Chương 24: Capstone end-to-end project | AZ-400 + GH-200 + DevSecOps + NoOps

Thông tin thực hành

Ngày tạo bài: 22/05/2026

Cấp độ: Advanced

Nhóm nội dung: Enterprise

Số lab: 4

Ưu tiên: CLI trước, GUI/Portal là cách 02 nếu phù hợp

Hệ điều hành: Windows 11, WSL2 Ubuntu, Linux, macOS tùy lab

Mục tiêu học tập

Nắm được mục đích và vai trò của Capstone end-to-end project trong lộ trình Enterprise.
Thực hành được bằng CLI, biết kiểm tra log/output và biết cleanup.
Biết khi nào cần dùng GUI/Portal và cách đối chiếu với CLI.
Áp dụng được vào môi trường doanh nghiệp với bảo mật, audit và vận hành rõ ràng.

Lý thuyết gắn gọn

Tổng quan Capstone end-to-end project

Nội dung này giúp người học triển khai capstone end-to-end project theo hướng thực tế, có thể áp dụng vào pipeline, cloud platform hoặc quy trình vận hành doanh nghiệp.

Khi nào dùng?

Dùng khi cần chuẩn hóa thao tác, giảm lỗi thủ công, tăng khả năng kiểm soát, audit và tự động hóa trong vòng đời phần mềm.

Rủi ro thường gặp

Rủi ro thường gặp là cấu hình thủ công, thiếu kiểm soát quyền, không có rollback, không có log/alert, hoặc thiếu tài liệu vận hành.

Chuẩn thực hành

Ưu tiên Infrastructure as Code, pipeline as code, least privilege, traceability, monitoring, cost control và security gate sớm trong quy trình.

Kết quả mong muốn

Sau chương này, người học phải tạo được artifact hoặc cấu hình chạy thật, kiểm tra được kết quả, biết cleanup và biết cách áp dụng vào môi trường doanh nghiệp.

Thuật ngữ cần nhớ

Thuật ngữ	Ý nghĩa
Tổng quan Capstone end-to-end project	Nội dung này giúp người học triển khai capstone end-to-end project theo hướng thực tế, có thể áp dụng vào pipeline, cloud platform hoặc quy trình vận hành doanh nghiệp.
Khi nào dùng?	Dùng khi cần chuẩn hóa thao tác, giảm lỗi thủ công, tăng khả năng kiểm soát, audit và tự động hóa trong vòng đời phần mềm.
Rủi ro thường gặp	Rủi ro thường gặp là cấu hình thủ công, thiếu kiểm soát quyền, không có rollback, không có log/alert, hoặc thiếu tài liệu vận hành.
Chuẩn thực hành	Ưu tiên Infrastructure as Code, pipeline as code, least privilege, traceability, monitoring, cost control và security gate sớm trong quy trình.
Kết quả mong muốn	Sau chương này, người học phải tạo được artifact hoặc cấu hình chạy thật, kiểm tra được kết quả, biết cleanup và biết cách áp dụng vào môi trường doanh nghiệp.

Ghi chú áp dụng thực tế doanh nghiệp

Không triển khai production nếu chưa có kiểm soát quyền, log, monitoring và rollback.
Mọi cấu hình quan trọng nên được lưu bằng code: YAML, Bicep, Terraform, Helm, Kustomize hoặc policy.
Luôn có owner, naming convention, tags, cost center và tài liệu vận hành.
Không hard-code secret. Ưu tiên OIDC, managed identity, workload identity hoặc Key Vault.
Lab có CLI và GUI nhằm giúp học viên hiểu cả tự động hóa lẫn giao diện vận hành thực tế.

Bài tập lab step-by-step

LAB-047 Web Azure Portal CLI PowerShell

Capstone GitHub Actions → Azure

Nền tảng thực hành: Web, Azure Portal, CLI, PowerShell

Terminal: PowerShell 7 hoặc Bash/Linux Terminal; macOS Terminal nếu dùng macOS

Phiên bản / ghi chú:

Ngày tạo bài: 22/05/2026
Git 2.40+
VS Code latest stable
GitHub Actions current
Node.js 20 LTS hoặc 22 LTS nếu lab Node.js
Azure CLI 2.x latest
Az PowerShell 12.x+

Cách 01 — CLI ưu tiên

Tạo repo GitHub hoặc dùng repo lab hiện có.
Tạo thư mục `.github/workflows`.
Tạo file workflow YAML theo tên lab.
Thêm trigger phù hợp: `push`, `pull_request` hoặc `workflow_dispatch`.
Thêm job chạy trên `ubuntu-latest`.
Thêm step `actions/checkout@v4`.
Thêm step kiểm tra/build/test theo nội dung lab.
Commit và push lên branch lab.
Mở tab Actions để xem workflow run.
Nếu lỗi, mở từng step log để sửa và chạy lại.

CLI mẫu / gợi ý lệnh

Tạo thư mục `.github/workflows`.
Thêm trigger phù hợp: `push`, `pull_request` hoặc `workflow_dispatch`.
Thêm job chạy trên `ubuntu-latest`.
Thêm step `actions/checkout@v4`.

Cách 02 — GUI / Portal

Mở Azure Portal hoặc Azure DevOps trên trình duyệt.
Chọn đúng subscription/project lab.
Tìm service tương ứng với lab bằng thanh Search.
Tạo hoặc mở resource cần cấu hình.
Điền thông tin theo naming convention lab.
Mở tab cấu hình liên quan: Networking, Identity, Deployment, Monitoring hoặc Policies.
Bấm Review + Create hoặc Save.
Mở Overview/Activity log để kiểm tra trạng thái.
Ghi lại ảnh chụp màn hình kết quả.
Xóa resource lab nếu không dùng.

Kiểm tra kết quả

Hoàn thành capstone github actions → azure và có bằng chứng kiểm tra: log, screenshot, pipeline run, resource hoặc output CLI.

Cleanup

Xóa tài nguyên lab không dùng, xóa secret/token demo, dọn branch/release/resource group để tránh chi phí và rủi ro.

LAB-048 Web Azure Portal CLI PowerShell

Capstone Azure DevOps Pipeline

Nền tảng thực hành: Web, Azure Portal, CLI, PowerShell

Terminal: PowerShell 7 hoặc Bash/Linux Terminal; macOS Terminal nếu dùng macOS

Phiên bản / ghi chú:

Ngày tạo bài: 22/05/2026
Git 2.40+
VS Code latest stable
Azure CLI 2.x latest
Az PowerShell 12.x+

Cách 01 — CLI ưu tiên

Mở Azure DevOps Project lab.
Đưa mã nguồn hoặc file YAML vào repo.
Tạo file `azure-pipelines.yml`.
Khai báo `trigger`, `pool`, `stages/jobs/steps`.
Commit và push file YAML.
Vào Pipelines → New pipeline → chọn repo.
Chọn Existing Azure Pipelines YAML file.
Run pipeline.
Kiểm tra log, artifact, test result hoặc deployment result.
Sửa lỗi nếu pipeline fail và chạy lại.

CLI mẫu / gợi ý lệnh

Tạo file `azure-pipelines.yml`.
Khai báo `trigger`, `pool`, `stages/jobs/steps`.

Cách 02 — GUI / Portal

Mở Azure Portal hoặc Azure DevOps trên trình duyệt.
Chọn đúng subscription/project lab.
Tìm service tương ứng với lab bằng thanh Search.
Tạo hoặc mở resource cần cấu hình.
Điền thông tin theo naming convention lab.
Mở tab cấu hình liên quan: Networking, Identity, Deployment, Monitoring hoặc Policies.
Bấm Review + Create hoặc Save.
Mở Overview/Activity log để kiểm tra trạng thái.
Ghi lại ảnh chụp màn hình kết quả.
Xóa resource lab nếu không dùng.

Kiểm tra kết quả

Hoàn thành capstone azure devops pipeline và có bằng chứng kiểm tra: log, screenshot, pipeline run, resource hoặc output CLI.

Cleanup

Xóa tài nguyên lab không dùng, xóa secret/token demo, dọn branch/release/resource group để tránh chi phí và rủi ro.

LAB-049 Web CLI

Runbook rollback

Nền tảng thực hành: Web, CLI

Terminal: PowerShell 7 hoặc Bash/Linux Terminal; macOS Terminal nếu dùng macOS

Phiên bản / ghi chú:

Ngày tạo bài: 22/05/2026
Git 2.40+
VS Code latest stable

Cách 01 — CLI ưu tiên

Chuẩn bị môi trường lab theo ghi chú nền tảng.
Tạo repository hoặc Resource Group lab.
Tạo file cấu hình/code/script cần thiết.
Chạy lệnh CLI chính của lab.
Kiểm tra output từng bước.
Nếu có lỗi, đọc log và sửa cấu hình.
Ghi lại kết quả thành công.
Commit file lab vào repo.
Viết ghi chú bài học rút ra.
Cleanup tài nguyên thử nghiệm.

CLI mẫu / gợi ý lệnh

# Chạy các lệnh CLI theo từng bước trong lab
# Ghi lại output và lỗi nếu có

Kiểm tra kết quả

Hoàn thành runbook rollback và có bằng chứng kiểm tra: log, screenshot, pipeline run, resource hoặc output CLI.

Cleanup

Xóa tài nguyên lab không dùng, xóa secret/token demo, dọn branch/release/resource group để tránh chi phí và rủi ro.

LAB-050 Web CLI

Báo cáo hoàn thành

Nền tảng thực hành: Web, CLI

Terminal: PowerShell 7 hoặc Bash/Linux Terminal; macOS Terminal nếu dùng macOS

Phiên bản / ghi chú:

Ngày tạo bài: 22/05/2026
Git 2.40+
VS Code latest stable

Cách 01 — CLI ưu tiên

Chuẩn bị môi trường lab theo ghi chú nền tảng.
Tạo repository hoặc Resource Group lab.
Tạo file cấu hình/code/script cần thiết.
Chạy lệnh CLI chính của lab.
Kiểm tra output từng bước.
Nếu có lỗi, đọc log và sửa cấu hình.
Ghi lại kết quả thành công.
Commit file lab vào repo.
Viết ghi chú bài học rút ra.
Cleanup tài nguyên thử nghiệm.

CLI mẫu / gợi ý lệnh

# Chạy các lệnh CLI theo từng bước trong lab
# Ghi lại output và lỗi nếu có

Kiểm tra kết quả

Hoàn thành báo cáo hoàn thành và có bằng chứng kiểm tra: log, screenshot, pipeline run, resource hoặc output CLI.

Cleanup

Xóa tài nguyên lab không dùng, xóa secret/token demo, dọn branch/release/resource group để tránh chi phí và rủi ro.

Câu hỏi ôn tập

Trong chương 24, phần nào cần tự động hóa bằng pipeline/workflow?
Nếu áp dụng vào môi trường production, rủi ro bảo mật lớn nhất là gì?
Lab nào cần CLI? Lab nào cần Portal/GUI? Vì sao?
Bạn sẽ kiểm tra thành công bằng log, output hay dashboard nào?
Cleanup cần làm gì để tránh chi phí và rủi ro?