Containers and Virtual Machines (VMs) Schulungen in München

Edge AI ist ein Paradigma, das sich darauf konzentriert, maschinelles Lernen nahe an Datenquellen auszuführen, um eine geringe Latenz, effizientes und skalierbares Verarbeitungsumfeld zu erreichen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die AI-Arbeitslasten in Kubernetes-basierten Edge-Umgebungen bereitstellen, orchestrieren und optimieren möchten.

Durch das Absolvieren dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Leichte Kubernetes-Distributionen für Edge-Bereitstellungen einzurichten.
• AI-Inferenz-Arbeitslasten effektiv auf eingeschränkten Edge-Knoten bereitzustellen.
• Herausforderungen bei der Konnektivität und Synchronisierungsmuster zu bewältigen.
• Die Leistung, Speicherung und Netzwerk für realistische Edge-Szenarien zu optimieren.

Kursformat

• Geleitete Präsentationen mit Beispielen aus der Praxis.
• Szenario-basierte Labore und praktische Übungen zur Edge-Bereitstellung.
• Praktische Erfahrungen mit Kubernetes-Edge-Frameworks.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für Ihre Edge-Plattform zu organisieren, kontaktieren Sie uns.

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.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainings, der Validierung, Verpackung und Bereitstellung von Modellen maschinellen Lernens unter Verwendung containerisierter Pipelines und GitOps-Workflows.

Dieses von einem Dozenten angeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die automatisierte, skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes erstellen möchten.

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

• End-to-End CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen zu entwickeln.
• GitOps-Workflows für die Bereitstellung und Versionsverwaltung von Modellen umzusetzen.
• Das Training, Testen und Verpacken von ML-Modellen zu automatisieren.
• Monitoring, Alarmierung und Rollback-Strategien zu integrieren.

Kursformat

• Von einem Dozenten angeleitete Präsentationen und technische Tiefgangsbesprechungen.
• Hands-on-Übungen zur Erstellung realer CI/CD-Workflows.
• Live-Lab-Praxis bei der Bereitstellung von ML-Arbeitslasten auf Kubernetes.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Organisationen können auf Wunsch angepassten Inhalt anfordern, der mit ihren internen MLOps-Tools und -Infrastruktur ausgerichtet ist.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um das Erstellen, Training und Bereitstellen von Machine-Learning-Aufgaben in Kubernetes zu vereinfachen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenene, die lernen möchten, verlässliche ML-Workflows mit Kubeflow zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer die Fähigkeiten erworben haben, um:

• Sich in das Kubeflow-Ökosystem und die Kernkomponenten zu navigieren.
• Wiederholbare Workflows mit Kubeflow Pipelines zu erstellen.
• Skalierbare Training-Jobs in Kubernetes auszuführen.
• Maschinelles Lernen-Modelle effizient mit Kubeflow Serving bereitzustellen.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und kooperative Diskussionen.
• Hands-on-Lab mit echten Kubeflow-Komponenten.
• Praktische Übungen zum Erstellen von end-to-end-ML-Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Angepasste Versionen dieses Trainings können angeordnet werden, um sich an die Technologie-Stack und Projektanforderungen Ihres Teams anzupassen.

CI/CD für KI ist ein strukturierte Ansatz, um die Verpackung, das Testen, die Containerisierung und die Bereitstellung von Modellen mittels Continuous Integration und Continuous Delivery-Pipelines zu automatisieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die end-to-end KI-Modelllieferungsworkflows mit Docker und CI/CD-Plattformen automatisieren möchten.

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

• Automatische Pipelines für das Erstellen und Testen von KI-Modellcontainern zu erstellen.
• Versionskontrolle und Wiederholbarkeit in Modellzyklen umzusetzen.
• Automatisierte Bereitstellungsstrategien für KI-Dienste zu integrieren.
• CI/CD-Best Practices, die auf Machine Learning-Operationen zugeschnitten sind, anzuwenden.

Kursformat

• Trainergeleitete Präsentationen und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und praktische Implementierungsübungen.
• Realistische CI/CD-Workflow-Simulationen in einer kontrollierten Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Wenn Ihre Organisation angepasste Pipeline-Workflows oder Plattformintegrationen erfordert, kontaktieren Sie uns, um diesen Kurs anzupassen.

Dieses von einem Trainer geführte, live durchgeführte Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Kubernetes-Administratoren und DevOps-Ingenieure, die ihre Überwachungskompetenzen für Kubernetes-Clustern mit Prometheus und Grafana erweitern möchten.

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

• Prometheus und Grafana für die Überwachung von Kubernetes einzurichten.
• Wichtige Metriken für Pods, Knoten und Dienste zu überwachen.
• Dynamische Dashboards zur Visualisierung der Clustergesundheit und Leistung zu erstellen.
• Warnstrategien für eine proaktive Fehlerbehebung umzusetzen.
• Bewährte Methoden zur Skalierung von Überwachungslösungen in Kubernetes-Umgebungen anzuwenden.

Die hybride AI-Bereitstellung ist die Praxis, KI-Inferenz über Cloud-, On-Premise- und Edge-Umgebungen unter Verwendung vereinter containerbasierter Workflows zu betreiben.

Diese vom Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die daran interessiert sind, verteilte AI-Inferenzsysteme über heterogene Umgebungen zu designen und bereitzustellen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Sichere und skalierbare containerisierte AI-Dienste für mehrstandortige Umgebungen zu erstellen.
• KI-Inferenz-Workloads in der Cloud, auf lokalen Servern und Edge-Geräten mit Docker bereitzustellen.
• Orchestrierungstools zu integrieren, um verteilte AI-Betriebsabläufe zu automatisieren.
• Inferenz-Latenz, Zuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit über unterschiedliche Infrastrukturen zu optimieren.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und expertengeführte Diskussionen.
• Umfangreiche praktische Übungen und angewandte Aufgaben.
• Realweltausprobierungen in einer kontrollierten Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für angepasste Anpassungen, um diesen Kurs mit der Infrastruktur oder den Use Cases Ihrer Organisation in Einklang zu bringen, kontaktieren Sie uns, um die Schulung anzupassen.

Kubernetes ist eine Open-Source-Plattform zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung vonContainerverpackten Anwendungen.

Dieses instruktorbasierte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Professionals mit grundlegenden bis mittleren Kenntnissen, die die Kernkonzepte und Komponenten von Kubernetes kennenlernen möchten und diese zur Verwaltung von Containeranwendungen in großen Maßstäben einsetzen wollen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Kubernetes-Architektur und -Komponenten verstehen.
• Kontainer in einem Kubernetes-Cluster bereitstellen und verwalten.
• Netzwerke, Speicher und Skalierung für Workloads konfigurieren.
• Häufige Probleme beheben und beste Praktiken für die Clusterbetrieb einhalten.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Ingenieure und Entwickler, die Kubernetes nutzen möchten, um Container und Clusterkomponenten in einem sicheren und skalenfähigen Umfeld zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.

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

• Die Architektur, die Kernkonzepte und die Komponenten eines Kubernetes-Ökosystems zu verstehen.
• Einen Kubernetes-Cluster für Container-Orchestrierung einzurichten, zu installieren und zu konfigurieren.
• Zu lernen, wie man Kubernetes-Befehle mit der Kommandozeile ausführt.
• Praktische Erfahrungen von Grundlagen bis fortgeschrittene Kubernetes-Operationen und -Verwaltung zu sammeln.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zum Erstellen von tragbaren, isolierten und sicheren Bereitstellungsumgebungen für KI-Inferenzdienste verwendet wird.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit Anfänger- bis fortgeschrittenem Niveau, die sichere und portable KI-Inferenz-Microservices erstellen möchten, die konsistent auf lokalen Rechnern, Servern oder Cloud-VMs bereitgestellt werden können.

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

• Leichtgewichtige Inferenzcontainer für lokale und Cloud-Bereitstellungen zu erstellen.
• Containerisierte KI-Dienste mit bewährten Methoden sicherzustellen.
• Portierbare Microservice-Workflows für konsistente Umgebungen zu implementieren.
• KI-Inferenzendpunkte über verschiedene Infrastrukturen bereitzustellen.

Kursformat

• Geführte Vorlesungen, die mit praktischen Demonstrationen verbunden sind.
• Praktische Übungen zur Vertiefung von Bereitstellungs- und Sicherheitstechniken.
• Live-Lab-Übungen zum Erstellen und Ausführen portabler Inferenzdienste.

Kursanpassungsoptionen

• Um diesen Kurs an Ihre Infrastruktur oder Ihr KI-Tooling anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte.

In diesem von einem Dozenten geleiteten Live-Training an <Standort> (vor Ort oder remote) lernen die Teilnehmer, wie sie eine Reihe von Beispielservern in Containern bereitstellen und dann diese containerisierten Server in einem Kubernetes-Cluster automatisieren, skalieren und verwalten. Das Training setzt sich mit fortgeschritteneren Themen fort und führt die Teilnehmer durch den Prozess der Sicherung, Vernetzung und Überwachung eines Kubernetes-Clusters.

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

• einen Docker-Container einzurichten und auszuführen.
• containerisierte Datenbanken und Server bereitzustellen.
• einen Docker- und Kubernetes-Cluster einzurichten.
• Kubernetes zur Bereitstellung und Verwaltung unterschiedlicher Umgebungen im selben Cluster zu nutzen.
• einen Kubernetes-Cluster zu sichern, zu skalieren und zu überwachen.

GPU-Beschleunigung ist entscheidend, um hochperformante Deep-Learning-Aufgaben skalierbar und effizient auszuführen.

Diese vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachkräfte, die lernen möchten, GPU-beschleunigte KI-Aufgaben in Docker-Containern zu konfigurieren, zu optimieren und auszuführen.

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

• GPU-beschleunigte Container für das Training und die Inferenz zu erstellen und auszuführen.
• CUDA, Treiber und Laufzeitbibliotheken für containerisierte KI-Arbeitsabläufe zu konfigurieren.
• Ressourcenallokation und -isolation für GPU-intensiv arbeitende Anwendungen zu optimieren.
• Skalierbare, containerisierte Deep-Learning-Dienste in Produktionsumgebungen bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Anleitung, unterstützt durch praktische Beispiele aus der Praxis.
• Übungsbasierte Praxis mit Fokus auf GPU-beschleunigte Entwicklung.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf Ihre Infrastruktur oder GPU-Stack abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die containerisierte Anwendungen mit Kubernetes effektiv bereitstellen, verwalten und skalieren möchten.

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

• Die Kubernetes-Architektur und ihre Komponenten zu verstehen.
• Ressourcen mithilfe von Namespaces effektiv zu isolieren.
• Workloads mit Deployments, StatefulSets und DaemonSets zu verwalten und anzupassen.
• Definieren von Rechenressourcen mit Requests und Limits.
• Arbeiten mit Jobs und CronJobs für geplante Aufgaben.
• Verstehen von Services und DNS innerhalb von Kubernetes.
• Anwendungen mit Ingress zugänglich machen.
• ConfigMaps, Secrets und Persistent Volumes zu verwalten.
• Skalieren und Upgraden von Kubernetes-Clustern mit fortgeschrittenen Strategien.
• Analysieren und Beheben von Kubernetes-Problemen.
• Effiziente Bereitstellung von Ressourcen mithilfe von Helm-Diagrammen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an mittlere bis fortgeschrittene Entwickler, DevOps Fachleute und Architekten, die belastbare Anwendungen mithilfe von Microservices, Containern und Pipelines für die kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) entwerfen, bereitstellen und verwalten möchten.

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

• Verstehen und Implementieren der Microservices-Architektur.
• Containerisierte Anwendungen mit Docker und Kubernetes bereitstellen und verwalten.
• CI/CD-Pipelines für automatisierte Bereitstellungen einrichten und optimieren.
• Best Practices für Sicherheit, Überwachung und Beobachtbarkeit anwenden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (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.

Lernen Sie die Grundlagen von Containern, Kubernetes und OpenShift in einem praktischen, handlungsorientierten Kurs, der für Entwickler, DevOps-Ingenieure und IT-Fachkräfte konzipiert ist. Die Teilnehmer lernen, wie man containerisierte Anwendungen erstellt, Workloads bereitstellt, Kubernetes-Ressourcen verwaltet und OpenShift nutzt, um die moderne Anwendungsbereitstellung in Cloud- und Hybridumgebungen zu optimieren.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zur Erstellung reproduzierbarer, portabler und skalierbarer Umgebungen für ML-Systeme verwendet wird.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachleute, die lernen möchten, vollständige ML-Pipelines unter Verwendung von Docker zu containerisieren und zu operationalisieren.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Trainings-, Validierungs- und Inferenzworkloads containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines unter Verwendung von Docker und unterstützenden Tools entwerfen und orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten implementieren.
• ML-Services in containerisierten Umgebungen bereitstellen, überwachen und skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen mit praktischen Demonstrationen.
• Praktische Übungen, die sich auf das Erstellen realer ML-Pipeline-Komponenten konzentrieren.
• Live-Lab-Implementierung für end-to-end containerisierte Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Für angepasste Schulungen, die sich an spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse anpassen, kontaktieren Sie uns für Diskussionen über Optionen.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die konsistente, portable und reproduzierbare Umgebungen für AI- und Machine-Learning-Aufgaben bereitstellt.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die ML-Codebasen, Abhängigkeiten und Modelle mit Docker für verlässliche Entwicklungs- und Produktionsabläufe konsolidieren möchten.

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

• Docker-Images für AI- und ML-Anwendungen zu erstellen und zu verwalten.
• Machine-Learning-Pipelines, Tools und Abhängigkeiten in Containern zu betreiben.
• Docker-Umgebungen für Leistungsfähigkeit und Portabilität zu optimieren.
• Containerisierte ML-Dienste in verschiedenen Laufzeitumgebungen bereitzustellen.

Kursformat

• Konzeptdemonstrationen, unterstützt durch geleitete Diskussionen.
• Praktische Übungen mit Fokus auf realistische Containerisierungsaufgaben.
• Praktische Implementierung in Live-Lab Docker-Umgebungen.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um diesen Kurs für Ihre organisatorische Umgebung anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen zu besprechen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Anfängerknowledge, die die Grundlagen von Kubefirst lernen möchten und erfahren wollen, wie es die Verwaltung von Kubernetes- und Swarm-Clustern im Unternehmensumfeld vereinfacht, sicherer und schneller macht.

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

• Eine Kubefirst-Entwicklungsumgebung einzurichten.
• Einen grundlegenden Kubefirst-Code zu schreiben und auszuführen.
• Code mit Kubefirst-Direktiven und Klauseln zu kommentieren.
• Kubefirst-APIs und -Bibliotheken zu verwenden.
• Kubefirst-Anwendungen zu profilieren und zu debuggen.

Diese Live-Schulung in München (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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und DevOps-Ingenieure, die Microservices mit Spring Cloud und Docker erstellen, bereitstellen und verwalten möchten.

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

• Microservices mit Spring Boot und Spring Cloud zu entwickeln.
• Anwendungen mit Docker und Docker Compose zu containerisieren.
• Service Discovery, API Gateways und Inter-Service Kommunikation zu implementieren.
• Microservices in Produktionsumgebungen überwachen und sichern.
• Bereitstellung und Orchestrierung von Microservices mit Kubernetes.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in München (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.

Schulungsziele: Erwerb von theoretischen und praktischen Fähigkeiten im Umgang mit Docker und Kubernetes.

In diesem durch einen Dozenten geführten Live-Training in München (vor Ort oder remote) lernen die Teilnehmer, Docker-Container zu erstellen und zu verwalten. Anschließend wird eine Beispielanwendung in einem Container deployt. Die Teilnehmer lernen auch, wie sie ihre containerisierten Anwendungen mit Kubernetes automatisieren, skalieren und verwalten können. Schließlich geht das Training auf fortgeschrittene Themen ein und führt die Teilnehmer durch den Prozess der Sicherverstellung, Skalierung und Überwachung eines Kubernetes-Clusters.

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

• Einen Docker-Container einzurichten und auszuführen.
• Eine containerisierte Server- und Webanwendung zu deployen.
• Docker-Images zu erstellen und zu verwalten.
• Einen Docker- und Kubernetes-Cluster einzurichten.
• Mit Kubernetes eine clustergesteuerte Webanwendung zu deployen und zu verwalten.
• Einen Kubernetes-Cluster sicher, skalierbar und überwachbar zu machen.

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

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung in München (online oder vor Ort) lernen die Teilnehmer, wie sie eine Container-Umgebung im Produktionsmaßstab mit Kubernetes auf AKS einrichten und verwalten.

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

• Kubernetes auf AKS zu konfigurieren und zu verwalten.
• Einen Kubernetes-Cluster einzurichten, zu verwalten und zu skalieren.
• Containerisierte (Docker) Anwendungen auf Azure bereitzustellen.
• Eine bestehende Kubernetes-Umgebung von vor Ort in die AKS-Cloud migrieren.
• Integrieren Sie Kubernetes mit Continuous Integration (CI) Software von Drittanbietern.
• Sicherstellung von Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery in Kubernetes.

Erfahren Sie, wie Sie Container-Umgebungen mit Docker, Kubernetes und OpenShift erstellen, bereitstellen und verwalten. Dieses fünftägige Training mit viel Praxisbezug behandelt Container-Images, Kubernetes-Workloads, Clusternetzwerktechnik, Speicher, Sicherheit, Monitoring und praktisches OpenShift-Administration. Die Teilnehmer erwerben die Fähigkeiten, die zum Betrieb moderner Container-Plattformen und zur Fehlersuche bei Anwendungen in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen erforderlich sind.

Dieses von einem Dozenten angeführte, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Containeranwendungen in großem Umfang automatisieren, sicher und überwachen möchten.

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

• Kubernetes verwenden, um verschiedene Umgebungen im selben Cluster bereitzustellen und zu verwalten
• Einen Kubernetes-Cluster sichern, skalieren und überwachen

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion
• Viele Übungen und Praxis
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.

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/

Dieser vom Trainer geführte, Live-Kurs in München gibt den Teilnehmern einen Überblick über Rancher und demonstriert durch praktische Übungen, wie man mit Rancher einen Kubernetes-Cluster bereitstellt und verwalten kann.

Istio ist ein quelloffener Service Mesh, der auf Kubernetes läuft, um sicher, beobachtbare und verwalbare Verbindungen zwischen Microservices bereitzustellen. Durch die Nutzung von Istios Envoy-basierten Sidecar-Proxys können Teams Richtlinien erzwingen, Kommunikation mit mTLS sichern, tiefgreifende Sichtbarkeit in den Datenverkehr gewinnen und Skalierbarkeit verbessern.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die Microservices-Anwendungen mit Istio auf Kubernetes bereitstellen, sichern und verwalten möchten.

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

• Istio auf Kubernetes-Clustern zu installieren und zu konfigurieren.
• Service Mesh-Konzepte wie Verkehrsmanagement, Sicherheit und Beobachtbarkeit zu verstehen und anzuwenden.
• Microservices-Anwendungen in einem Istio-Service Mesh bereitzustellen.
• Dienst-zu-Dienst-Kommunikation mit mutual TLS (mTLS) und Zero Trust-Prinzipien zu sichern.
• Microservices mit Prometheus, Grafana und Jaeger zu überwachen, zu tracen und zu troubleshooten.
• Istio mit Calico für erweiterte Netzwerkrichtlinien und Sicherheit zu integrieren.

Kursformat

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

Kursanpassungsoptionen

• Für ein angepasstes Training für diesen Kurs kontaktieren Sie uns, um die Anforderungen zu besprechen.

Die Entwicklung von Mikroservices und Containern in den letzten Jahren hat erheblich verändert, wie wir Software entwerfen, entwickeln, bereitstellen und betreiben. Moderne Anwendungen müssen für Skalierbarkeit, Elastizität, Ausfalltoleranz und Veränderung optimiert sein. Getrieben von diesen neuen Anforderungen erfordern moderne Architekturen eine andere Menge an Mustern und Praktiken. In diesem Training untersuchen wir Wege, diese neuen Anforderungen zu identifizieren, zu verstehen und darauf einzugehen.

Zielgruppe
Dieses Training richtet sich an Personen, die grundlegend mit Container-Technologie und Kubernetes-Konzepten vertraut sind, aber vielleicht noch an praktischer Erfahrung mangeln. Es basiert auf Anwendungsfällen und Erkenntnissen aus realen Projekten, um Menschen zu inspirieren, bessere cloudbasierte Anwendungen zu erstellen und zu verwalten.

• Entwickler
• Betriebspersonal
• DevOps
• QA-Engineer
• IT-Projektmanager

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen
• Viele Übungen und Praxiseinsätze
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für ein angepasstes Training zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training in München (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 München (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Ingenieure, die Kubernetes und Gitlab verwenden möchten, um den DevOps-Lebenszyklus zu automatisieren.

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

• Automatisieren von Anwendungs-Builds, Tests und Bereitstellungen.
• Eine automatisierte Build-Infrastruktur zu erstellen.
• Eine Anwendung in einer containerisierten Cloud-Umgebung bereitstellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Kubernetes-Praktiker, die sich auf die CKS-Prüfung vorbereiten möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer wissen, wie man Kubernetes-Umgebungen und containerbasierte Anwendungen während der verschiedenen Stufen des Lebenszyklus einer Anwendung sicher macht: Build, Bereitstellung und Laufzeit.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und DevOps-Ingenieure, die einen serverlosen Ansatz für das Erstellen von Unternehmensanwendungen in Kubernetes nutzen möchten.

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

• Das Kubernetes-System einzurichten und zu konfigurieren, um mit einer serverlosen Architektur zu entwickeln.
• Die Konzepte und Prinzipien zu verstehen, die für serverlose Umgebungen grundlegend sind.
• Die notwendigen Toolchains für das serverlose Entwickeln zu betreiben und sie mit Kubernetes-Komponenten zu integrieren.
• Ihre Fähigkeiten in der Python-Programmiersprache zu üben und sie anzuwenden, um serverlose Systeme zu implementieren.
• Unternehmensanwendungen, die über einen serverlosen Framework auf Kubernetes bereitgestellt werden, zu sichern.
• Moderne Cloud-Computing-Methoden zur Optimierung von DevOps-Aufgabenablaufverarbeitungsworkflows zu nutzen.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die einen Kubernetes-Cluster über die Standard-Sicherheitseinstellungen hinaus sicher machen möchten.

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

• Die Schwachstellen zu verstehen, die durch eine Standard-Kubernetes-Installation offengelegt werden.
• Nicht autorisierten Zugriff auf die Kubernetes-API, Datenbank und andere Dienste zu verhindern.
• Einen Kubernetes-Cluster vor unbeabsichtigten oder böswilligen Zugriffen zu schützen.
• Eine umfassende Sicherheitsrichtlinie und eine Reihe von Best Practices zusammenzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die ihre Docker-Kenntnisse vertiefen möchten, um Anwendungen im größeren Maßstab bereitzustellen, ohne die Kontrolle zu verlieren.

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

• Ihre eigenen Docker-Images zu bauen.
• Eine große Anzahl von Docker-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Verschiedene Container-Orchestrierungslösungen zu bewerten und die am besten geeignete auszuwählen.
• Einen stetigen Integrationsprozess für Docker-Anwendungen einzurichten.
• Docker-Anwendungen in bestehende stetige Integrationsprozesse zu integrieren.
• Ihre Docker-Anwendungen abzusichern.

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

Dieses 7-tägige Programm bietet eine umfassende, praxisnahe Einführung in das Entwerfen, Bereitstellen und Betreiben cloudnativer Anwendungen mit modernen DevOps-Praktiken.

Die Teilnehmenden erfahren, wie sie skalierbare Microservice-Architekturen entwerfen, Container-Umgebungen optimieren und Produktionsworkloads unter Kubernetes verwalten. Der Kurs behandelt fortgeschrittene Bereitstellungsstrategien, GitOPs-basierte Automatisierung sowie Observability-Praktiken, um die Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit der Systeme sicherzustellen.

Ein besonderes Augenmerk liegt auf operativen Herausforderungen in der Praxis, darunter Incident Response (Störungsmanagement), Failure Simulation (Ausfallsimulation) und Root-Cause-Analyse (Ursachenanalyse). Das Programm endet mit dem Einsatz KI-gestützter Tools zur Unterstützung bei der Fehlersuche und zur Beschleunigung operativer Entscheidungsprozesse.

Nach Abschluss der Schulung haben die Teilnehmenden ein klares Verständnis davon, wie man resiliente verteilte Systeme in einer Kubernetes-Umgebung aufbaut, bereitstellt, überwacht und wartet.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Docker verwenden möchten, um Software als Container statt als traditionelle eigenständige Software bereitzustellen und zu verwalten.

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

• Docker zu installieren und zu konfigurieren.
• Software-Containerisierung zu verstehen und umzusetzen.
• Docker-basierte Anwendungen zu verwalten.
• Verschiedene Docker-Anwendungen und Systeme zu vernetzen.
• Docker-Registries zu verstehen und zu bearbeiten.

Dieser dozentengeführte, live stattfindende Kurs in München (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Ingenieure und Systemadministratoren mit mittlerem bis fortgeschrittenem Wissenstand, die selbst gehostete Kubernetes-Cluster ohne Cloud-Abhängigkeiten bereitstellen und verwalten möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer: Produktionsreife Kubernetes-Cluster mit kubeadm auf Bare-Metal-Systemen oder virtuellen Maschinen bereitstellen können; Hochverfügbarkeits-Control-Planes und etcd-Cluster konfigurieren können; Container-Netzwerk- und Speichertechnologien für selbstverwaltete Umgebungen implementieren können; Überwachung und Observability mit selbst gehosteten Lösungen einrichten können.

In dieser vom Trainer geleiteten Live-Schulung in München erlernen die Teilnehmer die Grundlagen zur Entwicklung von Microservices mit Spring Cloud und Docker. Das erworbene Wissen wird durch praktische Übungen und die schrittweise Entwicklung von Beispiel-Microservices vertieft.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• die Grundlagen von Microservices zu verstehen,
• Docker zur Erstellung von Containern für Microservices-Anwendungen einzusetzen,
• containerisierte Microservices mit Spring Cloud und Docker zu erstellen und bereitzustellen,
• Microservices mit Discovery-Diensten und dem Spring Cloud API Gateway zu integrieren,
• Docker Compose für End-to-End-Integrationstests zu nutzen.

OpenShift ist eine der führenden Kubernetes-basierten Plattformen für das Bereitstellen und Verwalten von containerisierten Anwendungen in Cloud-, Hybrid- und On-Premises-Umgebungen.

Dieser praxisorientierte Kurs vermittelt Teilnehmern, wie man OpenShift-Cluster installiert, verwaltet und Fehler behebt, wobei Security-, Netzwerk- und Speicher-Best Practices angewendet werden. Durch praktische Übungen erwerben die Teilnehmer die Fähigkeiten, um produktionsreife OpenShift-Umgebungen sicher zu verwalten.

Lernen Sie, wie Sie containerisierte Anwendungen mit OpenShift entwickeln, bereitstellen und verwalten – einer der führenden Kubernetes-basierten Plattformen für Cloud-native Entwicklungen. Dieses praxisorientierte Training behandelt Anwendungsbereitstellung, Container, Networking, CI/CD-Workflows und DevOps-Prozesse, wodurch die Teilnehmer befähigt werden, moderne Anwendungen in Produktionsumgebungen zu erstellen und zu warten.

Dieses von einem Dozenten geleitete, lebende Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Virtualisierungsadministratoren, die offene Plattformen nutzen möchten, um von VMware wegzukommen.

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

• KVM, oVirt und Proxmox VE zu installieren und zu konfigurieren.
• Virtuelle Workloads von VMware zu migrieren.
• Hochverfügbarkeit und Katastrophensicherung zu implementieren.
• Die Leistung in offenen Virtualisierungsumgebungen zu optimieren.