Bảo vệ lưu lượng mạng Azure Machine Learning Workspace

Bảo vệ các khối lượng công việc học máy là quan trọng để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, mô hình độc quyền và tài nguyên đám mây khỏi truy cập không được phép. Lớp học dựa trên văn bản này cung cấp một con đường rõ ràng, từng bước để lên kế hoạch và cấu hình ranh giới an ninh mạng mạnh mẽ cho môi trường Azure Machine Learning của bạn. Bằng cách làm việc thông qua hướng dẫn toàn diện này, bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để cô lập không gian làm việc của bạn và hạn chế lưu lượng giao thông theo các tiêu chuẩn an ninh hiện đại. Bạn sẽ học cách chuyển đổi từ cấu hình công cộng mặc định sang kiến trúc đám mây riêng tư, an toàn cao. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu các khái niệm mạng lưới đám mây cơ bản và kiến trúc Azure Machine Learning. - Cấu hình các điểm cuối riêng và mạng ảo để cô lập các tài nguyên không gian làm việc. - Quản lý lưu lượng vào và ra bằng cách sử dụng nhóm bảo mật mạng và tường lửa. - Thực hiện nguyên tắc an ninh không tin tưởng cho các đường ống học máy. - Giao tiếp an toàn giữa các trường hợp tính toán, kho dữ liệu, và không gian làm việc của bạn. Chương trình này bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm kiến trúc cơ bản trước khi hướng dẫn bạn qua các kịch bản cấu hình viết cho các liên kết riêng tư và mạng con an toàn. Bạn sẽ khám phá các ví dụ thực tế về khóa các mục tiêu tính toán và truy cập lưu trữ dữ liệu. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, bao gồm quản trị viên đám mây, người đam mê an ninh, và nhà khoa học dữ liệu tìm kiếm để bảo vệ cơ sở hạ tầng đám mờ của họ. Không cần nền tảng mạng tiên tiến. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng một môi trường an toàn cao cho các luồng công việc học máy của bạn.