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085-Microsoft Azure数据与AI平台工程
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《微软Azure数据平台可观测性工程》
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本课程属于:085-Microsoft Azure数据与AI平台工程
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Azure数据平台可观测性工程
共计 30 章节
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01
可观测性工程导论
目标=可观测性定义 · 三大支柱(日志 · 指标
可观测性工程导论
目标=可观测性定…
02
Azure数据平台架构概览
目标=Azure Synapse A… · Azure Data Factory · Azure Databricks
Azure
数据平台架构概览
03
Azure Monitor基础
目标=指标 · 日志 · 活动日志
Azure
Monitor
04
Log Analytics工作区设计
目标=数据保留 · 访问控制 · 成本优化
Log
Analytics
05
Application Insights在数据管道中的应用
目标=自定义事件 · 依赖追踪 · 异常捕获与数据作业的端到端关联
Application
Insights
06
Azure Data Factory可观测性
目标=管道运行监控 · 活动日志 · 指标
Azure
Data
07
Azure Synapse Analytics可观测性
目标=SQL池 · Spark池 · 管道运行
Azure
Synapse
08
Azure Databricks可观测性
目标=集群指标 · 作业运行 · Spark UI
Azure
Databricks
09
Azure Data Lake Storage可观测性
目标=存储指标 · 诊断日志 · 访问模式分析与性能监控
Azure
Data
10
Azure Event Hubs可观测性
目标=吞吐量 · 延迟 · 消费者滞后
Azure
Event
11
Azure Stream Analytics可观测性
目标=作业指标 · 诊断日志 · 水印延迟与流式查询性能追踪
Azure
Stream
12
Azure SQL Database与Synapse SQL池监控
目标=查询存储 · DMV · 指标
Azure
SQL
13
Azure Cosmos DB可观测性
目标=请求单位 · 延迟 · 一致性级别
Azure
Cosmos
14
分布式追踪与关联
目标=在Azure数据平台中实现跨服… · W3C Trace Context与…
分布式追踪
关联
15
自定义指标与日志注入
目标=使用Azure Monitor… · SDK · OpenTelemetry为数据作业…
自定义指标
日志注入
16
告警策略设计
目标=基于指标 · 日志搜索 · 活动日志的告警规则
告警策略设计
目标=基于指标
17
仪表板与可视化
目标=Azure Workbooks · Power BI · Grafana与数据平台健康状态
仪表板
可视化
18
数据管道SLA与SLO监控
目标=定义数据新鲜度 · 延迟 · 完整性指标并实现自动化监控与报告
SLA
SLO
19
根因分析与故障排查
目标=利用日志 · 指标 · 追踪快速定位数据平台中的性能瓶颈与失…
根因分析
故障排查
20
成本可观测性
目标=监控Azure数据平台资源消耗 · 预算告警 · 成本分析并与性能指标关联
成本可观测性
Azure
21
安全与合规可观测性
目标=监控数据访问 · 审计日志 · 异常行为与Azure Defende…
安全
合规可观测性
22
自动化与基础设施即代码
目标=使用ARM · Bicep · Terraform部署可观测性资源与…
自动化
基础设施即代码
23
CI/CD与可观测性集成
目标=在Azure DevOps或G… · 部署追踪与回滚告警
CI/CD
可观测性集成
24
数据质量可观测性
目标=集成数据质量检查 · 异常检测与Azure Data Fa…
数据质量可观测性
目标=集成数据质…
25
机器学习与AI可观测性
目标=Azure Machine L… · 数据漂移检测与推理延迟追踪
AI
机器学习
26
实时数据流可观测性
目标=Event Hubs · Stream Analytics · Databricks Structu…
实时数据流可观测…
Event
27
大规模数据平台可观测性治理
目标=多订阅 · 多工作区 · 跨区域监控策略与集中式管理
大规模数据平台可…
目标=多订阅
28
可观测性数据管道自身监控
目标=监控日志采集 · 指标传输 · 追踪代理的健康与性能
可观测性数据管道…
目标=监控日志采…
29
案例研究
目标=某企业Azure数据平台可观测…
案例研究
Azure
30
未来趋势与持续改进
目标=OpenTelemetry · AIOps · 可观测性成熟度模型与数据平台演进方向
未来趋势
持续改进
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