Azure haladó 7 hetes képzés (Mentor Klub)

,

Képzés: Azure haladó 7 hetes képzés (Mentor Klub)

Ez a gyakorlati lab program az Azure Haladó képzés kiegészítője, amelynek célja, hogy a résztvevők valós, vállalati környezetet modellező gyakorlati feladatokon keresztül erősítsék meg tudásukat.

Minden hét egy konkrét témakörre épül, amelyhez valós infrastruktúraépítési és konfigurációs feladatok kapcsolódnak. A résztvevők a labokat saját tempóban teljesíthetik, miközben lehetőségük van kérdezni, hibát keresni és megoldásokat fejleszteni — pont úgy, mint egy valódi munkahelyi környezetben.

Tematika és gyakorlati fókusz

1. Bevezetés – Felhő és Azure alapok

2. Terheléselosztott rendszerek

3. Azure eszközök: PowerShell és Azure CLI

4. DevOps alapok: CI/CD & GitHub (Nincs hozzá gyakorlat)

5. Webalkalmazások az Azure-ban

6. Docker Azure-ban

7. AI megoldások Azure-ban (Nincs hozzá gyakorlat)

Hasznos labor információk

  • ✅ Automatizált indítás és törlés (Evolvia Lab rendszer)

  • 🧭 Pontosan definiált, valós problémákat modellező feladatok

  • 🏆 Automatikus kiértékelés, sikerességi visszajelzés
 

➕ Kiegészítő információk

  • Minden gyakorlat csak egyszer végezhető el.

  • Minden gyakorlathoz időkeret tartozik (30–120 perc), a feladat összetettségétől függően.

  • A gyakorló környezet 3–5 perc alatt automatikusan létrejön.

  • Ha elkészültél, a „Kész vagyok – Ellenőrzés” gombra kattintva a rendszer automatikusan kiértékeli a megoldásod.

    • Sikeres teljesítés esetén továbbléphetsz a következő feladatra.

    • Sikertelenség esetén részletes visszajelzést kapsz a hiányzó vagy hibás beállításokról.

Kapcsolódó gyakorlatok (Elvégezve: 0/9 - 0%):
Első alkalom - Azure Portál
Ismerkedj meg az Azure Portállal. Ez a gyakorló feladat lehetőséget ad atta, hogy megismerd az Azure Portál felületét és alapvető funkcióit. Megnézheted a felhasználói beállításokat, nyelvi beállításokat. Felfedezheted, milyen menürendszere van az Azure Portálnak, és hogyan lehet egyszerűen keresni az erőforrások és a dokumentáció között.
Státusz: Nem indult
Második alkalom - Azure Virtuális gép
Azure hálózat és virtuális gép (Linux) létrehozása. Ebben a példában egy Ubuntu Server 24.04 LTS virtuális gépet fogunk létrehozni az Azure portálon keresztül. Létrehozás közben egy egyedi script futtatásával egy webszerver telepítésére is sor kerül, ami egy teszt weboldalt szolgáltat majd. A létrejött virtuális gépre SSH-n keresztül fogunk csatlakozni, hogy lássuk, milyen egyszerűen lehet kezelni egy Linux alapú virtuális gépet az Azure-ban. A gyakorlat végén ellenőrizzük, hogy a weboldal elérhető-e a böngészőből.
Státusz: Nem indult
Második alkalom - Azure terheléselosztó
A terheléselosztók működésének ismerete kulcsfontosságú a nagy rendelkezésre állású és skálázható alkalmazások tervezésében és üzemeltetésében az Azure környezetben. Ebben a gyakorlatban létrehozunk egy linux alapú virtuális gépet, majd egy Azure terheléselosztót (Load Balancer). Ezután mégegy virtuális gépet hozunk létre. A két virtuális gépen egy egyszerű weboldalt futtatunk, és a terheléselosztó segítségével elosztjuk a bejövő forgalmat közöttük. Ezzel szemléltethető, egy egyszerű alkalmazás evolúciója a magas rendelkezésre állás és skálázhatóság irányába.
Státusz: Nem indult
Második alkalom - Azure Virtuális gép méretkészlete
Próbáld ki, hogyan lehet Azure Virtuális gép méretkészletét használni. Ez a gyakorló feladat lehetőséget ad arra, hogy megismerd az Azure VMSS szolgáltatást, és megtanuld, hogyan lehet létrehozni és kezelni egy virtuális gép méretkészletet az Azure Portálon keresztül. Itt egy központi helyen kezelheted a skálázható virtuális gépeket, és megtapasztalhatod az automatikus skálázás előnyeit.
Státusz: Nem indult
Harmadik alkalom - CloudShell - Linux VM létrehozása (Azure-cli)
A CloudShell használatával is létrehozhatsz Linux virtuális gépeket az Azure-ban az Azure CLI segítségével. Ebben a gyakorlatban megtanulod, hogyan hozhatsz létre egy egyszerű Linux virtuális gépet az Azure CLI használatával a CloudShell-ben. A gyakorlat során egy létező virtuális hálózathoz fogunk csatlakozni, de a bejelentkezéshez szükséges SSH kulcspárt neked kell létrehoznod.
Státusz: Nem indult
Harmadik alkalom - CloudShell - Windows VM létrehozása (PowerShell)
A CloudShell használatával is létrehozhatsz Windows virtuális gépeket az Azure-ban az Azure CLI és a PowerShell segítségével is. Ebben a gyakorlatban megtanulod, hogyan hozhatsz létre egy egyszerű Windows szerver virtuális gépet a PowerShell használatával a CloudShell-ben. A gyakorlat során egy létező virtuális hálózathoz fogunk csatlakozni.
Státusz: Nem indult
Ötödik alkalom - Azure Webalkalmazás (DevOps folyamatokkal)
Ebben a gyakorlatban egy egyszerű Node.js alapú webalkalmazást fogunk létrehozni és üzemeltetni az Azure App Service szolgáltatásban. A gyakorlat során megismerkedünk az Azure App Service alapjaival, valamint a DevOps folyamatokkal, amelyek segítségével folyamatosan fejleszthetjük és telepíthetjük alkalmazásunkat. Az alkalmazs forrráskódját egy GitHub tárolóban fogjuk tárolni, és az Azure Web App szolgáltatás automatikusan frissíti az alkalmazást a kód módosításakor.
Státusz: Nem indult
Hatodik alkalom - Azure Webalkalmazás (DevOps folyamatokkal) - Docker használatával
Ebben a gyakorlatban egy egyszerű Node.js alkalmazást fogunk telepíteni egy Azure Webalkalmazásba Docker konténer használatával. A gyakorlat során létrehozunk egy Docker képfájlt, felépítjük a képet, majd feltöltjük az Azure Container Registry-be (ACR). Végül létrehozunk egy Azure Webalkalmazást, amely a Docker képet használja. Mindezt teljesen automatizálva fogjuk elvégezni egy GitHub Actions Workflow segítségével.
Státusz: Nem indult
Hetedik alkalom - Azure AI Foundry Studio használata OpenAI (Chat, RAG, AI alkalmazások)
Ebben a gyakorlatban megismerheted az Azure AI Foundry Studio használatát OpenAI modellek integrálására, például ChatGPT-re épülő alkalmazások létrehozására. Az Azure Foundry Studio egy vizuális fejlesztői környezet, amely lehetővé teszi AI alkalmazások gyors létrehozását és telepítését. Ezt bővíthetjük RAG (Retrieval-Augmented Generation) képességekkel is, hogy a modellek külső adatforrásokból származó információkat is felhasználhassanak.
Státusz: Nem indult