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Azure Container Apps Workshop: KI produktionsreif betreiben
Cloud-Native-Praxis für skalierbare, sichere und beobachtbare KI-Services in Azure
Kursdetails ansehenab 2.040,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Architektur für KI-Workloads in Azure Container Apps
- Containerisierung und Deployment-Pipeline
- Skalierung für Inferenz, Events und Batch
- Sicherheit, Identitäten und Secrets
- Observability und Betrieb
- KI-spezifische Betriebsentscheidungen
Überblick
Viele KI-Prototypen laufen schnell, scheitern aber beim Übergang in den geregelten Betrieb. Dieses Training setzt genau an dieser Stelle an. Du lernst, wie Azure Container Apps als Plattform für Cloud-Native-KI-Services genutzt wird, wenn Skalierung, Sicherheit, Releasefähigkeit und Nachvollziehbarkeit nicht verhandelbar sind. Die Schulung behandelt typische Workload-Muster wie REST-basierte Inferenz, Hintergrundverarbeitung über Queues, zeitweise Batch-Jobs und die Integration von Modell-APIs oder eigenen containerisierten Services. Du planst Container-App-Umgebungen, wählst passende Workload Profiles und bewertest, ob Consumption, Dedicated Ressourcen oder GPU-Optionen zum jeweiligen Szenario passen. Im Deployment-Teil geht es um saubere Container Images, Azure Container Registry, Infrastrukturdefinition mit Bicep und reproduzierbare Bereitstellungen. Revisions, Canary Releases, Blue-Green-Ansätze und Rollbacks werden als feste Bestandteile eines produktionsnahen Betriebs behandelt. Danach stehen KEDA-Skalierung, Scale-to-zero, Mindestreplicas, Timeouts und Ressourcenlimits auf dem Plan. Gerade bei KI-Workloads spielen Antwortzeiten, Parallelität, Speicherbedarf und Kosten eine entscheidende Rolle. Deshalb werden Metriken, Logs, Traces und Azure Monitor praxisnah eingesetzt. Für Security arbeitest du mit Managed Identities, Key Vault, RBAC und Netzwerkisolierung. Das Training gibt dir ein belastbares Raster, um KI-Services auf Azure Container Apps technisch sauber zu betreiben.
Kursinhalte
- Architektur für KI-Workloads in Azure Container Apps
- Geeignete Einsatzszenarien für Inferenz-APIs, Worker und Jobs
- Workload Profiles, Consumption, Dedicated und GPU-Optionen einordnen
- Container-App-Umgebungen, Revisions und Traffic Splitting verstehen
- Grenzen zwischen Azure Container Apps, AKS und App Service bewerten
- Containerisierung und Deployment-Pipeline
- KI-Services als schlanke Container Images bauen
- Azure Container Registry sicher anbinden
- Deployments mit Azure CLI, YAML und Bicep strukturieren
- Blue-Green- und Canary-Strategien mit Revisions umsetzen
- Skalierung für Inferenz, Events und Batch
- KEDA-basierte Skalierung für HTTP, Queues und Events planen
- Scale-to-zero, Cold Starts und Mindestreplicas bewerten
- Container Apps Jobs für Batch-Inferenz nutzen
- Grenzwerte, Timeouts und Ressourcenzuweisung richtig setzen
- Sicherheit, Identitäten und Secrets
- Managed Identities für Azure-Ressourcen einsetzen
- Secrets, Key Vault und Rollen sauber trennen
- Private Endpoints, VNet-Integration und Ingress-Varianten planen
- Least-Privilege-Prinzipien für produktive Workloads anwenden
- Observability und Betrieb
- Logs, Metriken und Traces mit Azure Monitor auswerten
- Health Checks, Readiness und Liveness sinnvoll konfigurieren
- Kosten, Skalierungsverhalten und Performance analysieren
- Incident-Szenarien und Rollback-Abläufe trainieren
- KI-spezifische Betriebsentscheidungen
- GPU-Workloads, CPU-Inferenz und externe Modell-APIs vergleichen
- Prompt- und Modellzugriffe absichern
- Antwortzeiten, Parallelität und Ressourcenbedarf einschätzen
- Governance, Auditierbarkeit und Datenflüsse berücksichtigen
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- Cloud Architects, Solution Architects und Plattformverantwortliche
- DevOps Engineers, Site Reliability Engineers und Cloud Engineers
- Data Engineers, MLOps Engineers und KI-Entwicklungsteams
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler mit Azure-Bezug
- Für alle, die KI-Services in Azure Container Apps betreiben, absichern und skalieren wollen
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „Azure Container Apps Workshop: KI produktionsreif betreiben“?
Cloud-Native-Praxis für skalierbare, sichere und beobachtbare KI-Services in Azure. Zu den Schwerpunkten gehören Architektur für KI-Workloads in Azure Container Apps, Containerisierung und Deployment-Pipeline, Skalierung für Inferenz, Events und Batch, Sicherheit, Identitäten und Secrets, Observability und Betrieb und KI-spezifische Betriebsentscheidungen.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an Cloud Architects, Solution Architects und Plattformverantwortliche, DevOps Engineers, Site Reliability Engineers und Cloud Engineers, Data Engineers, MLOps Engineers und KI-Entwicklungsteams und Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler mit Azure-Bezug sowie alle, die KI-Services in Azure Container Apps betreiben, absichern und skalieren wollen.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Grundkenntnisse in Azure, Containern und Deployment-Prozessen werden vorausgesetzt. Erfahrung mit Docker, Azure CLI oder Infrastructure as Code ist hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung.
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören Architektur für KI-Workloads in Azure Container Apps, Containerisierung und Deployment-Pipeline, Skalierung für Inferenz, Events und Batch, Sicherheit, Identitäten und Secrets, Observability und Betrieb und KI-spezifische Betriebsentscheidungen.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Sicherheit, Identitäten und Secrets, Observability und Betrieb und KI-spezifische Betriebsentscheidungen geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Viele KI-Prototypen laufen schnell, scheitern aber beim Übergang in den geregelten Betrieb; Dieses Training setzt genau an dieser Stelle an; Du lernst, wie Azure Container Apps als Plattform für Cloud-Native-KI-Services genutzt wird, wenn Skalierung, Sicherheit,; Die Schulung behandelt typische Workload-Muster wie REST-basierte Inferenz, Hintergrundverarbeitung über Queues, zeitweise Batch-Jobs und die Integration von Modell-APIs oder …; Du planst Container-App-Umgebungen, wählst passende Workload Profiles und bewertest, ob Consumption, Dedicated Ressourcen oder GPU-Optionen zum jeweiligen Szenario passen.
Wird im Seminar auch „Sicherheit, Identitäten und Secrets“ behandelt?
Ja. „Sicherheit, Identitäten und Secrets“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Managed Identities für Azure-Ressourcen einsetzen, Secrets, Key Vault und Rollen sauber trennen, Private Endpoints, VNet-Integration und Ingress-Varianten planen und Least-Privilege-Prinzipien für produktive Workloads anwenden.
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