Virtuelle Maschinen in Azure: Cloud-Ressourcen, Sicherheit und Betrieb

Passt der Kurs zu dir?

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   Grundlagen in Netzwerken, IP-Adressierung und Linux oder Windows Server, denn jede Cloud-Plattform baut darauf auf.
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   Ein eigenes Testkonto beim Cloud-Anbieter mit Budgetwarnung, damit Übungsressourcen keine unerwarteten Kosten verursachen; frage, ob der Kurs stattdessen eine Laborumgebung stellt.
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   Englisch zum Lesen von Konsole und Herstellerdokumentation; frage nach, in welcher Sprache du die Zertifizierungsprüfung ablegst.

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "Virtuelle Maschinen in Azure: Cloud-Ressourcen, Sicherheit und Betrieb" führt schrittweise in die Themen "Cloud-Ressourcen", "Sicherheit" und "Betrieb" ein und überträgt die Inhalte auf nachvollziehbare Arbeitssituationen. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Azure Virtual Machines als auch Microsoft Azure anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet. Die Lernfolge verbindet Bedrohungsbilder, Zugriffssteuerung, technische Schutzmaßnahmen und nachvollziehbare Kontrollen. Die fachliche Einordnung von Azure Virtual Machines wird durch konkrete Aufgaben zu Microsoft Azure ergänzt. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Virtuelle Maschinen in Azure"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Azure Virtual Machines einzuordnen ist und welche Rolle Microsoft Azure dabei übernimmt. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus cloudbasierten IT-Umgebungen, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Azure Virtual Machines und der Anwendungsschwerpunkt Microsoft Azure.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Ressourcen, Dienste und Betriebsrahmen: Der Schwerpunkt "Virtuelle Maschinen in Azure" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen. Zwischen Azure Virtual Machines und Microsoft Azure werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Cloud-Ressourcen: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Sicherheit: Die Teilnehmenden bewerten Risiken, wählen passende Kontrollen aus und dokumentieren die Umsetzung nachvollziehbar. Die Übungen behandeln Azure Virtual Machines in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Microsoft Azure an passenden Entscheidungspunkten ein.
   Betrieb: Betriebszustände, Änderungen und Störungen werden beobachtet, eingeordnet und mit geeigneten Maßnahmen nachvollziehbar bearbeitet. Der Transferteil vertieft Azure Virtual Machines und überführt die Erkenntnisse zu Microsoft Azure in eine zusammenhängende Aufgabe.
   Schutzmaßnahmen und Reaktion: Vorbeugende, erkennende und reagierende Maßnahmen werden zu einem konsistenten Vorgehen verbunden. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Azure Virtual Machines aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Microsoft Azure verknüpft.
   Betriebsqualität und kontrollierte Änderungen: Zugriffe, Zustände und Änderungen werden überprüft; Abweichungen werden erkannt und nachvollziehbar bearbeitet.
   Anwendungsaufgabe und Reflexion: Ein realitätsnahes Beispiel wird geplant, umgesetzt und anhand dokumentierter Kriterien ausgewertet.
   Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Azure Virtual Machines reflektiert und mit den Lernzielen zu Microsoft Azure abgeglichen. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Lernaufgaben verbinden Azure Virtual Machines mit Microsoft Azure und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Infrastruktur automatisieren

   In den DevOps- und Bereitstellungskursen beschreibst du Server und Netzwerke als Code und spielst Änderungen über Pipelines aus. Testumgebungen entstehen so per Skript und verschwinden danach wieder. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die bei jeder Codeänderung eine Testumgebung in AWS erzeugt und nach dem Test löscht.

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   Datenschutz und Sicherheit mitplanen

   Die Kurse zu Cloud Security und CCSP behandeln Verschlüsselung, Identitäten und die geteilte Verantwortung zwischen Anbieter und Kunde. Verarbeitet ein Cloud-Anbieter personenbezogene Daten im Auftrag, verlangt die DSGVO einen Vertrag, der ihn an die dokumentierten Weisungen des Auftraggebers bindet. Beispiel: Du prüfst für ein Projekt, in welcher Region die Kundendaten liegen und ob der Vertrag zur Auftragsverarbeitung unterschrieben ist.

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   Kosten sichtbar machen

   Du lernst, Ressourcen mit Tags Projekten zuzuordnen, Budgets mit Warnschwellen anzulegen und ungenutzte Instanzen zu finden. Das trennt einen geplanten Cloud-Betrieb von einer überraschenden Monatsrechnung. Beispiel: Du findest in einem Konto vergessene Testserver und stellst eine automatische Abschaltung am Abend ein.

Themen

Arbeitsmarkt

Cloud Computing bundesweit in Zahlen