Kubernetes auf Azure (AKS) Schulung

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

• Eigene Docker-Images zu erstellen.
• Große Mengen an Docker-Anwendungen zu deployen und zu verwalten.
• Verschiedene Lösungen zur Container-Orchestrierung zu bewerten und die am besten geeignete auszuwählen.
• Einen kontinuierlichen Integrationsprozess für Docker-Anwendungen einzurichten.
• Docker-Anwendungen in vorhandene Prozesse der kontinuierlichen Integration zu integrieren.
• Ihre Docker-Anwendungen abzusichern.
• Mithilfe von Kubernetes unterschiedliche Umgebungen unter einem gemeinsamen Cluster zu deployen und zu verwalten.
• Einen Kubernetes-Cluster sicher, skalierbar und überwachbar zu gestalten.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Plattformentwickler auf fortgeschrittenem Niveau sowie DevOps-Profis, die lernen möchten, Anwendungen mithilfe von Microservices und Kubernetes zu skalieren.

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

• Skalierbare Microservices-Architekturen zu entwerfen und umzusetzen.
• Anwendungen auf Kubernetes-Clustern bereitzustellen und zu verwalten.
• Helm-Charts zur effizienten Bereitstellung von Diensten zu nutzen.
• Die Funktionsfähigkeit von Microservices in der Produktivumgebung zu überwachen und aufrechtzuerhalten.
• Beste Praktiken im Bereich Sicherheit und Compliance innerhalb einer Kubernetes-Umgebung anzuwenden.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die KI-gestützte Cloud-Anwendungen unter Verwendung von Microsoft Azure entwickeln und bereitstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Ereignisgesteuerte und serverlose Anwendungen mithilfe von Azure Functions zu entwickeln.
• Speicherlösungen sowie virtuelle Maschinen in Azure zu verwalten.
• Webanwendungen mit Azure App Service und Docker-Containern bereitzustellen und zu skalieren.
• KI, maschinelles Lernen sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache mithilfe von Azure AI Services zu integrieren.
• GitHub Copilot zur Unterstützung bei der Entwicklung künstlich-intelligenter Cloud-Anwendungen zu nutzen.

Kubernetes ist eine weit verbreitete Plattform zur Orchestrierung von Containern, die insbesondere dazu genutzt wird, verteilte Anwendungen in großem Umfang zu verwalten.

Dieses vom Kursleiter moderierte Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die KI- und maschinelle Lernverfahren nutzen möchten, um den Einsatz von Ressourcen in Kubernetes zu optimieren, Planungsentscheidungen zu verbessern sowie Autoskalierungsstrategien effizienter zu gestalten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-/ML-Modelle zur Verbesserung der Entscheidungsfindung bei der Zuweisung von Workloads an Kubernetes einzusetzen.
• Prädiktive Analysemethoden zu nutzen, um die Verteilung von CPU-, GPU- und Speicherressourcen optimal zu gestalten.
• Mittels Reinforcement Learning sowie Prognosen zu Metriken intelligente Autoskalierungsverfahren zu implementieren.
• Durch automatisierte Optimierung der Ressourceninfrastruktur Kosten und Verzögerungen im System signifikant zu reduzieren.

Aufbau des Kurses

• Fachkundige Vorträge und vertiefende Diskussionen unter Anleitung des Instruktors.
• Praktische Laborübungen an echten Kubernetes-Clusterumgebungen.
• Handlungsorientierte Aufgaben, bei denen KI-Modelle auf reale Betriebsszenarien angewandt werden.

Individuelle Anpassung des Kurses

• Falls Sie eine maßgeschneiderte Ausgestaltung des Kurses für Ihre spezifische Plattform oder Betriebsanforderungen wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur individuellen Abstimmung.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler sowie technische Fachkräfte aller Kenntnisstufen, die Microsoft Azure nutzen möchten, um KI-Agenten für Geschäftsanwendungen zu entwickeln, zu testen und einzusetzen.

Nach Abschluss des Trainings werden die Teilnehmer das Architekturmodell von KI-Agenten auf Azure verstehen, einen funktionsfähigen Agenten erstellen und konfigurieren sowie diesen an geschäftliche Wissensquellen anschließen. Zudem sind sie in der Lage, Agenten zu bewerten und für den Einsatz vorzubereiten.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Ingenieure, Entwickler sowie Projektmanager, die Azure DevOps nutzen möchten, um optimierte Unternehmensanwendungen schneller als mit herkömmlichen Methoden zu entwickeln und bereitzustellen.

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

• Die grundlegenden Begriffe und Prinzipien von DevOps zu verstehen.
• Die notwendigen Azure DevOps-Werkzeuge für die Softwareentwicklung zu installieren und einzurichten.
• Azure DevOps-Tools und -Dienste zu nutzen, um sich kontinuierlich an Marktveränderungen anzupassen.
• Unternehmensanwendungen zu erstellen sowie aktuelle Entwicklungsprozesse mithilfe von Azure DevOps-Lösungen zu bewerten.
• Teams effizienter zu verwalten und die Bereitstellung von Software zu beschleunigen.
• DevOps-Entwicklungspraktiken in ihrem Unternehmen einzuführen.

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

Kubernetes ist heute eine führende Plattform zur Orchestrierung von Containern.

NobleProg bietet seit 2015 Schulungen zu Docker und Kubernetes an. Dank über 360 erfolgreich abgeschlossener Trainingsprojekte haben wir uns weltweit als eine der renommiertesten Ausbildungsinstitutionen im Bereich Containervirtualisierung etabliert.

Seit 2019 unterstützen wir zudem unsere Kunden dabei, ihre Kompetenzen im Kubernetes-Umfeld nachzuweisen – indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten und zu deren Bestehen motivieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren sowie Kubernetes-Nutzer, die ihre Kenntnisse durch das Bestehen der CKA-Prüfung unter Beweis stellen möchten.

Darüber hinaus legt das Training großen Wert auf den Erwerb praktischer Erfahrungen in der Verwaltung von Kubernetes. Daher empfehlen wir die Teilnahme auch Personen, die nicht planen, die CKA-Prüfung abzulegen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungsbeispiele.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.
• Weitere Informationen zur CKA-Zertifizierung finden Sie unter: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Instruktors in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Dateningenieure mittleren Kenntnisstands, die lernen möchten, wie sie Azure Data Lake Storage Gen2 zur Entwicklung effektiver Lösungen für die Datenanalyse einsetzen können.

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

• Die Architektur sowie die wichtigsten Funktionen von Azure Data Lake Storage Gen2 zu verstehen.
• Den Datenspeicher und Zugriff so zu optimieren, dass sowohl Kosten als auch Leistung berücksichtigt werden.
• Azure Data Lake Storage Gen2 mit anderen Azure-Diensten für Analysezwecke und Datenverarbeitung zu integrieren.
• Lösungen unter Verwendung der API von Azure Data Lake Storage Gen2 zu entwickeln.
• Häufig auftretende Probleme zu beheben sowie Speicherstrategien effektiv zu optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Java-Entwickler mittleren Niveaus, Softwareingenieure sowie Cloud-Enthusiasten, die die Möglichkeiten von Azure OpenAI nutzen möchten, um intelligente Anwendungen zu entwickeln.

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

• Die Grundprinzipien der generativen KI sowie deren Einsatzmöglichkeiten zu verstehen.
• Den Azure OpenAI-Dienst einzurichten und zu verwalten.
• OpenAI-Modelle in Java-Anwendungen zu integrieren.
• KI-gestützte Funktionen in Webanwendungen einzusetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in <Ort> (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Helm nutzen möchten, um den Installations- und Verwaltungsprozess von Kubernetes-Anwendungen zu vereinfachen.

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

• Helm zu installieren und zu konfigurieren.
• Reproduzierbare Builds von Kubernetes-Anwendungen zu erstellen.
• Anwendungen als Helm-Charts zu teilen.
• Drittanbieter-Anwendungen, die als Helm-Charts vorliegen, auszuführen.
• Veröffentlichungen von Helm-Paketen zu verwalten.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler sowie DevOps-Fachkräfte mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die lernen möchten, wie man eine lokale Kubernetes-Umgebung mithilfe von Minikube einrichtet und verwaltet.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Minikube auf ihrem lokalen Rechner zu installieren und zu konfigurieren.
• Die grundlegenden Konzepte sowie die Architektur von Kubernetes zu verstehen.
• Container mithilfe von kubectl und dem Minikube-Dashboard zu implementieren und zu verwalten.
• Dauerhaften Speicher sowie Netzwerklösungen für Kubernetes einzurichten.
• Minikube zur Entwicklung, zum Testen und zur Fehlerbehebung von Anwendungen zu nutzen.

Dieser von einem Instruktor geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler sowie DevOps-Ingenieure mittleren Kenntnisstands, die Minikube als Teil ihres Entwicklungsprozesses nutzen möchten.

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

• Eine lokale Kubernetes-Umgebung mit Minikube einzurichten und zu verwalten.
• Anwendungen auf Minikube erfolgreich bereitzustellen, zu verwalten sowie zu debuggen.
• Minikube in ihre bestehenden CI/CD-Pipelines zu integrieren.
• Ihren Entwicklungsprozess mithilfe fortgeschrittener Minikube-Funktionen zu optimieren.
• Die bewährtesten Methoden für die lokale Kubernetes-Entwicklung anzuwenden.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Dateningenieure mittleren Kenntnisstands, die sich im Umgang mit Azure Synapse Analytics für vielfältige Aufgaben in den Bereichen Datenverarbeitung, Analyse und Visualisierung weiterqualifizieren wollen.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer folgendes vermögen:

• Die zentralen Konzepte, Architektur sowie Komponenten von Azure Synapse Analytics erkennen und beschreiben können.
• Auf der Plattform skalierbare Datenwarehouses anlegen, konfigurieren und verwalten.
• Daten aus unterschiedlichsten Quellen effizient mithilfe von ETL-Verfahren in Azure Synapse einlesen und transformieren.
• Abfragen optimieren, Datensicherheit gewährleisten sowie Azure Synapse mit Power BI und anderen Tools kombinieren, um aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen und Erkenntnisse zu teilen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Cloud-Engineers und IT-Fachkräfte mit Grundkenntnissen, die Terraform nutzen möchten, um Infrastruktur auf der Azure-Plattform zu implementieren, zu verwalten und zu skalieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Terraform sowie dessen Vorteile bei der Infrastrukturautomatisierung zu verstehen.
• Terraform für Azure einzurichten und zu konfigurieren.
• Konfigurationsdateien für Terraform zur Nutzung mit verschiedenen Azure-Diensten zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.
• Terraform zur Verwaltung sowie Skalierung von Azure-Ressourcen einzusetzen.
• Bewährte Vorgehensweisen für die Verwaltung des Terraform-Status sowie die Versionkontrolle umzusetzen.
• Terraform mit Azure DevOps zu integrieren, um automatisierte Bereitstellungen durchzuführen.
• Wiederverwendbare Terraform-Module zur einheitlichen Ressourcenbereitstellung zu entwickeln.
• Erweiterte Funktionen von Terraform für komplexe Infrastrukturprojekte zu nutzen.