試験 AZ-401 対応スタディ ガイド: Microsoft Agentic DevOps Solutions の設計と実装

このドキュメントの目的

この学習ガイドは、この試験で想定される内容を理解するのに役立つもので、試験に出る可能性のあるトピックの概要と、その他のリソースへのリンクが掲載されています。 このドキュメントの情報と資料は、試験の準備をする際に研究に集中するのに役立ちます。

便利なリンク Description
認定資格の更新 Microsoft のアソシエイト、エキスパート、および専門認定資格は、毎年有効期限が切れます。 Microsoft Learn で無料のオンライン評価に合格すると、更新できます。
あなたのMicrosoft Learn プロファイル 認定プロファイルを Microsoft Learn に接続すると、試験のスケジュール設定と更新、および証明書の共有と印刷を行うことができます。
試験スコアとスコアレポート 合格するには、700 以上のスコアが必要です。
試験サンドボックス 試験サンドボックスにアクセスして、試験の環境を確認できます。
調整や配慮を求める 支援機器を使用する場合、時間延長が必要な場合、または試験エクスペリエンスのいずれかの部分を変更する必要がある場合は、便宜を図るよう要求できます。

試験の更新

試験は、ロールを実行するために必要なスキルを反映するように定期的に更新されます。 試験を受けるタイミングに応じて、2 つのバージョンの評価されるスキルの目標が含まれています。

常に、英語版の試験が最初に更新されます。 一部の試験は他の言語にローカライズされており、英語版が更新されてから約 8 週間後に更新されます。 Microsoft では、前述のように試験のローカライズ版を更新するためにあらゆる努力を払いますが、場合によっては、予定どおりに試験のローカライズ版が更新されないことがあります。 その他の利用可能な言語は、試験の詳細 Web ページの「試験のスケジュール設定」セクションに表示されます。 試験が希望する言語で実施されていない場合、試験完了までの時間を 30 分延長するように要求できます。

Note

評価される各スキルの後に続く箇条書きは、そのスキルをどのようにして評価するかを説明することを目的としています。 関連するトピックが試験に出題される可能性があります。

Note

ほとんどの質問では、一般提供 (GA) の機能について説明します。 プレビュー機能が一般的に使用されている場合は、これらの機能に関する問題が試験に含まれることがあります。

測定されたスキル

視聴者プロフィール

Microsoft のエージェント型 DevOps エンジニアであるユーザーは、組織への継続的な価値提供を可能にするために、人、プロセス、製品を扱う専門知識も持ち合わせている開発者またはインフラストラクチャ管理者です。 AI 支援ツールを統合することで、DevOps プロセスを強化します。

この役割の責任には、継続的なセキュリティ、統合、テスト、配信、デプロイ、監視、信頼性、フィードバックを提供する Microsoft DevOps ソリューションの提供が含まれます。 AI 支援を使用して、作業の流れ、コラボレーション、コミュニケーション、ソース管理、自動化を設計し、ソリューションを実装します。

エージェント型 DevOps エンジニアとして、次のような他のロールと連携します。

  • Developers

  • サイト信頼性エンジニア

  • プラットフォーム エンジニア

  • Azure 管理者

  • セキュリティ エンジニア

Microsoft テクノロジを使用してソリューションを管理または開発する際には、強力なスキルが必要です。 YAML、KQL、Bicepなど、DevOps で使用されるコード言語に関する実用的な経験が必要です。 また、MicrosoftとGitHub AI ツールを使用して、Azure DevOpsソリューションとGitHub ソリューションの両方を実装した経験も必要です。

スキルの概要

  • プロセスとコミュニケーションの設計と実装 (15 ~ 20%)

  • ソース管理戦略を設計して実装する (10 - 15%)

  • ビルド パイプラインとリリース パイプラインの設計と実装 (35 ~ 40%)

  • セキュリティとコンプライアンス計画の設計と実装 (15 ~ 20%)

  • 計測戦略を実装する (15~20%)

プロセスとコミュニケーションを設計して実装する (15 - 20%)

設計のトレーサビリティと作業の流れ

  • 計画、ビルド、デプロイ、運用フェーズなど、作業フローの構造を設計する

  • 通知を含むフィードバック サイクルの戦略を設計する

  • Azure Boardsを使用して作業を追跡するための戦略を設計する

  • リポジトリ、バグ、品質などを含む設計のトレーサビリティ

DevOps の成功メトリックを設計して実装する

  • ビジネス KPI を、プロジェクトの計画、開発、テスト、配信、運用、およびセキュリティの成功のメトリックと標準に変換する

  • AI 支援ツールを使用して DevOps の成功メトリックを評価するクエリを実装する

コラボレーションとコミュニケーションを構成する

  • AI 支援ツールを使用して、プロジェクトに関するWiki群、readmes、変更ログ、リリース、ライセンス、コード所有者、プロセス図などを文書化する

  • エージェント、スキル、ループなどを含む、エージェント型開発の要件と制限を指定する

  • Azure DevOps MCP サーバーと GitHub MCP サーバーを含む MCP サーバーを構成する

  • Webhook、MCP サーバー、スキルを使用して統合を構成する

  • MCP を使用して Azure Boards と GitHub リポジトリの統合を構成する

ソース管理戦略を設計して実装する (10 - 15%)

Azure DevOpsとGitHubの分岐戦略を設計して実装する

  • トランクベース、機能ブランチ、リリース ブランチ、Git Worktree、Git フロー、GitHub フローなど、ブランチ戦略を設計する

  • ブランチ ポリシーとブランチ保護規則を使用してプル リクエスト ワークフローを設計および実装する

  • ブランチ ポリシーとブランチ保護規則を使用してブランチマージ制限を実装する

  • GitHub Copilotのブランチ ポリシーとブランチ保護規則を実装する

Azure DevOpsとGitHubのリポジトリの構成と管理

  • 権限の構成

  • タグを設定

  • コード品質、コード カバレッジ、作業項目または問題へのディープ リンクなど、リポジトリにトレーサビリティを実装する

  • コードを自動的にチェックする Git フックを作成して構成する

  • Azure DevOpsからGitHubへのリポジトリ間の移行を実行する

  • Git コマンドを使用して特定のデータを回復または削除する

ビルド パイプラインとリリース パイプラインの設計と実装 (35 ~ 40%)

パッケージ管理戦略を設計して実装する

  • Azure ArtifactsパッケージやGitHubパッケージを含むパッケージ管理ツールを推奨する

  • ローカル ソースとアップストリーム ソースのパッケージ フィードとビューを設計して実装する

  • セマンティック バージョン管理 (SemVer) や日付ベース (CalVer) など、コード資産とパッケージの依存関係バージョン管理戦略を設計して実装する

  • パイプライン成果物のバージョン管理戦略を設計して実装する

Azure DevOps パイプラインとGitHub Actionsのテスト戦略を設計して実装する

  • 設計品質とリリース ゲート

  • GitHub Copilotおよび MCP サーバーを使用して品質ゲートとリリース ゲートを実装する

  • 包括的なテスト戦略を設計する (ローカル テスト、単体テスト、統合テスト、ロード テストを含む)

  • GitHub Copilot および MCP サーバーを使用して、テスト タスクの構成、テスト エージェントの構成、テスト結果の文書化など、パイプラインにテストを実装する

  • GitHub Copilotおよび MCP サーバーを使用してコード カバレッジ分析を実装する

Azure DevOps パイプラインとGitHub Actionsを設計して実装する

  • Azure PipelinesやGitHub Actionsなど、デプロイ自動化ソリューションを選択する

  • コスト、ツールの選択、ライセンス、接続性、保守容易性など、Azure DevOps エージェントまたはGitHub ランナー インフラストラクチャを設計する

  • Azure DevOpsまたはGitHub ランナー エージェント インフラストラクチャを実装する

  • Azure Pipelines と GitHub リポジトリの間の統合を設計して実装する

  • GitHub Copilotを使用して YAML でパイプラインを開発する

  • パイプライン トリガー ルールを作成して実装する

  • 並列処理や複数ステージ パイプラインなど、ジョブ実行順序の戦略を設計して実装する

  • YAML テンプレート、タスク グループ、変数、変数グループなど、再利用可能なパイプライン要素を作成する

  • YAML ベースの環境を使用して、チェックと承認を設計および実装する

  • GitHub の Agentic Workflows を設計および実装する

デプロイを設計および実装する

  • ブルーグリーン、カナリア、リング、段階的公開、機能フラグ、A/B テストなどのデプロイ戦略を設計する

  • 依存関係デプロイの信頼性の高い順序付けが確実に行われるようにパイプラインを設計する

  • 負荷分散、デプロイ スロットの使用とスワップ、およびローリング デプロイを使用して、デプロイ中のダウンタイムを最小限に抑えるように計画する

  • 優先度の高いコード修正に対応するための修正プログラム パス プランを設計する

  • デプロイの回復性戦略を設計して実装する

  • コンテナー、バイナリ、スクリプト、およびデータベース タスクを使用してデプロイを実装する

コードとしてのインフラストラクチャ (IaC) を設計して実装する

  • IaC と構成管理の戦略を推奨する

  • アプリケーション インフラストラクチャの構成管理戦略を実装する

Azure DevOpsパイプラインとGitHub Actionsを維持する

  • 失敗率、期間、不安定なテストなど、パイプラインの状態を監視する

  • コスト、時間、パフォーマンス、信頼性のためにパイプラインを最適化する

  • パイプライン成果物と依存関係の保有戦略を設計して実装する

セキュリティとコンプライアンス計画の設計と実装 (15 ~ 20%)

認証と認可の方法を設計して実装する

  • Microsoft Entra のサービス プリンシパルと Azure リソースのマネージド ID のどちらかを選択する

  • GitHub Apps、GITHUB_TOKEN、個人用アクセス トークンなどの GitHub 認証を実装して管理する

  • Azure PipelinesとGitHub Actionsでシークレットレス認証を実装および管理する

  • Azure DevOps サービス接続と個人用アクセス トークンを実装して管理する

  • Azure DevOpsとGitHubでアクセス許可とアクセス レベルを設計して実装する

  • Azure DevOps (ADO) と GitHub でプロジェクトを構成する(ADO チームを含む)

自動化で機密情報を管理するための戦略を設計して実装する

  • Azure Key VaultをAzure PipelinesとGitHub Actionsに統合する

  • シークレット、キー、証明書を実装して管理する

  • Azure Pipelines のセキュア ファイルや GitHub シークレットを含む、展開時に機密情報を管理するための戦略を設計して実装する

  • Azure Pipelines と GitHub Actions を設計して、機密情報の漏洩を防ぐ

セキュリティとコンプライアンスのスキャンを自動化する

  • セキュリティ、脆弱性、コンプライアンス スキャンの戦略を設計する

  • GitHub Advanced Security for Azure DevOps および GitHub Advanced Security を使用して、依存関係のスキャン、コード スキャン、シークレット スキャンを構成する

  • Microsoft Defender for Cloud DevOps Security を Azure DevOps や GitHub などの他の DevOps 環境に接続する

インストルメンテーション戦略を実装する (15 ~ 20%)

Azure DevOpsおよびGitHubプラットフォームの監視を設定する

  • 作業の流れ、サイクル時間、回復までの時間、リード タイムなどのダッシュボードを設計する

  • Azure DevOpsとGitHubと統合するようにAzure MonitorとLog Analyticsを構成する

  • GitHub の分析情報の有効化やグラフの作成と構成など、GitHub での監視を構成する

  • Azure PipelinesとGitHub Actionsのイベントのアラートを構成する

AI エージェントを使用してAzureワークロードを監視する

  • Azure Copilot Observability Agent をデプロイして構成する

  • Azure SRE エージェントをデプロイして構成する

  • Azure SRE エージェントによって報告された問題を調査して解決する

AI エージェントを使用してインストルメンテーションからメトリックを分析する

  • CPU、メモリ、ディスク、ネットワークなどのインフラストラクチャ パフォーマンス インジケーターを分析する

  • テレメトリとインストルメンテーション データを使用してアプリケーションのパフォーマンスを分析する

  • Azure Monitor Application Insights を使用して分散トレースを分析する

  • GitHub Copilot エージェント ログの構成、収集、管理

  • 自然言語クエリまたは基本的な Kusto クエリ言語 (KQL) クエリを使用してログを照会する

学習リソース

試験を受ける前に、トレーニングを行い、実践的な経験を積むことをお勧めします。 自己学習のオプションとクラスルーム トレーニングのほか、ドキュメント、コミュニティ サイト、ビデオへのリンクも提供しています。

学習リソース 学習とドキュメントへのリンク
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