AZ-305

Deep Dive

D4 · Infraestructura

Selección de Cómputo

La pregunta más repetida del AZ-305: ¿dónde corre este workload? VM, App Service, AKS, Container Apps, Container Instances o Functions. Cada uno tiene señales claras que el examen usa para apuntarte a la respuesta.

El árbol de decisión de cómputo

Cada pregunta refleja exactamente la lógica que usa el examen. Responde en orden — la primera señal que matches es la respuesta.

🌿Árbol de decisión — ¿Dónde corre este workload?

Responde las preguntas siguiendo el flujo del examen

Interactivo

Pregunta 1

¿El workload necesita control total del SO, drivers, software legacy, o es lift-and-shift sin cambios en el código?

💡 Señal: "acceso al registro de Windows", "agentes propietarios", "licencias por socket"

Los servicios, uno a uno

ServicioSeñales a favorSeñales en contra
Virtual MachinesControl total, software con licencia/agentes, GPU específica, lift-and-shift literalTú gestionas parches, HA, escala — máxima responsabilidad operativa
App ServiceWeb/API HTTP, slots de deployment, certificados/custom domains administrados, CI/CD integradoSolo HTTP/S (no TCP arbitrario), workloads no-web
AKSNecesitan la API de Kubernetes: helm charts, operators, sidecars, portabilidad multi-cloudOverhead operativo del cluster; si no piden K8s explícitamente, suele haber opción más simple
Container Apps"Contenedores sin gestionar Kubernetes", scale-to-zero, eventos (KEDA), microservicios con DaprSin acceso a la API de K8s — si piden operators/CRDs, es AKS
Container InstancesContenedor efímero/puntual, virtual nodes para burst de AKS, sin orquestaciónSin autoscaling ni balanceo nativos — no es para servir apps en producción
FunctionsEvent-driven, ejecuciones cortas, "pagar solo cuando ejecuta" (Consumption), bindings a Storage/Cosmos/Service BusProcesos largos (límite de timeout en Consumption), estado complejo (→ Durable Functions)
Logic AppsIntegración entre sistemas con conectores (SAP, O365, Salesforce), workflows visuales, B2BLógica de cómputo intensivo — eso es código (Functions)
Azure BatchHPC, renderizado, simulaciones — pools de VMs para jobs paralelos masivosNo es para servir aplicaciones

Hosting de Functions — sub-decisión frecuente

Consumption: pago por ejecución, escala a cero, cold starts, timeout limitado. Flex Consumption: cold start mitigado + VNet. Premium: sin cold start (instancias pre-calentadas), VNet integration, sin límite práctico de duración. Dedicated (App Service plan): reutilizar plan existente. Señal "sin cold starts" o "acceso a VNet" → Premium/Flex.

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Cuando es IaaS: familias y pricing de VM

Familias (reconocerlas basta)

  • B burstable (dev, cargas intermitentes) · D general · E memoria · F CPU
  • M memoria masiva (SAP HANA) · L storage local · N GPU · H HPC

Palancas de costo (caen mucho)

  • Reserved Instances / Savings Plans: 1-3 años, hasta ~72% — workloads ESTABLES 24/7
  • Spot VMs: hasta ~90% menos, pero EVICTABLES — batch tolerante a interrupciones, nunca producción crítica
  • Azure Hybrid Benefit: licencias Windows/SQL propias con SA
  • • Auto-shutdown para dev/test; right-sizing con Azure Advisor

Tabla de decisión

El escenario dice...Respuesta
App legacy que requiere acceso al registro de WindowsVirtual Machine
API REST con slots para blue/green y certificados gestionadosApp Service
Microservicios con helm charts y operators existentesAKS
Contenedores event-driven que escalan a cero, sin gestionar clustersContainer Apps
Job en contenedor que corre 2h una vez al mesContainer Instances (o CA Jobs)
Procesar cada mensaje que llega a una cola, pago por usoFunctions (Consumption)
Functions con VNet y sin cold startFunctions Premium
Orquestar aprobación → SAP → email sin códigoLogic Apps
Render de video en 500 nodos paralelosAzure Batch (+ Spot)
Reducir costo de VMs 24/7 establesReserved Instances + Hybrid Benefit
Batch tolerante a interrupciones al mínimo costoSpot VMs

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Un equipo va a desplegar microservicios en contenedores. Requisitos: escalar a cero fuera de horario, escalar por longitud de cola de Service Bus, comunicación servicio-a-servicio con descubrimiento integrado, y el equipo NO quiere administrar clusters de Kubernetes. ¿Qué servicio recomiendas?

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