Zabezpieczanie ruchu sieciowego usługi Azure Machine Learning Workspace

Zabezpieczanie obciążeń uczenia maszynowego ma kluczowe znaczenie dla ochrony poufnych danych, zastrzeżonych modeli i zasobów chmurowych przed nieautoryzowanym dostępem. Ten kurs tekstowy zawiera przejrzystą, krok po kroku ścieżkę do planowania i konfigurowania solidnych granic zabezpieczeń sieci dla środowiska Azure Machine Learning. Poprzez pracę z tym kompleksowym przewodnikiem zdobędziesz umiejętności potrzebne do odizolowania obszarów roboczych i ograniczenia przepływu ruchu zgodnie z nowoczesnymi standardami bezpieczeństwa. Nauczysz się przechodzić od domyślnych konfiguracji publicznych do wysoce bezpiecznych, prywatnych architektur chmurowych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje sieci w chmurze i architekturę Azure Machine Learning. - Skonfiguruj prywatne punkty końcowe i sieci wirtualne, aby izolować zasoby obszaru roboczego. - Zarządzaj ruchem przychodzącym i wychodzącej za pomocą grup zabezpieczeń sieciowych i zapór ogniowych. - Wdrażaj zasady bezpieczeństwa zero-trust dla potoków uczenia maszynowego. - Bezpieczna komunikacja między instancjami obliczeniowymi, magazynami danych i obszarem roboczym. Ten kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych koncepcji architektury, zanim przeprowadzi Cię przez pisemne scenariusze konfiguracji dla prywatnych łączy i bezpiecznych podsieci. Poznasz praktyczne przykłady blokowania celów obliczeniowych i dostępu do pamięci masowej danych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, w tym administratorów chmury, entuzjastów bezpieczeństwa i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą chronić swoją infrastrukturę chmurę. Nie jest wymagane zaawansowane zaplecze sieciowe. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować wysoce bezpieczne środowisko dla swoich procesów uczenia maszynowego.