Microsoft AZ-305: Calcul et architecture applicative — Guide d'étude

By Laurynas Brazys · 11 August 2026 · #microsoft #az-305 #certification #exam-prep #study-guide

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Vue d’ensemble

Le calcul Azure couvre les modèles d’exécution d’infrastructure, de plateforme et sans serveur (serverless). Une architecture solide équilibre la disponibilité, le coût, la performance, l’opérabilité et la sécurité tout en s’adaptant au cycle de vie et à la topologie de déploiement de la charge de travail. Comprendre les capacités et les compromis des machines virtuelles, des scale sets, d’App Service, de Functions, des runtimes de conteneurs, des plateformes d’orchestration, de la planification de lots (batch), de Service Fabric et d’Azure VMware Solution permet de concevoir des architectures précises et adaptées à la charge de travail.

Machines virtuelles et groupes de machines virtuelles identiques (Scale Sets)

Les machines virtuelles Azure proposent des familles de tailles optimisées pour les charges de travail à usage général (Dv5, Dasv5), optimisées pour le calcul (Fsv2), optimisées pour la mémoire (Ev5, Ebdsv5), optimisées pour le stockage (Lsv3 avec NVMe local), à haute mémoire (Mv2), HPC (HBv3/HC) et GPU (NCas, ND). Sélectionnez les tailles en fonction des ratios CPU/mémoire, des besoins en stockage éphémère, du débit réseau et de fonctionnalités telles que AMD vs Intel, la mise en réseau accélérée et les disques de système d’exploitation éphémères.

Les groupes à haute disponibilité (Availability sets) répartissent les machines virtuelles sur des domaines de défaillance (rack/alimentation) et des domaines de mise à jour pour réduire les défaillances corrélées au sein d’un même centre de données. Les zones de disponibilité (Availability zones) placent les machines virtuelles dans des centres de données physiquement séparés au sein d’une région, offrant un SLA plus élevé et une véritable redondance zonale au prix d’une latence inter-zones. Les groupes de placement de proximité (Proximity placement groups) colocalisent les ressources zonales ou non zonales pour minimiser la latence au sein d’une topologie physique très contrainte, ce qui est utile pour les systèmes multi-niveaux communicants (par exemple, du niveau applicatif à la base de données).

Les machines virtuelles Spot utilisent la capacité inutilisée à des tarifs très réduits, avec une éviction en cas de pression sur le prix ou la capacité. La politique d’éviction (désallouer ou supprimer) et le prix maximal (Max Price) régissent le comportement. Spot est idéal pour les charges de travail sans état et interruptibles telles que les builds d’intégration continue (CI), le traitement par lots et les flottes de test à grande échelle, mais pas pour les services critiques avec état.

Les groupes de machines virtuelles identiques (Virtual Machine Scale Sets ou VMSS) orchestrent des machines virtuelles identiques avec un cycle de vie unifié, des sondes d’intégrité, des réparations automatiques d’instances et une répartition sur plusieurs zones. La mise à l’échelle automatique (autoscaling) utilise des règles ou des planifications Azure Monitor, réagissant à des métriques comme le CPU, la mémoire (via des métriques personnalisées), la profondeur de la file d’attente ou le nombre de requêtes. La mise à l’échelle automatique prédictive peut pré-provisionner en se basant sur des modèles historiques. Les modes d’orchestration incluent Uniform (instances homogènes) et Flexible (hétérogène, prend en charge différentes familles de machines virtuelles et des mélanges de priorités). Les mises à niveau propagées (rolling upgrades) et les mises à niveau automatiques d’images utilisent des vérifications d’intégrité et des domaines de mise à niveau pour drainer, valider et progresser en toute sécurité, avec une restauration (rollback) en cas de dégradation de l’intégrité. VMSS intègre la capacité Spot avec un rééquilibrage de capacité et une priorisation afin que la mise à l’échelle (scale-in/out) favorise d’abord les instances les plus susceptibles d’être évincées. Combinez VMSS avec les zones pour la haute disponibilité, les PPG pour une faible latence, et l’extension d’intégrité applicative pour des déploiements sécurisés.

Web, Serverless et Plateforme applicative

Azure App Service fournit un hébergement géré pour le code et les conteneurs Windows/Linux. Les plans déterminent l’isolation du calcul et les fonctionnalités :

Free/Shared pour le dev/test ; Basic/Standard pour l’entrée en production ; Premium v3 pour des performances améliorées, l’intégration VNet, l’isolation des hyper-threads et les emplacements de déploiement (deployment slots) ; Isolated v2 (App Service Environment) pour un hébergement mono-locataire et isolé du réseau. Les emplacements de déploiement permettent des déploiements bleu-vert (blue-green) et canary avec préchauffage (warm-up), des paramètres spécifiques à l’emplacement, une montée en charge progressive du trafic et des échanges (swaps) sans interruption de service. L’intégration VNet offre deux dimensions : l’intégration régionale sortante via des sous-réseaux délégués (routage via une passerelle NAT ou des routes personnalisées) et l’accès privé entrant utilisant des points de terminaison privés (Private Endpoints) pour désactiver l’exposition publique tout en s’intégrant avec un DNS privé. Les restrictions d’accès d’App Service, l’authentification/autorisation et les identités managées réduisent les risques liés au périmètre et aux informations d’identification. La montée en puissance (scale up) modifie le niveau/la taille du plan ; la montée en charge (scale out) augmente le nombre d’instances avec des règles de mise à l’échelle automatique liées à Azure Monitor.

Azure Functions fournit une capacité de calcul événementielle. Options d’hébergement :

Consumption : facturation par exécution avec une mise à l’échelle dynamique et les compromis du démarrage à froid (cold-start), une durée d’exécution maximale, et pas d’intégration VNet pour Windows jusqu’à l’utilisation du plan Premium ; idéal pour les charges de travail en rafale.
Premium : des instances préchauffées éliminent les démarrages à froid, prend en charge l’intégration VNet, les exécutions de longue durée et des performances prévisibles pour les intégrations d’entreprise.
Dedicated (App Service Plan) : s’exécute sur des instances App Service réservées pour des charges de travail stables ou pour un co-hébergement avec des applications web. Durable Functions introduit des orchestrations, des activités et des entités pour des flux de travail fiables et de longue durée, implémentant des modèles fan-out/fan-in, d’interaction humaine et des sagas avec un état durable et une sémantique de relecture. Les liaisons (bindings) et les déclencheurs (triggers) découplent le code des services : HTTP, Timer, Service Bus, Event Hubs, Event Grid, Storage Queues/Blobs, Cosmos DB et liaisons personnalisées. La concurrence, le comportement de mise à l’échelle et la création de points de contrôle (checkpointing) diffèrent selon le plan ; concevez pour l’idempotence et les politiques d’attente (backoff).

Conteneurs et Kubernetes

Azure Container Instances (ACI) fournit des conteneurs rapides et serverless sans gestion de cluster. Un groupe de conteneurs partage un espace de noms réseau, une adresse IP et des volumes de stockage ; utilisez des modèles sidecar (par exemple, un agent de journalisation à côté d’un conteneur d’application) et des configurations multi-conteneurs pour colocaliser des processus étroitement couplés. L’intégration VNet via la délégation de sous-réseau permet d’utiliser un espace d’adressage privé, un contrôle de la sortie (egress) et des points de terminaison privés pour les dépendances ; cela facilite les tâches en rafale (burst) ou à la demande depuis des environnements privés. ACI est idéal pour les tâches éphémères, les étapes de CI/CD et les charges de travail en pic (spiky) nécessitant des temps de démarrage de quelques secondes à quelques minutes, mais pas pour les maillages de services (service meshes) complexes ou la planification avancée.

Azure Kubernetes Service (AKS) gère les plans de contrôle Kubernetes avec un SLA de disponibilité (Uptime SLA) en option et propose des pools de nœuds système et utilisateur. Utilisez un pool de nœuds système minimal avec des taints pour les composants principaux et des pools utilisateur distincts par type de charge de travail (par exemple, GPU, Spot, Windows). Intégrez des pools de nœuds Spot pour réduire les coûts sur les charges de travail tolérantes, en utilisant des tolérances (tolerations) et des PodDisruptionBudgets. Le cluster autoscaler ajuste le nombre de nœuds dans les pools en fonction des pods non planifiables ; combinez-le avec le Horizontal Pod Autoscaler (HPA) et, pour la mise à l’échelle événementielle, avec KEDA. Azure CNI attribue des adresses IP du VNet directement aux pods, ce qui facilite la politique réseau, la découverte de services et l’intégration avec des environnements sur site (on-prem) via des adresses routables, mais consomme plus d’adresses IP ; Azure CNI Overlay réduit la consommation d’adresses IP du VNet tout en préservant la sémantique CNI. Kubenet utilise le NAT avec moins d’adresses IP du VNet, mais ajoute de la complexité liée au SNAT et offre des fonctionnalités réseau avancées limitées. Choisissez CNI pour les réseaux d’entreprise et la politique réseau, kubenet pour les clusters plus petits avec un espace d’adressage restreint, et Overlay pour une haute densité de pods à grande échelle sans prolifération de blocs CIDR (CIDR sprawl). Utilisez les zones de disponibilité pour les pools de nœuds, les mises à niveau en rafale (surge upgrades) pour une interruption minimale, et les canaux de mise à niveau des nœuds/images pour maintenir la posture de sécurité.

Batch et Service Fabric

Azure Batch orchestre des charges de travail parallèles à grande échelle et HPC sans avoir à créer votre propre planificateur (scheduler). Les pools définissent les ressources de calcul : tailles de VM (y compris GPU/HPC), images (Marketplace, personnalisées ou Shared Image Gallery) et tâches de démarrage (start tasks) pour l’amorçage de l’environnement. Les paquets d’application (application packages) versionnent vos binaires ; les certificats et les identités managées intègrent les secrets de manière sécurisée. Les travaux (jobs) regroupent des tâches, qui peuvent déclarer des dépendances, utiliser une coordination multi-instance et exploiter des emplacements de tâche (task slots) par VM. Les planifications de travaux (job schedules) automatisent les soumissions récurrentes. Les formules de mise à l’échelle automatique font référence à des métriques intrinsèques (par exemple, $PendingTasks, $RunningTasks) et à des nombres cibles (targetDedicatedNodes, targetLowPriorityNodes) avec une logique pour réagir à la profondeur de la file d’attente, aux moyennes de temps d’exécution et aux contraintes de coût. Les autopools créent des pools par travail pour des environnements propres ; les pools persistants amortissent le coût d’initialisation pour les exécutions fréquentes. Combinez des nœuds de faible priorité (Spot) pour réduire les coûts avec une logique tolérante aux pannes et des points de contrôle (checkpointing).

Azure Service Fabric est une plateforme de systèmes distribués pour les microservices avec une gestion d’état robuste. Les services sans état (stateless) se mettent à l’échelle horizontalement et se rétablissent facilement, tandis que les services avec état (stateful) utilisent les Reliable Collections et la réplication pour répondre aux exigences d’état en mémoire à faible latence avec une durabilité sur disque. Le partitionnement distribue la charge et l’état ; les jeux de réplicas (replica sets) maintiennent la disponibilité. Les niveaux de fiabilité du cluster (Bronze, Silver, Gold, Platinum) définissent les exigences de nœuds de départ (seed nodes) et de quorum, influençant la tolérance aux pannes et la simultanéité des mises à niveau. Les domaines de mise à niveau (upgrade domains) orchestrent les mises à niveau propagées (rolling upgrades) à travers le cluster en isolant l’impact des pannes ; les politiques de santé et la restauration automatique (rollback) garantissent la sécurité. Service Fabric convient aux scénarios nécessitant un traitement avec état à haut débit, des flux de travail complexes, ou lorsque la cohérence forte et la colocalisation avec les ressources de calcul sont primordiales.

Azure VMware Solution et Cadre de Décision pour le Calcul

Azure VMware Solution (AVS) fournit une pile vSphere, vSAN et NSX-T entièrement gérée sur du matériel nu (bare metal) Azure. Les clouds privés s’exécutent dans les régions Azure avec un accès à vCenter et les outils VMware familiers. La connectivité utilise un circuit AVS ExpressRoute appairé aux VNets Azure via ExpressRoute Global Reach ; à partir de là, la connexion aux environnements sur site se fait via un ExpressRoute ou un VPN existant. La mise en réseau NSX-T assure la micro-segmentation et le routage nord-sud. HCX permet le vMotion en direct, la migration en masse, le vMotion assisté par la réplication et l’extension de réseau pour des évacuations de datacenters et des phases de modernisation à faible temps d’arrêt. AVS est idéal pour la sortie de datacenter, les portefeuilles d’applications étroitement couplés aux constructions VMware et les zones d’atterrissage transitoires qui s’intègrent ultérieurement aux services natifs d’Azure via des liaisons privées.

Le choix du service de calcul suit des heuristiques claires :

Utilisez Azure VMs lorsque vous avez besoin d’un contrôle au niveau du système d’exploitation, d’images personnalisées, de matériel spécialisé (GPU/HPC) ou de dépendances héritées. Ajoutez des groupes à haute disponibilité/zones de disponibilité et des PPG (groupes de placement de proximité) pour atteindre les objectifs de SLA et de latence. Appliquez les instances Spot pour une optimisation des coûts sur les charges de travail interruptibles.
Utilisez App Service pour héberger des API/sites web avec des frameworks standards lorsque vous souhaitez une plateforme gérée, des emplacements de déploiement DevOps intégrés et une mise à l’échelle automatique sans la complexité des conteneurs/de Kubernetes. Choisissez les plans Premium ou Isolated lorsque vous avez besoin de l’intégration VNet et de fonctionnalités d’entreprise.
Utilisez Azure Functions pour les tâches événementielles, en rafale ou orientées workflow avec une surcharge opérationnelle minimale ; le plan Premium élimine les démarrages à froid et permet un accès VNet/privé. Adoptez Durable Functions pour les orchestrations et les activités de longue durée.
Utilisez ACI pour les conteneurs et les tâches éphémères, la mise à l’échelle rapide, et comme cible d’exécution serverless depuis des pipelines ou des nœuds virtuels AKS. Choisissez ACI avec intégration VNet pour les charges de travail privées.
Utilisez AKS pour les microservices, la portabilité, la planification avancée, le maillage de services (service mesh) et un DevOps de conteneurs standardisé à grande échelle ; sélectionnez le modèle CNI en fonction des besoins en adresses IP et des exigences de politique réseau. Partitionnez les pools de nœuds par caractéristiques de charge de travail et zones de disponibilité, et activez la mise à l’échelle automatique.
Utilisez Azure Batch pour le calcul parallèle, le rendu, les simulations Monte Carlo et les charges de travail ETL, avec planification, des économies grâce à la mise à l’échelle automatique et l’utilisation de capacité de faible priorité.
Utilisez Service Fabric pour les microservices stateful à haut débit ou lorsque la cohérence forte, des acteurs fiables et un contrôle précis des mises à niveau/du placement sont requis.
Utilisez AVS pour migrer rapidement les parcs VMware, préserver les modèles opérationnels et intégrer avec le réseau et les services Azure dans le cadre d’une modernisation.

Scénario de Problème Pratique

Contoso Retail modernise sa plateforme de e-commerce pour gérer les ventes flash avec une latence inférieure à 10 ms entre son niveau API et une couche de mise en cache, atteindre un SLA de 99,99 % au sein d’une seule région, minimiser les coûts en période de demande normale et migrer un système hérité de gestion des commandes qui fonctionne encore sur VMware. La solution doit exposer des API publiques, traiter des événements asynchrones et exécuter une notation nocturne du modèle de recommandation sans impacter le site en production.

Placez le calcul principal dans une région disposant de trois zones de disponibilité et créez un groupe de placement de proximité (PPG). Hébergez le niveau API dans un VMSS zonal (Premium SSD v2, mise en réseau accélérée) à l’intérieur du PPG pour une latence minimale vers Redis Enterprise et une empreinte SQL/Cache zonale. Ce choix offre un contrôle précis des performances, une réduction de la latence au niveau du PPG et une résilience au niveau de la zone pour le chemin critique.
Configurez la mise à l’échelle automatique du VMSS en fonction du taux de requêtes et de métriques personnalisées de profondeur de file d’attente, avec des profils planifiés pour les ventes flash anticipées. Activez les mises à niveau propagées avec des sondes d’intégrité et des mises à niveau automatiques d’images. Cela garantit une capacité élastique et des déploiements sécurisés sous une charge extrême tout en maintenant le SLA.
Déployez le front-end web destiné aux clients sur Azure App Service Premium v3 avec des emplacements de déploiement pour un déploiement bleu-vert. Intégrez l’application à un VNet pour une sortie privée vers les API et les magasins de données back-end via des Private Endpoints. App Service a été choisi pour déléguer la gestion de la plateforme et rationaliser la livraison continue avec des échanges (swaps) sécurisés.
Implémentez le traitement asynchrone des commandes avec Azure Functions Premium en utilisant des déclencheurs Service Bus et Durable Functions pour les orchestrations (modèle fan-out/fan-in pour les vérifications d’inventaire, l’autorisation de paiement et la notification). Le plan Premium élimine les démarrages à froid, prend en charge l’intégration VNet, et Durable Functions assure une coordination fiable des sagas.
Utilisez Azure Batch pour la notation nocturne du modèle de recommandation sur des nœuds de faible priorité (Spot) dans un pool persistant préchargé avec les dépendances du modèle. Une formule de mise à l’échelle automatique cible le nombre de nœuds en fonction des tâches en attente et des prédictions de temps d’horloge. Batch isole la charge de travail de calcul intensif du magasin de données opérationnel et optimise les coûts grâce à la capacité Spot et aux tâches avec points de contrôle.
Ajoutez ACI pour les tâches ad hoc et en rafale de transformation de données déclenchées par la CI/CD et pour la génération de rapports spécifiques aux locataires (tenants). Déployez les groupes de conteneurs dans un sous-réseau délégué pour conserver tout le traitement dans l’espace d’adressage privé. ACI a été sélectionné pour son démarrage quasi instantané et l’absence de surcharge de cluster pour les tâches sporadiques.
Mettez en place Azure VMware Solution pour le système hérité de gestion des commandes, en migrant avec HCX via le vMotion assisté par la réplication et en étendant les réseaux sur site vers AVS pendant la transition. Connectez AVS aux VNets de l’application via ExpressRoute Global Reach. AVS préserve les outils opérationnels et accélère la sortie du datacenter sans refactorisation.
Pour les futurs microservices, déployez AKS avec des pools de nœuds utilisateur zonaux, un pool système avec taint, et un pool Spot pour les charges de travail tolérantes. Choisissez Azure CNI Overlay pour préserver l’espace d’adressage IP du VNet tout en conservant les capacités de politique réseau. Activez le cluster autoscaler et le HPA pour une mise à l’échelle à plusieurs niveaux. AKS positionne Contoso pour une évolution native pour les conteneurs où l’orchestration apporte une valeur ajoutée.

Cette composition répond aux exigences de faible latence et de haute disponibilité via VMSS avec PPG et zones pour le chemin critique, simplifie la livraison web avec App Service, utilise efficacement le serverless et le batch pour le calcul asynchrone et par lots, tire parti d’ACI pour les tâches éphémères, et emploie AVS pour migrer les systèmes dépendants de VMware — le tout intégré de manière privée via des VNets et des Private Endpoints pour maintenir la sécurité et les performances.

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