Lernpfade

Nutzen Sie diese Lernpfade, um die Dokumentation zu unseren Diensten durchzuarbeiten. So können Sie schneller gelungene Cloudanwendungen in Azure erstellen.

API Management

API Management bietet die erforderlichen Kernkompetenzen, um durch Entwicklerengagement, Geschäftseinblicke, Analysen und Sicherheit ein erfolgreiches API-Programm zu gewährleisten. Dieser Lernpfad unterstützt Sie beim Einstieg mit API Management, um APIs für externe und interne Entwickler zu veröffentlichen. So lässt sich das volle Potenzial der jeweiligen Daten und Dienste ausschöpfen.

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App Service-Web-Apps

Bei App Service-Web-Apps handelt es sich um eine vollständig verwaltete Plattform, mit der Sie Web-Apps auf Unternehmensniveau entwickeln, bereitstellen und skalieren können. Dieser Lernpfad zeigt Ihnen, wie einfach die Verwendung von Web-Apps ist, damit Sie sich auf Ihren Anwendungscode konzentrieren können, während die erforderliche Infrastruktur für die Skalierung und sichere Ausführung Ihrer Apps über Azure bereitgestellt wird.

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Azure Active Directory – Apps entwickeln

Azure Active Directory ist eine Plattform, mit der Sie Identitäten in Ihren Anwendungen verwalten können. Dieser Lernpfad unterstützt Sie beim Einstieg in die Entwicklung von Anwendungen, die AAD nutzen, um Benutzer über eine beliebige Plattform zu authentifizieren.

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Azure Automation

Mit Microsoft Azure Automation können Benutzer die manuellen, langwierigen, fehleranfälligen und sich häufig wiederholenden Aufgaben automatisieren, die in Cloud- und Unternehmensumgebungen üblicherweise ausgeführt werden. Mit diesem Lernpfad können Sie mit der Konfiguration Ihrer Automatisierungsumgebung beginnen und vorhandene Lösungen nutzen, bevor Sie mit der Entwicklung eigener Runbooks loslegen.

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Azure Backup

Schützen Sie Ihre Daten mit Azure Backup, indem Sie sie in der Microsoft-Cloud sichern. „Daten“ kann sich auf eine einzelne Datei oder einen Ordner beziehen – oder auf ein ganzes Rechenzentrum. Azure Backup kann zusammen mit Windows-Clientbetriebssystemen, Windows Server, System Center Data Protection Manager, Microsoft SharePoint, Microsoft Exchange, Microsoft SQL Server, Hyper-V-VMs und mit Azure-IaaS-VMs unter Windows und Linux eingesetzt werden.

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Azure Data Catalog

Azure Data Catalog ist ein vollständig verwalteter Dienst, der zum Registrieren und Ermitteln von Unternehmensdatenquellen dient. Damit können sämtliche Benutzer – von Analysten über Data Scientists bis hin zu Entwicklern – Datenquellen registrieren, ermitteln, verstehen und nutzen. Verwenden Sie per Crowdsourcing gesammelte Kommentare und Metadaten, um undokumentiertes Wissen in Ihrem Unternehmen zu erfassen, Licht ins Dunkel Ihrer Daten zu bringen und mehr Nutzen aus Ihren Unternehmensdatenquellen zu ziehen.

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Batch

Mit Azure Batch können Sie eine große Anzahl von parallelen Anwendungen und HPC-Anwendungen effizient in der Cloud ausführen. Der Batch-Plattformdienst ermöglicht eine Auftragsplanung sowie eine automatische Skalierung der verwalteten Sammlung aus virtuellen Computern, über die die Aufträge ausgeführt werden. Bei Verwendung von Batch können Sie Workloads so konfigurieren, dass diese bedarfsgesteuert oder nach einem festen Zeitplan in Azure ausgeführt werden. Und dabei müssen Sie sich keinerlei Gedanken über die Komplexität machen, die mit der Konfiguration und Verwaltung von HPC-Clustern, virtuellen Computern oder Auftragsplanungsmodulen einhergeht.

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Cloud Services

Bei Cloud Services handelt es sich um ein PaaS-Angebot (Platform-as-a-Service) von Azure, mit dem Sie skalierbare, zuverlässige Anwendungen mit niedrigen Betriebskosten ausführen können, während Sie gleichzeitig die Kontrolle über die virtuellen Computer behalten. Anhand dieses Lernpfads können Sie ermitteln, ob Cloud Services die richtige Lösung für Ihre App ist. Außerdem finden Sie alle relevanten Informationen für Ihre ersten Schritte mit Cloud Services.

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Cortana Analytics-Prozess (CAP)

Der Cortana Analytics-Prozess (CAP) ist eine systematische Data Science-Methode, die eine Abfolge von Schritten mit der Cortana Analytics-Suite und mit Azure-Tools vorschreibt, um Prognosemodelle für intelligente Anwendungen zu erstellen. Die CAP-Schritte bieten Ihnen eine Anleitung zum Definieren eines Problems, zum Erkunden und Analysieren relevanter Daten, zum Erstellen und Auswerten von Prognosemodellen und zum anschließenden Bereitstellen dieser Modelle in intelligenten Anwendungen. Der Prozess ist iterativ: Die Aussagekraft der Daten und ihrer Features entwickelt sich mit der Verfeinerung des Modells. Dazu müssen die in der Abfolge zuvor abgeschlossenen Schritte häufig überarbeitet werden.

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Data Lake-Speicher kennenlernen

Data Lake-Speicher ist ein riesiges Repository für Big Data-Analyseworkloads, in dem beliebige Datentypen unabhängig von ihrer Größe, Struktur oder Erfassungsgeschwindigkeit gespeichert werden können. Dieser Lernpfad hilft Ihnen, sich mit der Verwendung von Data Lake-Speicher vertraut zu machen.

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Dokumentation zu mobilen App Service-Apps

Mobile Apps nutzen die Funktionalität von Azure App Service, um Anmelde-, Pushbenachrichtigungs- und Datensynchronisierungsfunktionen zu Ihrer mobilen App hinzuzufügen. Verbinden Sie Ihre App mit Unternehmenssystemen und lokalen Ressourcen. Skalieren Sie Ihre App für Millionen von Kunden in verschiedenen geografischen Regionen. Klicken Sie in der Übersicht unten auf ein Thema, um mehr über mobile Apps zu erfahren, sich mit erweiterten Szenarien vertraut zu machen oder direkt loszulegen.

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Event Hubs

Event Hubs ist ein hochgradig skalierbares Erfassungsmodul für das Veröffentlichen und Abonnieren von Ereignissen, das Millionen von Ereignisse pro Sekunde erfassen kann. Dieser Lernpfad unterstützt Sie bei Ihren ersten Schritten mit Event Hubs, um die riesigen Datenmengen verarbeiten und analysieren zu können, die von Ihren verbundenen Geräten und Anwendungen erzeugt werden.

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IoT Hub-Lernpfad

IoT Hub ist ein Microsoft Azure-Dienst, mit dem Sie umfangreiche Telemetriedaten von Ihren IoT-Geräten empfangen und diese Geräte verwalten können.

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Learn Data Lake Analytics

Azure Data Lake Analytics is built to make big data analytics easy. This service lets you focus on writing, running and managing jobs, rather than operating distributed infrastructure. Instead of deploying, configuring and tuning hardware, you write queries to transform your data and extract valuable insights.

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Learn Hadoop on HDInsight (Linux)

In HDInsight, you can work with big data in the cloud by using Hadoop, HBase, Apache Storm, and customized clusters. This learning path will help you learn Hadoop and its components so you can start to manage, analyze, and report on big data with high reliability and availability in HDInsight.

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Learn Hadoop on HDInsight (Windows)

In HDInsight, you can work with big data in the cloud by using Hadoop, HBase, Apache Storm, and customized clusters. This learning path will help you learn Hadoop and its components so you can start to manage, analyze, and report on big data with high reliability and availability in HDInsight.

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Learning path for StorSimple

StorSimple and Microsoft Azure offer a unique and integrated primary storage archival, and disaster recovery solution with Azure as the extension of on-premises storage. Use this learning path to deploy and manage your StorSimple.

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Lernpfad für Azure Data Factory

Data Factory ist ein cloudbasierter Datenintegrationsdienst, der die Verschiebung und Transformation von Daten orchestriert und automatisiert. Die Anleitungen auf dieser Seite bieten einen effektiven Lernpfad für unsere Data Factory-Inhalte.

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Lernpfad zu Azure IoT Suite und vorkonfigurierten Lösungen

Die vorkonfigurierten Lösungen von Azure IoT sind der ideale Ausgangspunkt für Ihre eigenen IoT-Implementierungen. Von den vorkonfigurierten Lösungen werden Szenarien wie Remoteüberwachung und vorausschauende Wartung abgedeckt.

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Media Services – Livestreaming

Bei Microsoft Azure Media Services handelt es sich um eine erweiterbare cloudbasierte Plattform, mit der Entwickler skalierbare Anwendungen für die Verwaltung und Bereitstellung von Medien erstellen können. Media Services basiert auf REST-APIs, mit denen Sie Video- und Audioinhalte sowohl für die On-Demand-Bereitstellung als auch für das Livestreaming auf verschiedenen Clients (z. B. Fernsehgeräte, PCs und mobile Geräte) auf sichere Weise hochladen, speichern, codieren und verpacken können. Darüber hinaus bietet der Media Services-Dienst Features wie eine Medienindizierung zum Verbessern der Auffindbarkeit, plattformübergreifende Player für eine einfache Verteilung sowie Cloud-DVR-Funktionen, um problemlos von Live-Inhalten zu On-Demand-Programmen zu wechseln. Zudem ist ein umfangreiches Ökosystem kompetenter Partner verfügbar.

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Media Services – On-Demand-Streaming

Bei Microsoft Azure Media Services handelt es sich um eine erweiterbare cloudbasierte Plattform, mit der Entwickler skalierbare Anwendungen für die Verwaltung und Bereitstellung von Medien erstellen können. Media Services basiert auf REST-APIs, mit denen Sie Video- und Audioinhalte sowohl für die On-Demand-Bereitstellung als auch für das Livestreaming auf verschiedenen Clients (z. B. Fernsehgeräte, PCs und mobile Geräte) auf sichere Weise hochladen, speichern, codieren und verpacken können. Darüber hinaus bietet der Media Services-Dienst Features wie eine Medienindizierung zum Verbessern der Auffindbarkeit, plattformübergreifende Player für eine einfache Verteilung sowie Cloud-DVR-Funktionen, um problemlos von Live-Inhalten zu On-Demand-Programmen zu wechseln. Zudem ist ein umfangreiches Ökosystem kompetenter Partner verfügbar.

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Redis Cache

Azure Redis Cache basiert auf dem beliebten Open Source-Redis Cache. Sie erhalten Zugriff auf einen sicheren, dedizierten Redis Cache, der von Microsoft verwaltet wird und innerhalb von Azure von einer beliebigen Anwendung aus aufgerufen werden kann. Azure Redis Cache bietet hohen Durchsatz und konsistent niedrige Latenz beim Zugriff auf Daten zur Realisierung schneller, skalierbarer Azure-Anwendungen.

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Service Bus

Service Bus ist ein allgemeines, cloudbasiertes Messagingsystem, mit dem sich Anwendungen, Dienste und Geräte problemlos verbinden lassen. Und das ganz unabhängig davon, wo Sie sich gerade aufhalten. Dieser Lernpfad zeigt Ihnen, wie Sie Apps verbinden, die in Azure, lokal oder in einer hybriden Umgebung ausgeführt werden.

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Service Fabric

Bei Verwendung von Service Fabric können Sie mithilfe der Technologie, die der Microsoft Cloud zugrunde liegt, hochgradig skalierbare Dienste erstellen und ausführen, die rund um die Uhr verfügbar sind. Dieser Lernpfad hilft Ihnen bei den ersten Schritten, um skalierbare, zuverlässige Anwendungen für die Cloud zu entwickeln, die sich problemlos verwalten lassen.

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Site Recovery

Mithilfe von Site Recovery können Sie den Schutz Ihrer lokalen Workloads orchestrieren und automatisieren, die auf virtuellen Hyper-V-Computern, virtuellen VMware-Computern und physischen Servern ausgeführt werden. Dabei werden die Computer und Server in Azure oder in einem sekundären Datencenter geschützt. Dieser Lernpfad zeigt Ihnen, wie Site Recovery funktioniert und wie Sie den Dienst bereitstellen.

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SQL Server auf Azure Virtual Machines: Lernpfad

Sie können SQL Server auf Azure Virtual Machines mit einer Vielzahl von Konfigurationen hosten – von einem einzelnen Datenbankserver bis hin zu einer Konfiguration mit mehreren Computern unter Verwendung von AlwaysOn-Verfügbarkeitsgruppen und Azure Virtual Network. Dieser Lernpfad zeigt Ihnen, wie Sie SQL Server auf einer Azure Virtual Machines-Instanz einrichten, verwalten, sichern, wiederherstellen und schützen.

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SQL-Datenbank – Features und Tools elastischer Datenbanken verwenden

Mit den Features für elastische Datenbanken von Azure SQL-Datenbank lässt sich die Entwicklung und Verwaltung auf Datenebene insbesondere für SaaS-Entwickler (Software-as-a-Service) vereinfachen, die eine große Anzahl von Datenbanken nutzen, um eine dynamische Kundenbasis zu unterstützen.

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SQL-Datenbank-Schulung: Erlernen von Azure SQL Database

Nutzen Sie das folgende Schulungsmaterial zu SQL-Datenbank und erfahren Sie mehr über das Erstellen, Konfigurieren und Entwickeln mit Azure SQL-Datenbank, einer relationalen Clouddatenbank auf Basis der Microsoft SQL Server-Engine.

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Stream Analytics Learning Path

Learn how you can rapidly develop and deploy low-cost analytics solutions with Azure Stream Analytics service in the cloud. Uncover real-time insights from devices, sensors, infrastructure, and applications.

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Team Data Science-Prozess (TDSP)

Der Team Data Science-Prozess (TDSP) bietet einen systematischen Ansatz für das Erstellen intelligenter Anwendungen, der Data Scientists eine effektive Zusammenarbeit an allen Aktivitäten des gesamten Lebenszyklus ermöglicht, um diese Anwendungen in Produkte umzuwandeln.

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Virtual Machines

Mit Virtual Machines erhalten Sie umfassende Kontrolle über die virtuellen Computer, auf denen Ihre kleinen Anwendungen oder Anwendungen mit mehreren Ebenen ausgeführt werden. Mit diesem Dienst haben Sie die Möglichkeit, die virtuellen Computer wie ein Racksystem in Ihrem eigenen Datencenter zu verwalten und zu steuern. Dieser Lernpfad zeigt Ihnen, wie Sie virtuelle Computer mithilfe von PowerShell, über das Azure-Portal oder über die Azure-CLI bzw. anhand von Resource Manager-Vorlagen erstellen.

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