Melindungi Azure Machine Learning Workspace Jaringan Lalu Lintas

Melindungi beban kerja machine learning sangat penting untuk melindungi data sensitif, model yang dimiliki, dan sumber daya cloud dari akses yang tidak sah. Kursus berbasis teks ini menyediakan jalan yang jelas, langkah demi langkah untuk merencanakan dan mengkonfigurasi batas keamanan jaringan yang kuat untuk lingkungan Azure Machine Learning Anda. Dengan bekerja melalui panduan komprehensif ini, Anda akan mendapatkan keterampilan yang diperlukan untuk mengisolasi ruang kerja Anda dan membatasi aliran lalu lintas sesuai dengan standar keamanan modern. Anda akan belajar untuk transisi dari konfigurasi publik default ke sangat aman, arsitektur awan pribadi. Apa yang Anda pelajari: - Mengerti konsep jaringan awan dasar dan arsitektur Azure Machine Learning. - Konfigurasi titik akhir pribadi dan jaringan virtual untuk mengisolasi sumber daya ruang kerja. - Mengurus lalu lintas masuk dan keluar menggunakan kelompok keamanan jaringan dan firewall. - Implementasi prinsip keamanan zero-trust untuk pipa pembelajaran mesin. - Komunikasi aman antara instansi komputasi, toko data, dan ruang kerja Anda. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan konsep arsitektur dasar sebelum memandu Anda melalui skenario konfigurasi tertulis untuk tautan pribadi dan subnet yang aman. Anda akan menjelajahi contoh praktis dari menutup target komputasi dan akses penyimpanan data. Kursus ini dirancang untuk pemula, termasuk administrator awan, penggemar keamanan, dan ilmuwan data yang ingin melindungi infrastruktur awan mereka. Tidak ada latar belakang jaringan yang maju diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk membangun lingkungan yang sangat aman untuk aliran kerja machine learning Anda.