変更要約: 各節に図（figure）を追加＝cert-figure-retrofit。AI-300 第1章を新規作成（ドメイン1「MLOps インフラ」: ワークスペース/データストア/コンピューティング ターゲット/ID・アクセス管理、アセット管理=データアセット/環境/コンポーネント/レジストリ、IaC と自動化=Bicep・Azure CLI/GitHub Actions/ワークロード ID フェデレーション/ネットワーク制限/Git）
1.1Machine Learning ワークスペースとリソース
Azure Machine Learning（AML）ワークスペースの作成と管理、データストア、コンピューティング ターゲット、そしてワークスペースの ID とアクセス管理（マネージド ID／RBAC）を、MLOps 基盤の土台として理解します。
AI-300 は、DP-100（データサイエンティスト）を運用化（MLOps＋GenAIOps）へ大きく広げた後継資格です。モデルを「作る」だけでなく、インフラを設計し、ライフサイクルを自動化し、品質と可観測性を担保することが問われます。その出発点が、機械学習の作業基盤となる Azure Machine Learning（AML）ワークスペース です。
1.1.1ワークスペースとデータストア
ワークスペース は、実験・モデル・エンドポイント・コンピューティングなど ML 資産を束ねる中心リソースです。データへの接続は データストア（Blob Storage・Data Lake などへの接続情報を資格情報を埋め込まず安全に管理）で行い、その上にデータアセットを定義します。ワークスペースは Key Vault・Storage・Container Registry・Application Insights と連携して動きます。
1.1.2コンピューティング ターゲット
- コンピューティング インスタンス：個人の開発用（ノートブック）。1人用の作業マシン。
- コンピューティング クラスター：学習ジョブ用に自動スケールする複数ノード。使用後 0 までスケールインしてコスト削減。
- 推論クラスター（AKS）/ マネージド エンドポイント：本番推論の実行先。リアルタイム/バッチに対応。
1.1.3ID とアクセス管理
ワークスペースのアクセスは Azure RBAC（組み込みロール：閲覧者／共同作成者／所有者や AzureML 固有ロール）で最小権限に割り当てます。ワークスペースやジョブが他リソース（Storage・Key Vault 等）へアクセスする際は マネージド ID を使い、シークレットを持たずに認証します。機微なシークレットは Key Vault に保管します。これらは MLOps の安全な自動化の前提です。
| 用途 | コンピューティング | 要点 |
|---|---|---|
| 個人開発（ノートブック） | コンピューティング インスタンス | 1人用・常時課金に注意 |
| 学習ジョブ | コンピューティング クラスター | 自動スケール・0までスケールイン |
| 本番推論 | マネージド エンドポイント / AKS | リアルタイム/バッチ |
| データ接続 | データストア | 資格情報を埋め込まない |
| リソース認証 | マネージド ID | シークレットレス |
混同に注意：
①コンピューティング インスタンス（1人用開発）とコンピューティング クラスター（自動スケールの学習用）——インスタンスは常時課金になりがち。
②データストア（接続情報）とデータアセット（具体的なデータの参照）は別。
③リソースアクセスはマネージド ID（シークレットレス）を優先。
「要件 → リソース」：例「学習ジョブを自動スケールで安く回す」＝コンピューティング クラスター、「個人でノートブック開発」＝コンピューティング インスタンス、「Storage へシークレットなしで接続」＝マネージド ID＋データストア、「最小権限でアクセス付与」＝Azure RBAC。
1.1.4この節のまとめ
- AML ワークスペース＝ML 資産の中心。データ接続はデータストア（資格情報を埋め込まない）
- コンピューティング：インスタンス（個人開発）/ クラスター（学習・自動スケール）/ マネージド エンドポイント（本番推論）
- アクセスは Azure RBAC で最小権限、リソース認証はマネージド ID（シークレットレス）、シークレットは Key Vault
進捗の記録にはログインが必要です。
理解度チェック
（軽い確認用）Q1. 学習ジョブを実行するために自動スケールし、使用後は 0 ノードまでスケールインしてコストを抑えられるのはどれですか？
Q2. 個人がノートブックで開発するために使う、1人用の作業マシンはどれですか？
Q3. Blob Storage などへの接続情報を、資格情報を埋め込まずに安全に管理する AML の仕組みはどれですか？
Q4. ワークスペースやジョブが Storage や Key Vault へシークレットを持たずに認証するために使うのはどれですか？
Q5. AML ワークスペースへのアクセスを最小権限で付与するために使うのはどれですか？
Q6. AML ワークスペースの説明として正しいものはどれですか？