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Gestión de las cargas de trabajo en Azure


Microsoft
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Acerca de este curso

La Gestión de las cargas de trabajo en Azure ayudará a los profesionales de TI a comprender algunas de las herramientas que se pueden utilizar para gestionar las cargas de trabajo de Azure.

El curso comienza con la observación de Log Analytics. Log Analytics es un servicio en Operations Management Suite (OMS) que te ayuda a recopilar y analizar los datos generados por los recursos en tu nube y entornos locales. Te da una visión en tiempo real a través de la búsqueda y paneles personalizados integrados para analizar fácilmente millones de registros en todas las cargas de trabajo y servidores, independientemente de su ubicación física.

A continuación, nos fijamos en la forma de implementar Operational Insights. Reúne toda tu información en un solo punto de vista para una observación viable. Verás cómo recolectar, almacenar y analizar los datos de registro desde prácticamente cualquier fuente de Windows Server y Linux. Esta capacidad de análisis de datos permitirá la resolución de los incidentes más rápidamente con búsqueda flexible y alertas personalizables.

El Módulo 3 mira cómo implementar el nuevo servidor Nano basado en Windows Server 2016 en Azure.

Terminamos en el Módulo 4 con una visión general de la gestión de facturación y suscripciones de Azure.

Requisitos

Los alumnos deben tener un conocimiento general sobre informática en la nube, que incluye productos y modelos de uso.

Los alumnos deben tener una buena base de conocimiento sobre el acceso y uso de comandos sencillos de Windows PowerShell.

Los alumnos deben tener un conocimiento básico de los servicios y componentes de Azure, incluido Azure PowerShell.

Frequently Asked Questions

¿Qué navegador web debería usar?

La plataforma abierta de edx funciona mejor con las versiones actuales de Chrome, Firefox o Safari, o Internet Explorer versión 9 o superior.

Vea nuestra lista de navegadores compatibles para obtener la información más actualizada hasta la fecha.

  1. Course Number

    AZURE209x_LAS
  2. Course Mode

    Self-Paced
  3. Estimated Effort

    Un total entre 16 y 24 horas