Plan du cours

Introduction à Microsoft Azure

  • Présentation des services Azure et de l'informatique en nuage
  • Configuration d'un abonnement et d'un environnement Azure
  • Comprendre les groupes de ressources, les machines virtuelles et la mise en réseau

Création d'architectures événementielles et sans serveur

  • Introduction aux fonctions Azure et à l'informatique sans serveur
  • Création d'applications pilotées par les événements à l'aide de Azure Event Grid et Service Bus
  • Développement d'API et de flux de travail sans serveur

Gestion du stockage et des Database dans Azure

  • Exploration du stockage Azure (Blob, Table, Queue, File)
  • Gestion de Azure SQL Database et Cosmos DB
  • Intégration des solutions de stockage dans les applications cloud

Déploiement d'applications web dans Azure

  • Comprendre Azure App Service et les modèles de déploiement
  • Création et déploiement d'applications conteneurisées à l'aide de Docker
  • Mise à l'échelle des applications web à l'aide de Kubernetes et Azure Container Instances

Intégration de l'IA et de Machine Learning dans les applications cloud

  • Introduction à l'IA Azure et aux services cognitifs
  • Utilisation de Azure Machine Learning Studio pour développer des modèles
  • Implémentation de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel

DevOps et CI/CD dans Azure

  • Configuration de pipelines CI/CD à l'aide de Azure DevOps
  • Gestion de l'infrastructure en tant que code avec Terraform et Bicep
  • Surveillance et journalisation des applications à l'aide de Azure Monitor

Amélioration du développement avec GitHub Copilot

  • Introduction à GitHub Copilot et à l'assistance de codage basée sur l'IA
  • Utilisation de Copilot pour écrire, déboguer et optimiser le code des applications cloud
  • Meilleures pratiques pour tirer parti du codage assisté par l'IA dans le développement cloud

Projet de synthèse : Création d'une application cloud basée sur l'IA

  • Conception d'une solution cloud IA évolutive
  • Développement et déploiement de l'application
  • Optimisation des performances, de la sécurité et de la surveillance

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base des concepts d'informatique en nuage (cloud computing)
  • Expérience avec au moins un langage de programmation (Python, JavaScript ou C# de préférence)
  • Familiarité avec le développement d'applications web et les bases de données

Public cible

  • Développeurs cloud et ingénieurs logiciels
  • Professionnels de l'IA et scientifiques des données intéressés par l'intégration de l'IA dans le cloud
  • Professionnels de l'informatique et ingénieurs DevOps
 35 Heures

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