Asegurar el tráfico de red del área de trabajo de Azure Machine Learning

Asegurar las cargas de trabajo de aprendizaje automático es fundamental para proteger los datos confidenciales, los modelos propietarios y los recursos en la nube del acceso no autorizado. Este curso basado en texto proporciona una vía clara y paso a paso para planificar y configurar límites de seguridad de red robustos para su entorno de Azure Machine Learning. Al trabajar en esta guía completa, obtendrá las habilidades necesarias para aislar sus áreas de trabajo y restringir el flujo de tráfico de acuerdo con los estándares de seguridad modernos. Aprenderá a pasar de las configuraciones públicas predeterminadas a arquitecturas de nube privadas altamente seguras. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de redes en la nube y la arquitectura de Azure Machine Learning. - Configurar puntos de conexión privados y redes virtuales para aislar los recursos del área de trabajo. - Administrar el tráfico entrante y saliente utilizando grupos de seguridad de red y firewalls. - Implementar principios de seguridad de confianza cero para canalizaciones de aprendizaje automático. - Asegurar la comunicación entre instancias de cómputo, almacenes de datos y su área de trabajo. Este curso comienza con la terminología esencial y los conceptos básicos de arquitectura antes de guiarlo a través de escenarios de configuración escritos para vínculos privados y subredes seguras. Explorará ejemplos prácticos de cómo bloquear destinos de cómputo y el acceso al almacenamiento de datos. Este curso está diseñado para principiantes, incluidos administradores de la nube, entusiastas de la seguridad y científicos de datos que buscan proteger su infraestructura en la nube. No se requieren conocimientos avanzados de redes. Comience a leer hoy mismo para crear un entorno altamente seguro para sus flujos de trabajo de aprendizaje automático.