AZ-400: 継続的フィードバックを実装する

このモジュールでは、アプリケーションの使用状況とフローを追跡するために不可欠な継続的なフィードバック プラクティスと監視ツールについて説明します。 Azure Monitor、Log Analytics、Application Insights を実装して、アプリケーションのパフォーマンス、ユーザーの動作、システムの正常性に関する詳細な分析情報を得る方法について説明します。 Kusto クエリ言語 (KQL) を調べて強力なデータ分析を行い、フィードバック サイクルを高速化するための内部ループ開発ワークフローを理解します。

この包括的なモジュールでは、最新の DevOps 環境向けに効果的な監視と状態ダッシュボードを開発する方法について説明します。 統合された視覚化には Azure ダッシュボード、対話型レポートには Azure Monitor ブック、高度な分析には Power BI を使用する方法について説明します。 GitHub の監視を構成し、重要なパイプライン正常性メトリック (失敗率、期間、不安定なテスト) を追跡し、コスト、時間、信頼性のためにパイプラインのパフォーマンスを最適化する方法について説明します。 コストを制御しながらスループットを最大化するために、カスタム監視アプリケーションを構築し、コンカレンシーの最適化を実装するための戦略について説明します。

このモジュールでは、Azure DevOps Wikis、GitHub ドキュメント、およびMicrosoft Teams統合を使用して、開発チーム内で効果的な知識共有プラクティスを確立する方法について説明します。 プロジェクト Wiki の作成と管理、Markdown 図と人魚図を使用したドキュメントの作成、DevOps ツールとコミュニケーション プラットフォームの統合、チームの進化に伴う組織の知識を維持するための戦略の実装について説明します。 構造化されたドキュメントとリアルタイム通知を使用して、レッスンの再学習を回避し、オンボーディング時間を短縮し、チームのコラボレーションを改善する方法について説明します。

このモジュールでは、最新のアプリケーションの自動分析プロセスを設計する方法について説明します。 Application Insights の実装、テレメトリ データの統合、迅速な問題の識別のための拡張検索の使用、適切な監視ツールの選択を行って、ペースの速い DevOps 環境でアプリケーションの正常性と最適なユーザー エクスペリエンスを確保する方法について説明します。

このモジュールでは、監視アラートを効果的に管理し、非難ではなく学習に焦点を当てた無責任な振り返りを実施し、エンジニアが安全に間違いを報告するだけの文化を構築する方法について説明します。 Azure Application Insights のスマート検出に関する実際の問題を特定し、意味のないアラートを減らし、サーバーの応答時間の低下パターンを理解することで、アプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法について説明します。