各モジュールのラボの目標の概要を次に示します：
学生は、このモジュールで取得した情報を使用して、AdventureWorks に関するケース スタディで定義されたシナリオに適用します。アーキテクチャを作成するコア プリンシパルを AdventureWorks に適用する例を説明し、提供することになります。
これには、セキュリティを念頭に置いた設計が含まれます。また、ソリューション内でパフォーマンスとスケーラビリティを設計する方法の具体的な例も示します。学生達は組織で必要とされる可用性と回復可能性のオプションについても説明します。最後に、学生は、オプションによって得られる効率性と操作機会を識別します。
学生達はケース スタディを利用して、Lambda アーキテクチャに関連するビジネス要件と技術要件をバッチ モードの観点から特定します。次に、学生は Enterprise BI ソリューションを設計し、アーキテクチャに自動化を追加します。最後に、学生達はこのようなソリューションをサポートするのに必要なデータ ストアに焦点を当てた AI アーキテクチャを設計してみます
ケース スタディを使用して、Lambda アーキテクチャに関連するビジネス要件と技術要件をリアルタイムの観点から特定します。次に、学生は Azure Stream Analytics と Azure Databricks を使用してストリーミング パイプラインを構築します。最後に、AdventureWorks のビジネス要件の満たされた IoT アーキテクチャの設計を試みます。
学生達は AdventureWorks 環境をセキュリティで保護する防御アプローチを提供するセキュリティ オプションを一連模索します。これには使用可能なネットワーク保護オプションと、各サービスでサポートされている認証メカニズムの調査が含まれます。また、学生達は利用できる暗号化オプションを理解し、ネットワーク レベルとアプリケーション レベルの保護についての理解を示します。
学生達は組織のソリューション アーキテクチャの定義時に考慮する必要がある回復性とスケールの問題を複数検討します。まず、スケールをソリューションに組み込み方を説明します。続いて、ストレージとデータベースのパフォーマンスおよびソリューションを高可用性にする方法を調べていきます。最後に、学生はディザスター リカバリーの問題を調査します。
学生達は、クラウド環境の使用効率の最大化における方法と、Azure Portal から操作効率を監視、分析する方法について調べます。また、自動化を使用した工数とエラーを減らす方法についても説明します。