설명

1단계: az batch pool create
# 가상 머신 구성으로 새로운 Linux 풀을 만듭니다.
az 배치 풀 생성 \
--id 마이풀 \
--vm-size Standard_A1 \
--대상-전용 2 \
--이미지 정식:ubuntuserver:16.04-LTS \
--node-agent-sku-id "배치.노드.우분투 16.04"
2단계: az batch job create
# 추가된 작업을 캡슐화하기 위해 새로운 작업을 생성합니다.
az 배치 작업 생성 \
--아이디 내 직업 \
--풀-id mypool
3단계: az batch task create
# 작업에 작업을 추가합니다. 여기서 작업은 기본 쉘 명령입니다.
az 배치 작업 생성 \
--job-id myjob \
--작업-id 작업1 \
--명령줄 "/bin/bash -c 'printenv AZ_BATCH_TASK_WORKING_DIR'"
4단계: for i in {1..$numberOfJobs} do
참고문헌:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/batch/scripts/batch-cli-sample-run-job

1. 인덱스를 채워야 합니다. 이를 위해 SearchIndexClient가 필요합니다. 이를 얻는 방법은 두 가지가 있습니다. 이를 구성하거나 SearchServiceClient에서 Indexes.GetClient를 호출하는 것입니다. 여기서는 첫 번째 방법을 사용합니다.
2. 문서로 indexBatch를 만듭니다.
다음과 같은 것:
var 호텔 = 새로운 호텔[];
{
새로운 호텔()
{
호텔ID = "3",
기본 요율 = 129.99,
설명 = "시청과 강에 가까움"
}
};
...
var batch = IndexBatch.Upload(호텔);
3. 다음 단계는 새로 생성된 인덱스를 채우는 것입니다.
예:
var batch = IndexBatch.Upload(호텔);
노력하다
{
indexClient.Documents.Index(배치);
}
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/search-howto-dotnet-sdk

설명
대신 Azure Key Vault와 공개 키 암호화를 사용합니다. 암호화된 내용을 Azure Storage Blob 저장소에 저장합니다.
주제 1, Contoso, Ltd
사례 연구
이것은 사례 연구입니다. 사례 연구는 별도로 시간이 정해져 있지 않습니다. 각 사례를 완료하는 데 원하는 만큼 시험 시간을 사용할 수 있습니다. 그러나 이 시험에는 추가 사례 연구와 섹션이 있을 수 있습니다. 제공된 시간 내에 이 시험에 포함된 모든 문제를 완료할 수 있도록 시간을 관리해야 합니다.
사례 연구에 포함된 질문에 답하려면 사례 연구에 제공된 정보를 참조해야 합니다. 사례 연구에는 사례 연구에 설명된 시나리오에 대한 추가 정보를 제공하는 전시물 및 기타 리소스가 포함될 수 있습니다. 각 질문은 이 사례 연구의 다른 질문과 독립적입니다.
이 사례 연구가 끝나면 검토 화면이 나타납니다. 이 화면에서 답을 검토하고 시험의 다음 섹션으로 넘어가기 전에 변경할 수 있습니다. 새 섹션을 시작한 후에는 이 섹션으로 돌아갈 수 없습니다.
사례 연구를 시작하려면
이 사례 연구의 첫 번째 질문을 표시하려면 다음 버튼을 클릭합니다. 질문에 답하기 전에 왼쪽 창의 버튼을 사용하여 사례 연구의 내용을 탐색합니다. 이러한 버튼을 클릭하면 비즈니스 요구 사항, 기존 환경 및 문제 진술과 같은 정보가 표시됩니다. 질문에 답할 준비가 되면 질문 버튼을 클릭하여 질문으로 돌아갑니다.
배경
개요
당신은 Contoso, Ltd.의 개발자입니다. 이 회사는 SPA(Single Page Application)로 개발된 소셜 네트워킹 웹사이트를 보유하고 있습니다. 소셜 네트워킹 웹사이트의 주요 웹 애플리케이션은 사용자가 업로드한 콘텐츠를 Blob 저장소에서 로드합니다.
업로드된 데이터에서 부적절한 콘텐츠를 모니터링하는 솔루션을 개발하고 있습니다. 사용자가 SPA를 사용하여 콘텐츠를 업로드할 때 다음 프로세스가 발생합니다.
* 메시지는 ContentUploadService로 전송됩니다.
* 콘텐츠는 ContentAnalysisService에 의해 처리됩니다.
* 처리가 완료된 후, 해당 내용은 소셜 네트워크에 게시되거나, 해당 내용 대신 거부 메시지가 게시됩니다.
ContentAnalysisService는 contosoimages라는 개인 Azure Container Registry에서 Azure Container Instances로 배포됩니다.
이 솔루션은 8개의 CPU 코어를 사용합니다.
Azure 액티브 디렉토리
Contoso, Ltd.는 내부 계정과 게스트 계정 모두에 Azure Active Directory(Azure AD)를 사용합니다.
요구 사항
콘텐츠 분석 서비스
이 회사의 데이터 과학 그룹은 사용자가 생성한 콘텐츠를 문자열로 받아들이고 부적절한 콘텐츠에 대한 가능성 있는 값을 반환하는 ContentAnalysisService를 구축했습니다. 특정 임계값을 넘는 값은 Contoso, Ltd.의 직원이 검토해야 합니다.
콘텐츠 검사를 수행하려면 CheckUserContent라는 Azure 함수를 만들어야 합니다.
소송 비용
모든 Azure 서비스의 비용을 최소화해야 합니다.
매뉴얼 리뷰
콘텐츠를 검토하려면 사용자는 Azure AD 자격 증명을 사용하여 ContentAnalysisService의 웹사이트 부분에 인증해야 합니다. 웹사이트는 React를 사용하여 구축되었으며 모든 페이지와 API 엔드포인트에는 인증이 필요합니다.
콘텐츠를 검토하려면 사용자는 ContentReviewer 역할의 일원이어야 합니다. 완료된 모든 검토에는 감사 목적으로 검토자의 이메일 주소가 포함되어야 합니다.
높은 가용성
모든 서비스는 여러 지역에서 실행되어야 합니다. 지역의 모든 서비스 실패는 전체 애플리케이션 가용성에 영향을 미쳐서는 안 됩니다.
모니터링
ContentUploadService가 사용 가능한 CPU 코어의 80% 이상을 사용하는 경우 경고를 발생시켜야 합니다.
보안
다음과 같은 보안 요구 사항이 있습니다.
* 인터넷을 통해 접근할 수 있는 모든 웹 서비스는 크로스 사이트 스크립팅 공격으로부터 보호되어야 합니다.
* 모든 웹사이트와 서비스는 유효한 루트 인증 기관의 SSL을 사용해야 합니다.
* Azure Storage 액세스 키는 메모리에만 저장되어야 하며 서비스에서만 사용할 수 있어야 합니다.
* 모든 내부 서비스는 내부 가상 네트워크(VNet)에서만 액세스할 수 있어야 합니다.
* 시스템의 모든 부분은 인바운드 및 아웃바운드 트래픽 제한을 지원해야 합니다.
* 모든 서비스 호출은 Azure AD를 사용하여 인증되어야 합니다.
사용자 계약
사용자가 콘텐츠를 제출할 때 사용자 계약에 동의해야 합니다. 이 계약을 통해 Contoso, Ltd.의 직원은 콘텐츠를 검토하고, 사용자 기기에 쿠키를 저장하고, 사용자의 IP 주소를 추적할 수 있습니다.
Contoso, Ltd.의 여러 부서에서는 계약과 관련된 정보를 사용합니다.
사용자 응답은 손실되어서는 안 되며 개별 서비스 가동 시간에 관계없이 모든 당사자가 이용할 수 있어야 합니다.
계약 건수는 시간당 수백만 건에 달할 것으로 예상됩니다.
검증 테스트
ContentAnalysisService의 새 버전이 출시되면 이전 7일간의 콘텐츠를 새 버전으로 처리하여 새 버전이 이전 버전과 크게 다르지 않은지 확인해야 합니다.
문제
ContentUploadService 사용자는 특정 페이지에서 가끔 HTTP 502 응답을 본다고 보고합니다.
암호
콘텐츠 업로드 서비스

설명:

박스 1:
사용자가 파트너의 편집자 클레임을 보유하고 있는지 여부에 관계없이 ProviderAdmin 및 SysAdmin 역할이 파트너 컨트롤러에 액세스할 수 있도록 허용합니다.
박스 2 :
컨트롤러의 관리 작업에 대한 액세스를 SysAdmin 역할의 멤버이자 파트너의 편집자 클레임이 있는 사용자로 제한합니다.

참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-grid/subscription-creation-schema