Migrer et intégrer des mesures de contrôle des sources.

Leçons

1. Introduction à la livraison continue
2. Suggestions de stratégie de mise en production
3. Génération d’un pipeline de mise en production haute qualité
4. Choix du bon outil de gestion des mises en production appropriées

Labo : contrôle des déploiements à l’aide de portes de mise en production

Labo : créer un tableau de bord de mise en production

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Faire la différence entre une publication et un déploiement.
2. Définir les composants d’un pipeline de publication.
3. Expliquer les choses à prendre en compte lors de la conception de votre stratégie de publication.
4. Classifier une mise en production par rapport au processus de mise en production et contourner la façon de contrôler la qualité des deux
5. Décrire le principe de contrôles de publication et la façon de gérer les notes de publication et la documentation.
6. Choisir un outil de gestion des publications.

Leçons

1. Créer un pipeline de mise en production
2. Approvisionner et configurer des environnements
3. Gérer et moduler des tâches et des modèles
4. Configurer l’intégration automatisée et l’automatisation de tests fonctionnels
5. Automatiser l’inspection de l’intégrité

Labo : configuration des pipelines en tant que code avec YAML

Labo : définir et exécuter des tests fonctionnels

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Expliquer la terminologie utilisée dans Azure DevOps et d’autres outils de gestion des publications.
2. Décrire en quoi consiste une tâche de construction et de publication, ce qu’elle peut faire et certaines tâches de déploiement disponibles.
3. Expliquer pourquoi vous avez parfois besoin de plusieurs tâches de publications dans un pipeline de publication.
4. Faire la différence entre une tâche de publication à plusieurs agents et à plusieurs configurations.
5. Utiliser les variables de publication et les variables d’étape dans votre pipeline de publication.
6. Déployer en toute sécurité dans un environnement à l’aide d’une connexion de service.
7. Faire la liste des différentes façons d’inspecter la santé de votre pipeline et de publier en utilisant les alertes, les hameçons de service et les rapports.

Leçons

1. Introduction aux modèles de déploiement
2. Mettre en œuvre un déploiement bleu vert.
3. Bascules de fonctionnalité
4. Mises en production du contrôle de validité
5. Lancement sombre
6. Tests A/B
7. Déploiement de l’exposition progressive

Labo : Présenter la gestion des indicateurs avec LaunchDarkly et Azure DevOps

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Décrire des schémas de déploiement.
2. Mettre en œuvre un déploiement bleu vert.
3. Mettre en œuvre un déploiement canari
4. Mettre en œuvre un déploiement d’exposition progressive.

Leçons

1. L’infrastructure en tant que code et gestion de la configuration
2. Créer des ressources Azure à l’aide des modèles ARM
3. Créer des ressources Azure à l’aide d’Azure CLI
4. Azure Automation avec DevOps
5. Configuration d’état souhaité

Labo : déploiements Azure à l’aide de modèles Resource Manager

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Appliquer l’infrastructure et la configuration comme principes de codage.
2. Déployer et gérer l’infrastructure à l’aide des technologies d’automatisation de Microsoft, telles que les modèles ARM, PowerShell et Azure CLI.

Leçons

1. Chef
2. Puppet
3. Ansible
4. Terraform

Labo : Automatisation des déploiements de votre infrastructure dans le cloud avec Terraform et Azure Pipelines

Labo : déploiement d’applications avec Chef sur Azure

Labo : déploiement d’une application avec Puppet sur Azure

Labo : Ansible avec Azure

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Déployer et configurer l’infrastructure à l’aide d’outils et de services tiers avec Azure, tels que Chef, Puppet, Ansible et Terraform

Leçons

1. Implémentation d’une stratégie build de conteneur
2. Implémentation de Builds multiphases Docker

Labo : modernisation des applications ASP.NET existantes avec Azure

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Implémenter une stratégie de conteneur, ce qui inclut la différence entre les conteneurs et les machines virtuelles et la façon dont les microservices utilisent les conteneurs.
2. Implémenter les conteneurs à l’aide de Docker.
3. Implémentation de Docker multiphases Builds

Leçons

1. Azure Kubernetes Service
2. Outils Kubernetes
3. Intégration de AKS avec Pipelines

Labo : déploiement d’une application multiconteneur pour les services Kubernetes d’Azure

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Déployer et configurer un groupe Kubernetes géré.

Leçons

1. Mettre en œuvre des outils de suivi de l’utilisation du système, de l’utilisation des fonctionnalités et du flux
2. Implémenter le routage des données du rapport d'incident de l’application mobile
3. Développer des tableaux de bord de monitoring et de statut
4. Intégrer et configurer des systèmes de tickets

Labo : monitoring des performances des applications avec Application Insights

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Mettre en œuvre des outils de suivi de l’utilisation du système, de l’utilisation des fonctionnalités et du flux.
2. Configurer l’intégration du rapport d’incident pour les applications client.
3. Mettre en œuvre le routage des données de rapport d’incident de l'application client.
4. Développer des tableaux de bord de supervision et d’état
5. Intégrer et configurer des systèmes de ticket avec la gestion du travail de l’équipe de développement.

Leçons

1. Ingénierie de fiabilité des sites
2. Concevoir des pratiques pour mesurer la satisfaction de l’utilisateur final
3. Concevoir des processus pour capturer et analyser les commentaires des utilisateurs
4. Concevoir des processus pour automatiser l’analyse des applications
5. Gestion des alertes
6. Rétrospectives irréprochables et une culture juste

Labo : intégration entre Azure DevOps et Teams

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Définir l’ingénierie de fiabilité des sites
2. Concevoir des processus de conception pour mesurer la satisfaction des utilisateurs finaux et analyser les commentaires des utilisateurs
3. Concevoir des processus pour automatiser l’analyse des applications
4. Gérer les alertes et réduire les alertes sans signification et sans action
5. Effectuez des rétrospectives irréprochables et créez une culture juste

Leçons

1. Activité dans le pipeline
2. Azure Security Center

Labo : mettre en œuvre la sécurité et la conformité dans un pipeline Azure DevOps

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Définir une stratégie d’infrastructure et de configuration et une boîte à outils adéquate pour un pipeline de publication et une infrastructure d’application.
2. Implémenter la conformité et la sécurité dans votre infrastructure d’application.

Leçons

1. Logiciel open source.
2. Gestion des stratégies de sécurité et de conformité
3. Intégration des analyses de licence et de vulnérabilité

Labo : gestion de la dette technique avec SonarQube et Azure DevOps

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables de :

1. Décrire les défis potentiels liés à l’intégration d’un logiciel open source
2. Inspecter les packages logiciels open source pour la sécurité et la conformité des licences
3. Gérer des stratégies de conformité et de sécurité de l’organisation
4. Intégrer des analyses de licence et de vulnérabilité dans des pipelines de build et de déploiement
5. Configurer les pipelines de build pour accéder à la notation de la sécurité et de la licence du progiciel