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Ein produktiver KI-Dienst braucht mehr als einen Modellaufruf. Netzwerkzugriffe, Laufzeitkonfiguration und Speicherzugriffe bestimmen, wie sich das Backend unter Last verhält und wie schnell eine Störung gefunden wird. Die AI-200T00-A Schulung verbindet diese Bausteine in einer Lösung, die während des Trainings schrittweise entsteht. Du startest mit der Architektur eines API-basierten KI-Backends und legst fest, welche Komponenten synchron oder über Nachrichten kommunizieren. Azure Container Apps übernimmt verwaltete Container-Workloads mit Revisionen und automatischer Skalierung. Für Kubernetes-basierte Anforderungen untersucht das Lab ein Deployment auf AKS. Die Entscheidung zwischen beiden Plattformen wird an Betriebsaufwand, Steuerungsbedarf und Skalierungsverhalten festgemacht. Azure Functions verarbeitet Hintergrundaufgaben, während Event Grid Ereignisse verteilt und Service Bus Aufträge entkoppelt. Du baust Fehlerpfade ein, über die Nachrichten nach mehreren fehlgeschlagenen Versuchen in einer Dead-Letter Queue landen. Die Datenebene folgt dem jeweiligen Zugriffsmuster. Cosmos DB speichert verteilte Anwendungszustände, PostgreSQL mit pgvector unterstützt Vektorsuchen und Managed Redis verkürzt wiederkehrende Datenzugriffe. Managed Identities ersetzen fest hinterlegte Zugangsdaten in den Übungsprojekten. Azure Key Vault und Azure RBAC begrenzen den Zugriff auf die benötigten Ressourcen. Das Monitoring verknüpft Logs, Metriken und Traces über Azure Monitor und Application Insights. Du verfolgst eine Anfrage durch mehrere Dienste und lokalisierst die Komponente, an der sie scheitert. Die Microsoft AI-200 Prüfungsvorbereitung überträgt diese Arbeit auf Architektur- und Betriebsszenarien des offiziellen Lehrplans. Das Training schafft damit einen aktuellen Anschluss an das eingestellte AI-102-Angebot und grenzt die Rolle gegenüber AI-103 für Apps und Agenten sowie AI-300 für MLOps ab.
