系列專欄:從 AWS 視角征服 Azure:AZ-900 30 天通關實戰
難度指數:★★★☆☆
核心考點:IaaS / PaaS / SaaS、Shared Responsibility Model、Public / Private / Hybrid Cloud、Management Groups、Subscriptions、Resource Groups、Regions、Availability Zones、Sovereign Clouds、Azure 管理工具、ARM / Bicep、Azure Advisor、Service Health
本文多參照了gemini 3.6 flash 對AZ-900做的deepresearch,更新使用microsoft learn 去validate,恭喜你抵達 Phase 1 的最終城門!前 6 天,我們從 Azure 的資源階層一路打到全球基礎設施、主權雲、管理工具、IaC 與維運健康監控,已經蒐集完建立雲端帝國所需的核心裝備。
但真正的 AZ-900 不會只問「這個服務叫什麼」,而是把多個概念塞進同一個情境:哪一層是計費邊界?資料中心故障該用 AZ 還是跨區域設計?團隊不想維護 OS 時該選 IaaS 還是 PaaS?微軟平台維護通知又該去哪裡看?
因此,今天不開新地圖,而是進行兩項地基驗收:
| 戰役主題 | AWS 記憶錨點 | Azure 核心概念 | 一句話判斷規則 |
|---|---|---|---|
| 資源治理階層 | Organizations / Account | Management Group ➔ Subscription ➔ Resource Group ➔ Resource | Subscription 是計費與資源邊界;Policy / RBAC 可由上層向下繼承。 |
| 全球基礎設施 | Region / AZ / Multi-Region | Region / Availability Zone / 跨區域災備 | AZ 防護單一資料中心等級故障;整個 Region 故障要靠跨區域設計。 |
| 特殊法遵環境 | AWS GovCloud / AWS China | Azure Government / Azure China | 主權雲具獨立資格、營運與端點,不是一般商業區域換個名稱。 |
| 管理工具 | Console / CLI / CloudShell | Portal / CLI / PowerShell / Cloud Shell | 介面不同,最終都經 ARM 控制平面接受身分與權限檢查。 |
| 基礎架構即程式碼 | CloudFormation / CDK | ARM Templates / Bicep | 宣告期望狀態,換取可重複、可版控與具冪等性的部署。 |
| 健康與最佳化 | Trusted Advisor / AWS Health | Advisor / Service Health / Resource Health | Advisor 給最佳化建議;Service Health 看平台事件;Resource Health 看單一資源。 |
| 服務模型 | AWS 範例 | Azure 範例 | 雲端供應商管理到哪裡? | 客戶主要責任 |
|---|---|---|---|---|
| IaaS | Amazon EC2 | Azure Virtual Machines | 實體機房、硬體、網路、虛擬化層 | OS 修補、執行環境、應用程式、資料、身分與存取 |
| PaaS | Elastic Beanstalk / RDS | Azure App Service / Azure SQL Database | 再往上管理 OS 與平台執行環境 | 應用程式、資料、身分與存取 |
| SaaS | 第三方 SaaS | Microsoft 365 / Dynamics 365 | 幾乎整套應用服務 | 資料分類、帳號、身分、存取設定與端點裝置 |
💡 架構師重點筆記:服務從 IaaS 走向 SaaS,客戶的維運負擔會下降,但責任不會歸零。資料、帳號與身分、存取管理、端點裝置仍需要客戶妥善治理。把 SaaS 誤解成「安全全部由 Microsoft 負責」,是共同責任模型最危險的陷阱。
上面的三分類表格只回答「大概歸誰」,但 AZ-900 的情境題常在分界線正上方或正下方設陷阱,因此需要更細的拆解。以下已依 Microsoft Learn:共同責任模型 現行官方矩陣校正——注意官方矩陣不是單純的「客戶/微軟」二元對立,中間有「共同管理」這個第三種狀態,這正是最容易被過度簡化、也最容易出考題的地帶:
| 責任範疇 | 地端機房 (On-Premises) | IaaS | PaaS | SaaS |
|---|---|---|---|---|
| 客戶資料 (Customer data) | 客戶管理 | 客戶管理 | 客戶管理 | 客戶管理 |
| 組態與設定 (Configurations & settings) | 客戶管理 | 客戶管理 | 客戶管理 | 客戶管理 |
| 身分與使用者 (Identities & users) | 客戶管理 | 客戶管理 | 客戶管理 | 客戶管理 |
| 裝置與端點 (Client devices) | 客戶管理 | 客戶管理 | 客戶管理 | 共同管理 |
| 應用程式 (Applications) | 客戶管理 | 客戶管理 | 共同管理 | 共同管理 |
| 網路控制 (Network controls) | 客戶管理 | 客戶管理 | 共同管理 | 微軟管理 |
| 作業系統 (Operating system) | 客戶管理 | 客戶管理 | 微軟管理 | 微軟管理 |
| 實體主機 (Physical hosts) | 客戶管理 | 微軟管理 | 微軟管理 | 微軟管理 |
| 實體網路 (Physical network) | 客戶管理 | 微軟管理 | 微軟管理 | 微軟管理 |
| 實體資料中心 (Physical datacenter) | 客戶管理 | 微軟管理 | 微軟管理 | 微軟管理 |
💡 架構師重點筆記(校正版):最上面三層(資料、組態、身分)永遠是客戶的責任,永遠不會轉移;最下面三層(實體主機、實體網路、實體資料中心)永遠是微軟的責任。中間的「應用程式」「網路控制」「裝置端點」則會出現共同管理——例如 SaaS 情境下,Microsoft 可能提供部分裝置管理能力,但端點防護與合規仍是客戶責任;PaaS/SaaS 的應用程式層,Microsoft 管理平台本身,但應用程式設定、程式碼安全與存取控制仍是客戶責任。考題常見陷阱是把「共同管理」的層級簡化成「完全交給微軟」,這正是本節開頭提到的「SaaS 誤解成安全全部由 Microsoft 負責」陷阱的精確發生位置。
| 部署模型 | 核心定義 | 優勢 | 主要代價 / 風險 | AWS ↔ Azure 記憶對照 |
|---|---|---|---|---|
| 公有雲 (Public Cloud) | 供應商擁有並營運基礎設施,客戶按需使用 | 快速、彈性、無須購置機房硬體 | 底層控制較少,仍須做資料與權限治理 | AWS / Azure 一般商業雲 |
| 私有雲 (Private Cloud) | 雲端資源專供單一組織使用,可位於自有或代管機房 | 高控制度、可配合特殊法遵 | CapEx、維運與人才成本高 | VMware 私有雲等 |
| 混合雲 (Hybrid Cloud) | 公有雲與私有環境互連並協同運作 | 兼顧彈性、既有投資與資料落地 | 網路、身分與一致治理更複雜 | Direct Connect / Systems Manager ↔ ExpressRoute / Azure Arc |
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 客戶控制多 │
│ IaaS ─────────────► PaaS ─────────────► SaaS │
│ VM / OS 自管 平台代管 OS 完整軟體服務 │
│ 客戶責任大 │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 永不完全移交:資料、帳號與身分、存取控制、端點裝置 │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 選型順序:控制需求 ➔ 維運能力 ➔ 法遵 ➔ 上線速度與成本 │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
💡 架構師重點筆記:選服務模型不是比較「誰比較高級」,而是決定責任邊界。需要自行安裝特殊驅動與控制 OS,選 IaaS;只想部署程式碼,優先評估 PaaS;需求可由成熟套裝軟體滿足,才選 SaaS。選錯模型的爆炸半徑,不只是成本,而是未被團隊察覺的修補、備份與權限責任。
Titan 科技準備推出跨國訂單平台。CTO 在 Phase 1 驗收會議中提出五項要求:
CTO:「研發與營運必須分開計費;Web 團隊只想部署程式碼,不想修補 OS;法規要求核心客戶資料暫時保留在地端;Dev / Test / Prod 必須可重複部署;最後,Azure 若要維護我們使用的區域,值班人員必須先收到通知。請你一次交出完整方案。」
這不是單一服務選型,而是管理邊界、服務模型、部署模型、自動化與維運通知的綜合架構題。
本日共 15 題。第 1–5 題依專案規範取自兩層歷史題庫並改寫、再以 Microsoft Learn 覆核;第 6–15 題為跨章整合演練。先遮住解析作答,再檢查自己抓到的是「責任、範圍、故障層級,還是工具定位」。
Titan 科技要把研發、營運與資安共 6 個 Subscriptions 放進同一個父層,以便從上層套用治理設定。哪一項是直接位於 Subscription 上方的階層容器?
B. Management Group
data-answers-tally 實測 B 67 / C 42 / A 1,經 Playwright 直接讀取討論頁確認,非靜態樣板百分比);並經 Microsoft Learn:管理群組總覽、管理群組管理文件、Azure Resource Manager 概觀(四層範疇)、Azure Policy 總覽 與 Azure 區域可靠性總覽 五份官方文件逐選項交叉驗證確認(含四個選項的正反面查證,非僅驗證正確答案)。Titan 科技希望讓不同部門各自管理 Azure 資源。下列哪兩種方式可以形成清楚的資源管理範圍?(選兩項)
A、D
data-answers-tally 實測 AD 19 / AB 1,AD 組合明顯領先,經 Playwright 直接讀取討論頁確認);並經 Microsoft Learn:組織 Azure 資源 交叉驗證確認。財務長要求找出長期低使用率 VM、未掛載磁碟,並取得具體的成本最佳化建議。應使用哪一項服務?
A. Azure Advisor
data-answers-tally 為 A 26 / 無效票 U 1,最高讚同留言 11 upvotes 支持 A);並經 Microsoft Learn:Advisor 成本建議 交叉驗證確認。⚠️ 來源說明:本題改寫自 2020 年 gratisexam AZ-900 題庫(Q27 改編),屬歷史題庫層,已與 Microsoft Learn 交叉驗證,核心觀念仍有效。
Titan 科技要讓應用在單一 Azure Region 內,即使其中一座資料中心故障仍可繼續服務。應把工作負載分散到哪裡?
B. 多個 Availability Zones
⚠️ 來源說明:本題改寫自 2020 年 gratisexam AZ-900 題庫(Q80 改編),屬歷史題庫層,已與 Microsoft Learn 交叉驗證,核心觀念仍有效。
資安團隊要查出過去 14 天內「誰在何時停止了某台生產 VM」。最精確的資料來源是什麼?
A. Azure Activity Log
開發團隊要部署自行撰寫的 Web API,但不想管理 OS 修補與 Web Server 執行環境。最佳服務模型是?
B
Titan 科技全面採用 Microsoft 365 後,下列哪一項仍主要由 Titan 科技負責?
C
因法規要求,資料庫留在自有機房,Web 應用部署於 Azure,兩邊以私有連線互通並接受一致治理。這是哪種部署模型?
C. Hybrid Cloud
若需求是防止同一 Region 內單一資料中心故障,而不是整個 Region 的大規模災難,首要設計是?
A
Titan 科技要在中國大陸提供符合當地法規、由中國境內持照業者營運的 Azure 服務。應選哪個環境?
B
Windows、macOS 與 Linux 團隊要共用一套命令列腳本,在 CI/CD 中自動建立 Azure 資源。最直接的選擇是?
B. Azure CLI
團隊要用同一份定義重複建立 Dev、Test、Prod,並讓變更可進 Git 審查。最佳方案是?
B
維運團隊希望在 Microsoft 對其使用的 Azure 區域安排計畫性維護時收到 Email 與 Webhook。應使用?
A
只有 vm-prod-07 無法連線,團隊想確認它目前是 Available、Degraded 還是 Unavailable,並判斷是否為平台事件。先查看哪裡?
B. Azure Resource Health
架構師出差時只有一台能使用現代瀏覽器的平板,需要登入後執行 Bash 或 PowerShell 指令檢查 Azure 資源,而且不想在本機安裝 CLI。最佳工具是?
A. Azure Cloud Shell
15 題刷完後,回頭抽出四種真正讓考生扣分的審題陷阱模式,而不是服務名稱本身。這四種陷阱橫跨 Day 1–7 所有主題,Phase 2 之後的每一天都會再遇到,值得現在就刻進反射動作裡:
Always / Only / Never 這類絕對用詞時要提高警覺。例如「PaaS 是否完全不需要擔心資安?」答案是否——資料與身分存取仍是客戶責任,PaaS 只是把 OS 與 Runtime 交出去,不是把責任歸零。99.9% × 99.9% ≈ 99.8%,會低於任一單一服務的 SLA,不是直接沿用 99.9%。串聯越多層,複合 SLA 只會越低,這是高可用性設計必須抓的成本與可靠性平衡點。💡 架構師重點筆記:這四種陷阱不是知識缺口,是閱讀習慣問題——考試會用一個看似無害的形容詞或動詞(Always / 串聯 / 標籤 / 網域)把你導向錯誤選項。拿到題目先圈出這四類關鍵字,再回頭看選項,通常能直接刪掉 1–2 個明顯錯的干擾項。
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 對應課程章節 | 第 1 章本章重點(p14);三大領域總收斂(p129);雲端核心優勢整理(p30–31) |
| 官方考綱領域 | Describe Cloud Concepts(占比 25–30%)+ Describe Azure Architecture & Services(占比 35–40%)+ Describe Azure Management & Governance(占比 30–35%) |
| 課程涵蓋範圍 | Phase 1 核心概念總收斂;IaaS / PaaS / SaaS 與共同責任模型(p32–42);公有雲、私有雲、混合雲與部署模型(p56–59)。 |
| 本文補充範圍 | 1. 將 Day 1–6 的治理階層、全球基礎設施、主權雲、管理工具、IaC、Advisor 與 Service Health 串成同一張判斷地圖。2. 以 AWS 服務建立 IaaS / PaaS / SaaS 與混合雲記憶錨點。3. 以 15 題情境題訓練「責任邊界、管理範圍、故障粒度、工具定位」四步排除法。 |
Phase 1 地基驗收完成,帝國終於可以正式部署運算兵團!明天 Day 8,我們將進入 Phase 2「核心運算與網路要塞」,深入拆解 Azure Virtual Machines 與 Virtual Machine Scale Sets (VMSS),並對照 Amazon EC2 與 Auto Scaling Group,學會在控制權、可用性與自動擴展之間做出正確架構決策。
(如果你完成 15 題後仍能清楚說出每個選項錯在哪裡,恭喜你已通過 Phase 1 地基驗收!歡迎分享分數與最容易混淆的陷阱。)