コース概要

Kubiya AI を使用した高度なワークフロー自動化

  • 複雑なワークフローの設計
  • 多段階プロセスの自動化
  • ワークフロー自動化のベストプラクティス

AI 応答とアクションのカスタマイズ

  • 特定のニーズに合わせた AI 応答の調整
  • カスタムアクションとトリガーの作成
  • 動的な応答のために自然言語処理を使用する

Kubiya AI を使用した DevOps オペレーションのスケーリング

  • 大規模オペレーションのパフォーマンス最適化
  • 負荷分散とリソース管理
  • 複数環境でのワークフローのスケーリング

Kubiya AI 実装のトラブルシュートと最適化

  • 常見の問題の特定と解決
  • パフォーマンス調整と最適化
  • 信頼性と効率性向上のためのベストプラクティスの実装

セキュリティとコンプライアンス

  • Kubiya AI でのセキュリティ機能の理解
  • コンプライアンス措置の実装
  • セキュリティとコンプライアンスを維持するためのベストプラクティス

高度な統合

  • Kubiya AI と高度な CI/CD ツールとの統合
  • 追加のクラウドサービスへの接続
  • 拡張機能のために API の使用

パフォーマンス監視とレポート作成

  • パフォーマンス監視の設定
  • レポートの作成とカスタマイズ
  • 最適化のための分析を使用する

実践プロジェクト

  • 実際のプロジェクト設定
  • 実践的な実装とテスト
  • トラブルシュートと最適化

要約と次のステップ

要求

  • DevOps の原則を理解していること
  • CI/CD パイプラインと自動化ツールの経験があること
  • Kubiya AI の基本的な知識を持っていること

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人当たりの料金

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