备考AZ-104还在盲目刷题?这些高频错题你必须掌握,90%考生都栽在这里

第一章:MCP AZ-104 考试概览与备考策略

考试目标与认证价值

AZ-104 是微软认证 Azure 管理员的核心考试,旨在验证考生在部署、管理与监控 Azure 基础设施方面的实际能力。通过该认证,IT 专业人员可证明其具备在企业级环境中配置虚拟网络、管理身份权限(Azure AD)、维护存储解决方案以及实施备份与恢复策略的专业技能。该认证是通往 Azure Solutions Architect 等高级角色的重要基础。

考试内容结构

AZ-104 考试涵盖五大核心领域,权重分布如下:
知识领域占比
管理 Azure 身份与访问控制20-25%
管理 Azure 平台资源15-20%
实施与管理存储15-20%
部署与管理虚拟机20-25%
配置与管理虚拟网络20-25%

高效备考建议

  • 使用 Microsoft Learn 平台完成官方学习路径,如“Manage Azure identities and governance”模块
  • 在 Azure 免费账户中动手实践常见任务,例如创建资源组、配置 NSG 规则或部署 VM 扩展
  • 定期模拟考试环境,推荐使用 MeasureUp 或 Whizlabs 提供的练习题

常用 CLI 操作示例

以下命令展示如何通过 Azure CLI 创建资源组并部署 Linux 虚拟机:

# 登录 Azure 账户
az login

# 创建资源组(指定区域)
az group create --name myResourceGroup --location eastus

# 创建基于 Ubuntu 的虚拟机
az vm create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myVM \
  --image Ubuntu2204 \
  --admin-username azureuser \
  --generate-ssh-keys

# 开放 SSH 端口 22
az vm open-port --port 22 --resource-group myResourceGroup --name myVM
上述指令依次执行登录、资源初始化和虚拟机部署,适用于快速搭建测试环境。建议在沙箱环境中反复练习以熟悉参数逻辑。

第二章:Azure计算资源管理高频错题解析

2.1 虚拟机部署与规模集配置的常见误区

在虚拟机(VM)部署和虚拟机规模集(VMSS)配置过程中,开发者常因忽略自动化与一致性原则而导致资源浪费或扩展失败。
未启用自动缩放策略
许多团队手动设置实例数量,忽视了负载动态变化。正确的做法是定义基于CPU使用率的自动缩放规则:
{
  "apiVersion": "2021-04-01",
  "type": "Microsoft.Insights/autoscalesettings",
  "properties": {
    "enabled": true,
    "targetResourceUri": "/subscriptions/{sub-id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/myScaleSet",
    "profiles": [{
      "name": "Auto Scale based on CPU",
      "capacity": { "minimum": "2", "maximum": "10", "default": "2" },
      "rules": [{
        "metricTrigger": {
          "metricName": "Percentage CPU",
          "statistic": "Average",
          "timeGrain": "PT1M",
          "timeWindow": "PT5M",
          "threshold": 70,
          "operation": "GreaterThan"
        },
        "scaleAction": { "direction": "Increase", "type": "ChangeCount", "value": "1" }
      }]
    }]
  }
}
该配置确保当平均CPU超过70%持续5分钟时,自动增加1个实例,避免性能瓶颈。
镜像更新未纳入规模集升级策略
使用“手动”升级模式却未轮换实例,导致新镜像无法生效。应设置“滚动升级”并限制批次大小,确保服务不中断的同时完成全量更新。

2.2 容器实例与Azure Kubernetes服务的选择逻辑

在Azure云环境中,选择容器实例(ACI)还是Azure Kubernetes服务(AKS),需根据应用规模与运维复杂度进行权衡。
轻量级部署:Azure容器实例
适用于快速启动单个容器的场景。使用ACI可免去集群管理开销,适合测试或短期任务。

{
  "name": "mycontainer",
  "properties": {
    "containers": [{
      "name": "nginx",
      "image": "nginx",
      "ports": [{ "port": 80 }]
    }],
    "osType": "Linux",
    "resources": { "requests": { "cpu": 1, "memoryInGB": 1.5 } }
  }
}
该模板定义了一个Nginx容器请求1核CPU和1.5GB内存,适用于ACI的简单部署模型。
生产级编排:Azure Kubernetes服务
当应用需要自动伸缩、服务发现和高可用时,AKS成为首选。它支持多节点集群、负载均衡与滚动更新。
  • ACI:适合开发、测试、突发任务
  • AKS:适用于微服务架构与生产环境

2.3 磁盘加密与可用性集的实际应用陷阱

加密启用后的实例启动失败
在Azure或AWS等云平台中,对已加入可用性集的虚拟机启用磁盘加密时,常因扩展依赖顺序错误导致实例无法启动。典型表现为加密扩展在操作系统准备就绪前执行。

{
  "type": "Microsoft.Compute/virtualMachines/extensions",
  "name": "myVM/azureDiskEncryption",
  "properties": {
    "publisher": "Microsoft.Azure.Security",
    "type": "AzureDiskEncryption",
    "autoUpgradeMinorVersion": true,
    "settings": {
      "EncryptionOperation": "EnableEncryption"
    }
  }
}
上述配置需确保虚拟机已安装并初始化Guest Agent服务,否则加密进程将中断启动流程。
可用性集与加密密钥管理冲突
  • 密钥保管库未启用“对部署启用”会导致资源创建失败
  • 跨区域复制密钥时延迟引发解密超时
  • 策略限制阻止系统分配身份访问密钥

2.4 自动化扩展策略的参数设置与验证方法

在自动化扩展策略中,合理配置参数是确保系统弹性响应的关键。常见的核心参数包括伸缩阈值、冷却时间、最小/最大实例数以及监控周期。
关键参数配置示例
  • 伸缩阈值:如 CPU 使用率超过 70% 触发扩容;
  • 冷却时间:设置为 300 秒,防止频繁伸缩;
  • 实例边界:最小实例数为 2,最大为 10,保障稳定性与成本平衡。
策略验证方法
通过模拟负载测试验证策略有效性,结合监控指标进行闭环反馈。
threshold: cpu_utilization > 70%
cooldown: 300s
min_instances: 2
max_instances: 10
polling_interval: 60s
上述配置逻辑表明:每 60 秒检测一次 CPU 使用率,若持续超过 70%,则触发扩容流程,执行后进入 5 分钟冷却期,避免震荡。该策略可通过压力测试工具(如 JMeter)注入流量,观察实例动态调整行为是否符合预期。

2.5 备份与恢复操作中的典型错误分析

忽视备份完整性验证
许多管理员在执行备份后未进行完整性校验,导致恢复时才发现数据损坏。定期使用校验命令确认备份可用性至关重要。
恢复路径配置错误
常见的恢复失败源于目标路径配置不当。例如,在 PostgreSQL 中执行:

pg_restore --verbose --clean --no-owner --dbname=myapp_staging /backups/backup.dump
若未确保 myapp_staging 数据库存在或权限正确,将导致恢复中断。参数说明:--clean 在还原前清理旧对象,--no-owner 避免所有权设置冲突。
时间点恢复(PITR)误区
  • 未启用 WAL 归档即尝试 PITR 恢复
  • 误删 recovery.conf 或忽略 restore_command 配置
  • 未标记恢复结束即重启数据库,造成二次损坏

第三章:网络与身份管理核心难题突破

3.1 虚拟网络对等连接与路由表配置实战

在多VPC架构中,虚拟网络对等连接实现跨网络互通。首先创建对等连接并接受请求:
aws ec2 create-vpc-peering-connection --vpc-id vpc-1a2b3c --peer-vpc-id vpc-4d5e6f
aws ec2 accept-vpc-peering-connection --vpc-peering-connection-id pcx-abc123
需在两端VPC的路由表中添加指向对等连接的路由规则,目标CIDR为对方子网,下一跳为对等连接ID。
路由表配置要点
  • 确保路由条目覆盖对方子网范围
  • 检查安全组和网络ACL是否允许通信流量
  • 避免CIDR重叠导致路由冲突
典型应用场景
数据中心迁移、跨区域服务调用、多租户隔离环境互联均依赖精确的路由控制。

3.2 Azure防火墙与NSG规则优先级冲突解析

在Azure网络架构中,网络安全组(NSG)和Azure防火墙协同工作以保障资源安全,但二者规则优先级的叠加可能导致流量控制异常。
规则评估顺序机制
NSG在子网或网卡级别直接过滤流量,优先级范围为100–4096,数值越小优先级越高。Azure防火墙则位于虚拟网络边界,通过中心化策略执行应用级过滤,其规则优先级独立于NSG。
典型冲突场景
当NSG阻止某流量而防火墙允许时,若NSG规则优先级更高,流量将被提前拒绝,导致防火墙策略无法生效。
  • NSG规则优先级:100–4096(值越小,优先级越高)
  • Azure防火墙规则:基于集合与优先级数字(如100、200)
  • 流量路径:客户端 → NSG → Azure防火墙 → 目标资源
{
  "priority": 100,
  "direction": "Inbound",
  "access": "Allow",
  "protocol": "TCP",
  "destinationPortRange": "80"
}
上述NSG规则允许HTTP流量进入,若优先级为100,则高于其他高数值规则,确保先匹配。需确保NSG放行流量后,Azure防火墙可继续处理。

3.3 基于角色的访问控制(RBAC)权限分配陷阱

权限爆炸:角色冗余的典型问题
当系统中角色数量无节制增长时,容易出现“权限爆炸”。例如,为每个部门创建独立角色会导致大量重复权限配置。
  1. 角色定义缺乏抽象层级
  2. 权限粒度过于细化
  3. 未使用角色继承机制
代码示例:不合理的角色分配

roles:
  - name: finance-viewer
    permissions: [read:ledger]
  - name: finance-editor  
    permissions: [read:ledger, write:ledger]
  - name: hr-viewer
    permissions: [read:employees]
  # 更多类似角色...
上述配置未提取共性,导致维护成本高。应通过角色继承或权限组进行抽象。
推荐模型:分层角色结构
角色继承自附加权限
admineditormanage:users
editorviewerwrite:data
viewer-read:data

第四章:存储与监控服务典型考题精讲

4.1 存储账户冗余选项与访问密钥管理误区

冗余策略的选择影响数据持久性
Azure 存储账户提供多种冗余选项,包括 LRS、ZRS、GRS 和 GZRS。每种方案在成本、容灾能力和同步机制上存在差异。
冗余类型数据复制范围跨区域复制恢复点目标
LRS同一区域内的三个副本数小时
GRS主区域+次要区域各三副本数小时
访问密钥管理常见错误
开发者常将存储密钥硬编码在配置文件中,导致安全风险。应使用 Azure Key Vault 托管密钥,并通过托管身份访问。

{
  "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=mystorage;
    AccountKey=your-key;EndpointSuffix=core.windows.net"
}
上述连接字符串包含 AccountKey,若泄露可导致数据被非法读写。建议替换为 SAS 令牌或基于角色的访问控制(RBAC)。

4.2 Blob生命周期策略与跨区域复制配置实践

生命周期管理策略配置
通过定义生命周期规则,可自动将Blob数据在不同访问层间迁移或删除。例如,以下策略将在对象创建30天后转为归档层,90天后删除:

{
  "rules": [
    {
      "name": "transition-to-archive",
      "enabled": true,
      "type": "Lifecycle",
      "definition": {
        "filters": {
          "blobTypes": ["blockBlob"],
          "prefixMatch": ["logs/"]
        },
        "actions": {
          "baseBlob": {
            "tierToArchive": { "daysAfterModificationGreaterThan": 30 },
            "delete": { "daysAfterModificationGreaterThan": 90 }
          }
        }
      }
    }
  ]
}
该配置适用于日志类冷数据,有效降低存储成本。
跨区域复制机制
启用跨区域复制(CRR)前需在源和目标存储账户中开启Blob版本控制,并配置复制策略。下表列出关键参数:
参数说明
SourceAccount源存储账户,需启用变更通知
DestinationAccount目标账户,必须位于不同区域
ReplicationRules定义复制的容器与Blob前缀过滤

4.3 Azure Monitor日志查询与警报规则设计要点

在构建高效的监控体系时,Azure Monitor的日志查询与警报规则设计至关重要。合理的查询语句能精准提取关键指标,而科学的警报策略可有效减少误报。
日志查询最佳实践
使用Kusto查询语言(KQL)时,应优先过滤时间范围和关键字段以提升性能:

Heartbeat
| where TimeGenerated > ago(1h)
| where Computer contains "prod"
| summarize heartbeat_count = count() by Computer, _ResourceId
| where heartbeat_count < 3
该查询首先限定最近一小时数据,再按主机聚合心跳次数,识别可能失联的生产服务器,避免全表扫描。
警报规则设计原则
  • 设置合理的评估频率与窗口大小,平衡实时性与资源消耗
  • 利用动态阈值适应周期性负载变化
  • 通过行动组实现多通道通知(邮件、短信、Webhook)

4.4 Log Analytics工作区数据源接入常见问题

数据类型不匹配
当自定义日志数据上传至Log Analytics工作区时,常见问题是字段类型被错误推断。例如,数值型字段被识别为字符串,影响查询效率。

{
  "TimeGenerated": "2023-04-01T12:00:00Z",
  "Duration": "123",
  "Status": "Success"
}
上述JSON中,Duration 应为整型,但因引号被识别为字符串。解决方案是在数据发送前确保类型正确,或使用Kusto查询语言在 ingestion-time 转换。
网络连接失败
数据源服务器若无法访问 *.ods.opinsights.azure.com,会导致数据传输中断。建议检查防火墙规则,并允许以下端口:
  • HTTPS (443) 出站访问
  • 代理配置需支持SNI
数据延迟监控
可通过以下Kusto查询验证最新数据到达时间:

Heartbeat 
| summarize max(TimeGenerated) by Computer
若最大时间戳滞后超过5分钟,需排查代理健康状态或Workspace配额限制。

第五章:通过AZ-104后的职业发展路径建议

深化Azure技术栈,拓展专业方向
获得AZ-104认证后,管理员可进一步选择专项路径,如Azure安全工程师(AZ-500)、Azure解决方案架构师(AZ-305)或DevOps工程师(AZ-400)。例如,专注于安全领域时,可配置Azure Key Vault与条件访问策略:

{
  "policy": "Require MFA for Admin Access",
  "conditions": {
    "userRisk": "mediumOrHigh",
    "signInRisk": "high"
  },
  "accessControls": {
    "grantControl": "requireMultiFactorAuth"
  }
}
结合DevOps实践提升自动化能力
企业普遍采用CI/CD流水线部署资源。掌握Azure DevOps或GitHub Actions实现IaC(基础设施即代码)至关重要。以下为典型部署流程:
  1. 使用Azure CLI或PowerShell编写资源部署脚本
  2. 将脚本集成至Azure Pipelines的YAML配置
  3. 通过Service Principal实现安全身份认证
  4. 在非生产环境中执行阶段性验证
构建实际项目经验以增强竞争力
参与真实项目是突破职业瓶颈的关键。某金融客户案例中,管理员通过迁移本地Active Directory至Azure AD Domain Services,减少混合环境管理复杂度,并利用NSG规则实现子网级访问控制。
技能方向推荐认证平均薪资(USD)
安全运维AZ-500110,000
架构设计AZ-305130,000
DevOps工程AZ-400125,000
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
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