Kubiya AI for Cloud Operations Schulung
Kubiya AI ist eine fortschrittliche Plattform, die die Automatisierung und Optimierung des Cloud-Betriebs mithilfe von KI unterstützt. Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern das Wissen und die Fähigkeiten, Kubiya AI in ihre Cloud-Umgebungen zu integrieren, um effizientes Ressourcenmanagement, Kostenoptimierung und Sicherheitsverbesserungen zu ermöglichen.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Cloud-Ingenieure und Betriebsleiter, die ihr Cloud-Infrastrukturmanagement mit Kubiya AI verbessern möchten.
Am Ende der Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Kubiya AI in die Cloud-Infrastruktur zu integrieren.
- Die Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen zu automatisieren.
- Cloud-Kosten mit KI-gestützten Analysen zu optimieren.
- die Cloud-Sicherheit mit KI-gesteuertem Monitoring zu verbessern.
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.
Schulungsübersicht
Einführung in Kubiya AI
- Überblick über Kubiya AI und seine Möglichkeiten
- KI-gestützte Automatisierung in Cloud-Umgebungen
- Die wichtigsten Funktionen von Kubiya AI für das Cloud-Management
Automatisierung von Cloud-Ressourcen
- Automatisierung der Ressourcenbereitstellung mit Kubiya AI
- Verwaltung von Cloud-Umgebungen durch KI-gesteuerte Prozesse
- Integration mit gängigen Cloud-Diensten (AWS, Azure, Google Cloud)
Optimierung der Cloud-Kosten mit KI
- KI-basierte Techniken zur Kostenoptimierung
- Echtzeit-Überwachung von Cloud-Nutzung und -Kosten
- KI-Empfehlungen zur Senkung der Cloud-Kosten
Sicherheitsverbesserungen mit Kubiya AI
- KI-gesteuerte Sicherheitsüberwachung und Bedrohungserkennung
- Automatisierte Reaktionen auf Sicherheitsvorfälle
- Implementierung von Compliance-Prüfungen mit KI
Praktische Übungen mit Kubiya AI
- Einrichten von Kubiya AI für den Cloud-Betrieb
- Praktische Übungen: Automatisierte Verwaltung von Cloud-Ressourcen
- Praktische Übungen: Implementierung von Kostenoptimierungstechniken
Herausforderungen und zukünftige Trends
- Scala Herausforderungen bei der KI-Automatisierung in der Cloud in Bezug auf Flexibilität und Leistung
- Aufkommende Trends bei KI für den Cloud-Betrieb
- Die Zukunft des KI-gestützten Cloud-Managements
Fortgeschrittene Kubiya-KI-Konzepte
- Erforschung fortgeschrittener KI-Funktionen für die Cloud-Automatisierung
- Implementierung fortschrittlicher Sicherheits- und Kosteneinsparungstechniken
- Anpassung von Kubiya AI an spezifische Cloud-Umgebungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, oder Google Cloud)
- Grundkenntnisse der DevOps-Praktiken
- Vertrautheit mit Automatisierungstools
Zielgruppe
- Cloud-Ingenieure
- Betriebsleiter
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Kubiya AI for Cloud Operations Schulung - Booking
Kubiya AI for Cloud Operations Schulung - Enquiry
Kubiya AI for Cloud Operations - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Erfahrungsberichte (4)
sehr freundlich und hilfsbereit
Aktar Hossain - Unit4
Kurs - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Maschinelle Übersetzung
Die manuelle serverlose Einrichtung. Außerdem hatte ich keine Idee sls Web-Konsole verlässt, das ist schön.
Rafal Kucharski - The Software House sp. z o.o.
Kurs - Serverless Framework for Developers
Maschinelle Übersetzung
Alles gut, nichts zu verbessern
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Kurs - AWS Lambda for Developers
Maschinelle Übersetzung
IOT-Anwendungen
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Kurs - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Maschinelle Übersetzung
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Advanced Amazon Web Services (AWS) CloudFormation
7 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Cloud-Ingenieure und -Entwickler, die CloudFormation zur Verwaltung von Infrastrukturressourcen innerhalb des AWS-Ökosystems verwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Implementierung von CloudFormation-Vorlagen zur Automatisierung der Infrastrukturverwaltung.
- Vorhandene AWS-Ressourcen in CloudFormation zu integrieren.
- StackSets verwenden, um Stacks über mehrere Konten und Regionen hinweg zu verwalten.
Amazon DynamoDB for Developers
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die eine DynamoDB NoSQL Datenbank in eine auf AWS gehostete Webanwendung integrieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
- die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Integration von Daten in DynamoDB zu beginnen.
- DynamoDB in Webanwendungen und mobile Anwendungen zu integrieren.
- Daten in AWS mit AWS-Services bewegen.
- Operationen mit AWS DAX implementieren.
AWS IoT Core
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Ingenieure, die IoT-Geräte auf AWS bereitstellen und verwalten möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine IoT-Plattform aufzubauen, die die Bereitstellung und Verwaltung eines Backends, eines Gateways und von Geräten auf AWS umfasst.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 StundenDiese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die AWS IoT Greengrass-Funktionen installieren, konfigurieren und verwalten möchten, um Anwendungen für verschiedene Geräte zu erstellen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, mit AWS IoT Greengrass Anwendungen auf intelligenten Geräten zu erstellen, bereitzustellen, zu verwalten, zu sichern und zu überwachen.
AWS Lambda for Developers
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (vor Ort oder aus der Ferne) richtet sich an Entwickler, die AWS Lambda nutzen möchten, um Dienste und Anwendungen in der Cloud zu erstellen und bereitzustellen, ohne sich um die Bereitstellung der Ausführungsumgebung (Server, VMs und Container, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Speicher usw.) kümmern zu müssen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Konfigurieren Sie AWS Lambda, um eine Funktion auszuführen.
- FaaS (Functions as a Service) und die Vorteile der serverlosen Entwicklung zu verstehen.
- AWS Lambda-Funktionen erstellen, hochladen und ausführen.
- Lambda-Funktionen mit verschiedenen Ereignisquellen integrieren.
- Lambda-basierte Anwendungen zu verpacken, bereitzustellen, zu überwachen und Fehler zu beheben.
Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die lernen möchten, wie man Microservices auf Microsoft Azure Service Fabric (ASF) aufbaut.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
- ASF als Plattform für den Aufbau und die Verwaltung von Microservices zu nutzen.
- Die wichtigsten Konzepte und Modelle für die Programmierung von Microservices zu verstehen.
- Einen Cluster in Azure zu erstellen.
- Microservices vor Ort oder in der Cloud bereitstellen.
- Debuggen und Fehlersuche in einer laufenden Microservice-Anwendung.
AWS CloudFormation
7 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die mit AWS CloudFormation den Prozess der Verwaltung der AWS-Cloud-Infrastruktur automatisieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Aktivieren Sie AWS-Services, um mit der Verwaltung der Infrastruktur zu beginnen.
- Das Prinzip „Infrastruktur als Code“ verstehen und anwenden.
- Steigern Sie die Qualität und senken Sie die Kosten für die Bereitstellung der Infrastruktur.
- Schreiben von AWS CloudFormation Templates mit YAML.
Mastering DevOps with AWS Cloud9
21 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von DevOps-Praktiken vertiefen und die Entwicklungsprozesse mit AWS Cloud9 optimieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
- AWS Cloud9 für DevOps-Workflows einrichten und konfigurieren.
- Implementierung von Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD).
- Automatisieren von Test-, Überwachungs- und Bereitstellungsprozessen mit AWS Cloud9.
- Integrieren Sie AWS-Services wie Lambda, EC2 und S3 in DevOps-Arbeitsabläufe.
- Verwenden Sie Versionskontrollsysteme wie GitHub oder GitLab in AWS Cloud9.
Fn Project
7 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Programmierer und Entwickler, die Fn für die Erstellung von serverlosen Anwendungen und Diensten nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
- Fn einzurichten, um Verzeichnisse und Funktionen zu erstellen.
- Anwendungen mit verschiedenen Programmiersprachen zu erstellen.
- Funktionen zu überwachen, um Probleme in der Entwicklungs- und Bereitstellungsphase zu beheben.
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
4 StundenZusammenfassung:
- Grundlagen der IoT-Architektur und -Funktionen
- "Dinge", "Sensoren", Internet und die Abbildung zwischen den Geschäftsfunktionen des IoT
- Das Wesentliche aller IoT-Softwarekomponenten - Hardware, Firmware, Middleware, Cloud und mobile App
- IoT-Funktionen - Flottenmanager, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarmierung, Sensor-Onboarding, "Ding"-Onboarding, Geo-Fencing
- Grundlagen der Kommunikation von IoT-Geräten mit der Cloud mit MQTT.
- Anbindung von IoT-Geräten an AWS mit MQTT (AWS IoT Core).
- Verbindung des AWS IoT-Kerns mit der AWS Lambda-Funktion für Berechnungen und Datenspeicherung.
- Verbindung von Raspberry PI mit AWS IoT-Kern und einfacher Datenkommunikation.
- Alarme und Ereignisse
- Sensor-Kalibrierung
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
8 StundenZusammenfassung:
- Grundlagen der IoT-Architektur und -Funktionen
- "Dinge", "Sensoren", Internet und die Abbildung zwischen den Geschäftsfunktionen des IoT
- Wesentliche Bestandteile aller IoT-Softwarekomponenten - Hardware, Firmware, Middleware, Cloud und mobile App
- IoT-Funktionen - Flottenmanager, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarmierung, Sensor-Onboarding, "Ding"-Onboarding, Geo-Fencing
- Grundlagen der Kommunikation von IoT-Geräten mit der Cloud mit MQTT.
- Anbindung von IoT-Geräten an AWS mit MQTT (AWS IoT Core).
- Verbindung des AWS IoT-Kerns mit der AWS Lambda-Funktion für Berechnungen und Datenspeicherung mit DynamoDB.
- Verbindung von Raspberry PI mit AWS IoT-Kern und einfacher Datenkommunikation.
- Praktische Übungen mit Raspberry PI und AWS IoT Core, um ein intelligentes Gerät zu bauen.
- Visualisierung von Sensordaten und Kommunikation mit Webinterface.
OpenFaas for Developers
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (vor Ort oder aus der Ferne) richtet sich an Entwickler, die OpenFaas verwenden möchten, um ereignisgesteuerte Funktionen zu erstellen, zu erstellen, zu testen, zu debuggen und bereitzustellen, ohne sich um die Verwaltung der zugrunde liegenden Serverinfrastruktur kümmern zu müssen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Installieren und Konfigurieren von OpenFaas.
- Beliebige Binärdateien oder Code als serverlose Funktion zu verpacken, ohne sich wiederholende Boiler-Plate-Codierung.
- Sich von AWS Lambda zu entkoppeln, um Lock-in zu vermeiden.
- Ereignisgesteuerte Funktionen auf einem Server vor Ort oder in der Cloud bereitzustellen.
Parallel Programming with OpenMP
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Software-Ingenieure, die parallele Anwendungen mit OpenMP entwickeln möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Parallele Programmierung mit Fortran in OpenMP zu verstehen und anzuwenden.
- Parallele Berechnung von Fraktalen zur Darstellung mehrerer Pixel und Zeichen.
- Vektorielle Programmierung mit SIMD-Erweiterungen für HPC-Systeme zu implementieren.
- Parallele Blöcke hinzufügen, um Parallelität im gemeinsamen Speicher zu spezifizieren.
Serverless Framework for Developers
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (vor Ort oder remote) richtet sich an Entwickler, die Serverless Framework auf AWS und anderen Cloud-Plattformen verwenden möchten, um Microservice-Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
- Einrichten von Serverless Framework für die Arbeit mit Rechendiensten wie AWS Lambda.
- die Komplexität und Kosten der Bereitstellung von Microservices auf verschiedenen Cloud-Plattformen zu reduzieren.
- Ereignisse auszusenden und zu erfassen und Funktionen automatisch auszuführen.
Serverless on Kubernetes Fundamentals
21 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und DevOps-Ingenieure, die einen serverlosen Ansatz für die Erstellung von Unternehmensanwendungen in Kubernetes nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Das Kubernetes-System einrichten und konfigurieren, um mit der Entwicklung einer serverlosen Architektur zu beginnen.
- Verstehen der Konzepte und Prinzipien, die für serverlose Umgebungen grundlegend sind.
- Betreiben Sie die für die serverlose Entwicklung notwendigen Toolchains und integrieren Sie diese mit Kubernetes-Komponenten.
- Sie beherrschen die Programmiersprache Python und wenden sie an, um serverlose Systeme zu implementieren.
- Sichern Sie Unternehmensanwendungen, die über ein serverloses Framework auf Kubernetes bereitgestellt werden.
- Moderne Cloud-Computing-Methoden bei der Optimierung von DevOps-Aufgabenverarbeitungsabläufen nutzen.