お問い合わせ

コース概要

Kubiya AIによる高度なワークフロー自動化

  • 複雑なワークフローの設計手法
  • 多段階プロセスの自動化手順
  • ワークフロー自動化におけるベストプラクティス

カスタマイズ可能なAI応答およびアクション設定

  • 特定の目的に合わせたAI応答内容の調整方法
  • 独自のアクションやトリガーの作成手法
  • 自然言語処理機能を活用したダイナミックな応答生成手順

Kubiya AIによるDevOps運用のスケーラビリティ向上策

  • 大規模環境におけるパフォーマンス最適化手法
  • 負荷分散およびリソース管理に関する対応手順
  • 複数の環境に跨ってワークフローをスケールさせるための仕組み

Kubiya AI実装に関する問題点の解決と最適化策

  • 一般的なトラブルの特定および対処法
  • パフォーマンス調整およびシステム効率向上策の導入方法
  • 信頼性と効率性を高めるための実践的な最適化手法

セキュリティおよびコンプライアンス対策について

  • Kubiya AIが備える各種セキュリティ機能の特徴解説
  • 規制要件に合致したコンプライアンス対策手法の導入手順
  • 継続的にセキュリティを維持するためのベストプラクティス内容

高度なシステム統合の実現法について

  • ​高度なCI/CDツールとのKubiya AI連携手法
  • 様々なクラウドサービスへの接続手順および運用方法
  • APIを利用した機能拡張のための実装例紹介

パフォーマンス監視とレポート作成技術について

  • システムパフォーマンス計測環境の初期設定方法
  • 目的別カスタムレポートを構築・編集するための手法
  • ​収集したデータを用いた運用最適化方法の活用法解説

ハンズオンプロジェクト演習について

  • 現実社会での使用事例に基づくプロジェクト構築手順説明
  • ​システム導入およびテスト工程の実践的な対応方法説明
  • トラブルシューティングと最適化処理の具体的手順解説

講座内容の総括および今後の活用指針について

要求

  • DevOpsの基本概念を十分に理解していること
  • CI/CDパイプラインや自動化ツールに関する実務経験があること
  • Kubiya AIについての基礎知識があること

受講対象者

  • DevOpsエンジニア
  • 自動化スペシャリスト
  • システムアーキテクト
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (2)

今後のコース

関連カテゴリー