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Schulungsübersicht

Einführung in Kubiya AI

  • Überblick über Kubiya AI
  • Hauptfunktionen und Vorteile
  • Anwendungsbeispiele im DevOps-Bereich

Einrichtung von Kubiya AI

  • Installation und Konfiguration
  • Umgebungseinrichtung
  • Erste Einstellungen und Konfigurationen

Grundlegende Anwendungsfälle

  • Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
  • Überwachung und Alarmierung mithilfe von Kubiya AI
  • Optimierung von CI/CD-Pipelines

Integration von Kubiya AI mit bestehenden DevOps-Werkzeugen

  • Verknüpfung mit CI/CD-Tools wie Jenkins oder GitLab CI
  • Anbindung an Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und GCP
  • Nutzung von Kubiya AI im Zusammenspiel mit Container-Orchestrierungswerkzeugen wie Kubernetes oder Docker

Fortgeschrittene Konfigurationen und Anpassungen

  • Komplexere Automatisierungsprozesse
  • Individuelle Anpassung von Kubiya AI an spezifische Bedürfnisse
  • Aspekte zur Sicherheit und Compliance

Praktische Projekte

  • Umsetzung realer Projekte
  • Praxisnahe Implementierung und Testphase
  • Fehlerbehebung und Optimierung der Lösungen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der DevOps-Prinzipien
  • Erfahrung mit CI/CD-Pipelines
  • Basiskenntnisse zu Cloud-Infrastrukturen

Zielgruppe

  • DevOps-Fachkräfte
  • IT-Manager
  • Systemadministratoren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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