Kubeflow Essentials: Build, Train & Serve mit Kubernetes Schulung

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ihre eigenen Docker-Images zu erstellen.
• Eine große Anzahl von Docker-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Verschiedene Container-Orchestrierungslösungen zu evaluieren und die am besten geeignete auszuwählen.
• Einen kontinuierlichen Integrationsprozess für Docker-Anwendungen einzurichten.
• Integrieren Sie Docker-Anwendungen in bestehende kontinuierliche Integrationsprozesse von Tools.
• Ihre Docker-Anwendungen zu sichern.
• Verwendung von Kubernetes zur Bereitstellung und Verwaltung verschiedener Umgebungen im selben Cluster
• Sichern, Skalieren und Überwachen eines Kubernetes-Clusters

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Plattformingenieure und DevOps Fachleute, die die Skalierung von Anwendungen mit Microservices und Kubernetes beherrschen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Skalierbare Microservices-Architekturen entwerfen und implementieren.
• Anwendungen auf Kubernetes-Clustern bereitzustellen und zu verwalten.
• Nutzung von Helm-Diagrammen für die effiziente Bereitstellung von Services.
• Den Zustand von Microservices in der Produktion zu überwachen und zu erhalten.
• Best Practices für Sicherheit und Compliance in einer Kubernetes-Umgebung anwenden.

Kubernetes ist eine Container-Orchestrierungsplattform, die häufig zur Verwaltung verteilter Anwendungen im großen Maßstab eingesetzt wird.

Diese von einem Dozenten geführte, live Trainingseinheit (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die KI- und maschinelles Lernen (ML) einsetzen möchten, um die Kubernetes-Ressourcenverwaltung, Scheduling-Entscheidungen und Autoskalierungsstrategien zu optimieren.

Am Ende dieses Programms werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI/ML-Modelle zur Verbesserung von Workload-Scheduling-Entscheidungen in Kubernetes anzuwenden.
• Vorhersageanalyse zur Optimierung der CPU-, GPU- und Speicherzuordnung zu nutzen.
• Intelligente Autoskalierung mit Verstärkungslernen und Metrikvorhersage umzusetzen.
• Infrastrukturkosten und Latenz durch automatisierte Ressourcenoptimierung zu reduzieren.

Format des Kurses

• Dozentengeleitete technische Präsentationen und tiefgehende Diskussionen.
• Hands-on-Lab-Arbeit mit echten Kubernetes-Clustern.
• Praktische Übungen zur Anwendung von KI-Modellen in realen Betriebsszenarien.

Kursanpassungsoptionen

• Um diesen Kurs an Ihre Plattform-Setup oder operative Anforderungen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte für Anpassungen.

Kubernetes ist eine skalierbare Plattform zur Bereitstellung, Bedienung und Verwaltung von Machine Learning Modellen in Produktionsumgebungen.

Dieses von einem Instructor geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ML-Modelle zuverlässig auf Kubernetes operationalisieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden Teilnehmer folgende Fähigkeiten erwerben:

• Containerisierung und Vorbereitung von ML-Modellen für effizientes Deployment.
• Bereitstellung von Modellen mit modernen Inferenz-Frameworks.
• Optimierung von Workloads durch Autoscaling, GPU-Konfiguration und Ressourcen-Optimierung.
• Implementierung von Modell-Rollout-Strategien wie A/B-Tests und Canary Deployments.

Format des Kurses

• Gemischter Vortrag, architektonische Analyse und geführte Diskussion.
• Ausgiebige praktische Übungen mit realen Deployment-Szenarien.
• Hands-on-Implementierung in einer lebenden Kubernetes-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wenn Sie diesen Kurs an Ihre Umgebung oder Werkzeinkspeisung anpassen lassen möchten, kontaktieren Sie uns für Anpassungsoptionen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die den Netzwerkbetrieb für Kubernetes-Clustern optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Calico zu installieren und zu konfigurieren.
• Zu verstehen, wie Calico sich von traditionellen Overlay-Netzwerken unterscheidet.
• Zu verstehen, wie Calico Internet-Routing-Protokolle mit konsensbasierten Datenbanken kombiniert.
• Calico verwenden, um eine Container-Netzwerklösung für Kubernetes-Clustern einzurichten.
• Calico verwenden, um Netzwerkrichtlinien für Kubernetes bereitzustellen.

Das Programm Certified Kubernetes Administrator (CKA) wurde von der Linux Foundation und der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) ins Leben gerufen.

Kubernetes ist heute eine führende Plattform für die Orchestrierung von Containern.

NobleProg führt seit 2015 Docker & Kubernetes Schulungen durch. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Trainingsprojekten wurden wir zu einem der bekanntesten Trainingsunternehmen weltweit im Bereich der Containerisierung.

Seit 2019 helfen wir unseren Kunden auch, ihre Leistung in der k8s-Umgebung zu bestätigen, indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten und sie dazu ermutigen, diese zu bestehen.

Dieses von einem Ausbilder geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren, Kubernetes Benutzer, die ihr Wissen durch das Bestehen der CKA-Prüfung bestätigen möchten.

Andererseits ist die Schulung auch darauf ausgerichtet, praktische Erfahrungen in der Kubernetes-Administration zu sammeln, so dass wir die Teilnahme auch dann empfehlen, wenn Sie nicht beabsichtigen, die CKA-Prüfung abzulegen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
• Um mehr über die CKA-Zertifizierung zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Das Zertifizierungsprogramm für Kubernetes-Anwendungsentwickler (CKAD) wurde von der Linux Foundation und der Cloud Native Computing Foundation (CNCF), dem Hoster von Kubernetes, entwickelt.

Dieses von einem Trainer geführte, lebende Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die ihre Fähigkeiten in der Gestaltung, Erstellung, Konfiguration und Bereitstellung von cloudbasierten Anwendungen für Kubernetes bestätigen möchten.

Andererseits richtet sich das Training auch darauf, praktische Erfahrungen im Kubernetes-Anwendungsentwicklung zu erlangen. Daher empfehlen wir teilzunehmen, selbst wenn Sie nicht beabsichtigen, die CKAD-Prüfung abzulegen.

NobleProg bietet Docker- und Kubernetes-Schulungen seit 2015 an. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Schulungsprojekten sind wir eines der besten bekannten Schulungsbetriebe weltweit auf dem Gebiet der Containerisierung. Seit 2019 helfen wir unseren Kunden auch dabei, ihre Leistung in k8s-Umgebungen zu bestätigen, indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten und ermutigen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hands-on Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.
• Um mehr über CKAD zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

DO180 ist eine Einführung in Container, Kubernetes-Grundlagen und Konzepte der Red Hat OpenShift-Plattform mit Fokus auf praktische Fähigkeiten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau, die Workflows für Container, Kubernetes-Grundelemente und das Bereitstellen und Betreiben von Anwendungen auf OpenShift erlernen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Containerimages und Registries mit bewährten Praktiken für Wiederholbarkeit und Sicherheit zu erstellen und zu verwalten.
• Kubernetes-Objekte wie Pods, Deployments und Services in OpenShift bereitzustellen und zu verwalten.
• OpenShift-Funktionen wie Routes, BuildConfigs und die Webkonsole zu nutzen, um den Anwendungsbereitstellungsvorgang zu vereinfachen.
• Persistente Speicherung, Konfigurationsmanagement und Secrets-Handling für stateful Workloads zu implementieren.
• Grundlegende Sicherheits-, RBAC- und Überwachungspraktiken anzuwenden, um gesunde Cluster und Anwendungen aufrechtzuerhalten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Tägliche praktische Übungen in einer lebendigen OpenShift-Umgebung.
• Szenariobasierte Übungen und Troubleshooting-Workshops.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Helm nutzen möchten, um den Prozess des Installierens und Verwaltens von Kubernetes-Anwendungen zu vereinfachen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Helm zu installieren und zu konfigurieren.
• Wiederholbare Builds von Kubernetes-Anwendungen zu erstellen.
• Anwendungen als Helm-Charts zu teilen.
• Drittanbieteranwendungen, die als Helm-Charts gespeichert sind, auszuführen.
• Realeases von Helm-Paketen zu verwalten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud mit AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ausführen ganzer Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erzeugen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning Workloads auf einem AWS EC2 Server bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf AWS zu installieren und zu konfigurieren.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) zu verwenden, um die Arbeit der Initialisierung eines Kubernetes Clusters auf AWS zu vereinfachen.
• Einen Kubernetes Pipeline zu erstellen und bereitzustellen, um die Automatisierung und Verwaltung von ML Modellen in Produktion zu steuern.
• TensorFlow ML Modelle über mehrere GPUs und Maschinen hinweg, die parallel laufen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Andere verwaltete AWS Dienste zu nutzen, um eine ML Anwendung zu erweitern.

Dieses durch einen Trainer geleitete, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning-Arbeitslasten in der Azure Cloud bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure zu installieren und zu konfigurieren.
• Azure Kubernetes Service (AKS) zur Vereinfachung der Initialisierung eines Kubernetes-Clusters in Azure zu verwenden.
• Eine Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion zu erstellen und bereitzustellen.
• TensorFlow-ML-Modelle auf mehreren GPUs und Maschinen, die parallel laufen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Andere verwaltete AWS-Dienste zur Erweiterung einer ML-Anwendung zu nutzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Workflows für maschinelles Lernen auf Kubernetes erstellen, einsetzen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installation und Konfiguration von Kubeflow vor Ort und in der Cloud.
• ML-Workflows auf der Grundlage von Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Ganze Pipelines für maschinelles Lernen auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
• Verwendung von Kubeflow zum Erstellen und Verwalten von Jupyter-Notebooks.
• ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving-Workloads über mehrere Plattformen hinweg erstellen.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Softwareentwickler und DevOps Fachleute, die lernen möchten, wie man eine lokale Kubernetes Umgebung mit Minikube einrichtet und verwaltet.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Minikube auf ihrem lokalen Rechner zu installieren und zu konfigurieren.
• Die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Kubernetes zu verstehen.
• Container mit kubectl und dem Minikube Dashboard bereitstellen und verwalten.
• Persistente Speicher- und Netzwerklösungen für Kubernetes einrichten.
• Minikube für die Entwicklung, das Testen und das Debuggen von Anwendungen nutzen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und DevOps-Ingenieure, die Minikube als Teil ihres Entwicklungsworkflows nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine lokale Kubernetes Umgebung mit Minikube einzurichten und zu verwalten.
• Verstehen, wie man Anwendungen auf Minikube einsetzt, verwaltet und debuggt.
• Minikube in ihre Continuous Integration und Deployment Pipelines zu integrieren.
• Ihren Entwicklungsprozess mit Hilfe der fortgeschrittenen Funktionen von Minikube zu optimieren.
• Best Practices für die lokale Kubernetes Entwicklung anwenden.