Kubeflow エッセンシャル: Kubernetes を使ってビルド、トレーニング、およびサービングを行うのトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なレベルのプラットフォームエンジニアとDevOpsプロフェッショナル向けで、マイクロサービスとKubernetesを使用してアプリケーションをスケーリングする技術をマスターすることを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able になります:

• スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャを設計および実装します。
• Kubernetesクラスタ上でアプリケーションをデプロイし、管理します。
• Helmチャートを利用して効率的なサービスデプロイを行います。
• 本番環境でのマイクロサービスの健全性を監視し、維持します。
• Kubernetes環境におけるセキュリティとコンプライアンスのベストプラクティスを適用します。

Kubernetesは、大規模な分散アプリケーションの管理に広く使用されているコンテナオーケストレーションプラットフォームです。

このインストラクターリードの実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度な技術者向けで、AIと機械学習の手法を用いてKubernetesのリソース使用、スケジューリングの決定、自動スケーリング戦略を最適化することを目指しています。

このプログラムを修了した参加者は以下のことができるようになります：

• AI/MLモデルをKubernetesでのワークロードスケジューリングの決定に適用する。
• 予測分析を使用してCPU、GPU、メモリ割り当てを最適化する。
• 強化学習とメトリック予測を使用した知能型自動スケーリングの実装を行う。
• 自動化的なリソース最適化を通じてインフラコストと遅延を削減する。

コースの形式

• インストラクターによる技術的なプレゼンテーションと深掘りディスカッション。
• 実際のKubernetesクラスターを使用したハンズオン実習。
• AIモデルを実際の運用シナリオに適用する実践的な演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースをプラットフォーム設定や運用要件に合わせてカスタマイズするには、ご連絡ください。

Kubernetes は、本番環境で機械学習モデルを展開、提供、管理するためのスケーラブルなプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのプロフェッショナルを対象としており、Kubernetes 上で ML モデルを信頼性高く運用する方法を学びます。

このトレーニングを修了すると、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• モデルをコンテナ化し、効率的な展開に備えます。
• 現代の推論フレームワークを使用してモデルを提供します。
• 自動スケーリング、GPU 設定、リソース調整によりワークロードを最適化します。
• A/B テストやカニデプロイメントなどのモデル展開戦略を実装します。

コース形式

• 講義、アーキテクチャ分析、およびガイダンスによるディスカッションを組み合わせた形式。
• 実際の展開シナリオを使用した広範な実践的な演習。
• ライブ Kubernetes 環境を使用した手順実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースを環境やツールチェーンに合わせて調整する必要がある場合は、カスタマイズオプションについてお問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetesクラスターのネットワーキングを最適化したいエンジニア向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Calicoをインストールおよび構成する。
• Calicoが従来のオーバーレイネットワークとどのように異なるかを理解する。
• Calicoがインターネットルーティングプロトコルとコンセンサスベースのデータストアを組み合わせる方法を理解する。
• Calicoを使用してKubernetesクラスターのコンテナネットワーキングソリューションを作成する。
• Calicoを使用してKubernetesにネットワークポリシーを提供する。

Certified Kubernetes Administrator (CKA) プログラムは、Linux Foundation と Cloud Native Computing Foundation (CNCF) によって作成されました。

Kubernetes は現在、コンテナのオーケストレーションに使用される主要なプラットフォームです。

NobleProg は2015年から Docker & Kubernetes のトレーニングを提供しており、360以上の成功したトレーニングプロジェクトにより、世界中のコンテナ化分野で最もよく知られているトレーニング会社の一つとなりました。

2019年からは、お客様が k8s 環境でのパフォーマンスを確認できるように、CKA および CKAD 試験への準備と挑戦を支援しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、システム管理者や Kubernetes ユーザーが CKA 試験に合格することで知識を確認したい方を対象としています。

一方で、このトレーニングは Kubernetes 管理に関する実践的な経験の獲得にも重点を置いており、CKA 試験を受けないつもりでも参加することをお勧めします。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。
• CKA 認定について詳しく知りたい方は、次の URL をご覧ください: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

認定Kubernetesアプリケーション開発者 (CKAD) プログラムは、Linux Foundationとクラウドネイティブコンピューティング財団（CNCF）によって開発されました。CNCFはKubernetesのホストです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、クラウドネイティブアプリケーションをKubernetes向けに設計、構築、設定、公開するスキルを確認したい開発者向けです。

一方で、トレーニングではKubernetesアプリケーション開発の実践的な経験も重視しています。CKAD試験を受けない場合でも、参加することをお勧めします。

NobleProgは2015年からDocker & Kubernetesトレーニングを提供しており、360以上の成功したトレーニングプロジェクトにより、コンテナ化分野で世界中で最も知られたトレーニング会社の一つとなっています。2019年からは、k8s環境でのパフォーマンスを確認するため、顧客のCKAとCKAD試験の準備と合格を支援しています。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。
• CKADについて詳しく知りたい場合は、こちらを参照してください：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、CKS 試験に備えることを望む Kubernetes 専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者はアプリケーションのライフサイクル全体で（構築、展開、実行時）Kubernetes 環境とコンテナベースのアプリケーションを保護する方法を学習します。

DO180は、コンテナ、Kubernetesの基本概念、およびRed Hat OpenShiftプラットフォームの概念に焦点を当てた、実践的なスキルを重視した入門コースです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、コンテナワークフロー、Kubernetesプリミティブ、およびOpenShift上でアプリケーションをデプロイして運用する方法を学びたい初級から中級レベルの技術者を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 再現性とセキュリティに最適な方法でコンテナイメージとレジストリを構築および管理します。
• OpenShift上でポッド、デプロイメント、サービスなどのKubernetesオブジェクトをデプロイおよび管理します。
• ルート、ビルドコンフィグ、WebコンソールなどのOpenShift機能を使用してアプリケーションの配信を効率化します。
• ステートフルワークロード向けに永続的なストレージ、設定管理、シークレットハンドリングを実装します。
• クラスターとアプリケーションが健全であることを維持するための基本的なセキュリティ、RBAC、監視の実践を行います。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 毎日のライブOpenShift環境での実践的なラボ。
• シナリオに基づいた演習とトラブルシューティングワークショップ。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをリクエストする場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、エンジニアがHelmを使用してKubernetesアプリケーションのインストールと管理を簡素化することを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Helmをインストールおよび設定する。
• Kubernetesアプリケーションの再現可能なビルドを作成する。
• アプリケーションをHelmチャートとして共有する。
• Helmチャートとして保存されたサードパーティーアプリケーションを実行する。
• Helmパッケージのリリースを管理する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、開発者とデータサイエンティスト向けに設計されており、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、デプロイ、管理する方法を学ぶことができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）を使用してオンプレミスおよびクラウド上でKubeflowをインストールおよび設定します。
• DockerコンテナとKubernetesに基づいたMLワークフローを構築、デプロイ、管理します。
• さまざまなアーキテクチャとクラウド環境で機械学習パイプライン全体を実行します。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理します。
• 複数のプラットフォーム間でMLトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービスワークロードを構築します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが AWS EC2 サーバー上に機械学習のワークロードをデプロイする方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび構成します。
• EKS (Elastic Kubernetes Service) を使用して AWS 上での Kubernetes クラスターの初期化作業を簡素化します。
• 製品環境で ML モデルの自動化と管理に使用される Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイします。
• 並列実行する複数の GPU およびマシン上で TensorFlow の ML モデルをトレーニングしてデプロイします。
• 他の AWS 管理サービスを利用して ML アプリケーションを拡張します。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが Azure クラウドに Machine Learning のワークロードをデプロイすることを目指します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Azure 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび設定する。
• Azure Kubernetes Service (AKS) を使用して Azure 上の Kubernetes クラスタの初期化作業を簡素化する。
• プロダクションで ML モデルを自動化および管理するための Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイする。
• 複数の GPU と並列に動作するマシン上で TensorFlow ML モデルをトレーニングおよびデプロイする。
• 他の AWS 管理サービスを使用して ML アプリケーションを拡張する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、展開、管理したい開発者とデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• オンプレミスとクラウドでKubeflowをインストールおよび設定する。
• DockerコンテナとKubernetesに基づくMLワークフローを構築、展開、管理する。
• 異なるアーキテクチャとクラウド環境上で全体的な機械学習パイプラインを実行する。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理する。
• 複数のプラットフォームでMLトレーニング、ハイパーパラメータ調整、サービングワークロードを構築する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルのソフトウェア開発者とDevOpsプロフェッショナル向けに設計されています。Minikubeを使用してローカルのKubernetes環境をセットアップおよび管理する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 自分のローカルマシンにMinikubeをインストールおよび構成します。
• Kubernetesの基本概念とアーキテクチャを理解します。
• kubectlとMinikubeダッシュボードを使用してコンテナをデプロイおよび管理します。
• Kubernetes用の永続的なストレージとネットワークソリューションを設定します。
• アプリケーションの開発、テスト、デバッグにMinikubeを利用する方法を学びます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Minikubeを開発ワークフローの一部として使用したい中級レベルの開発者とDevOpsエンジニアを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができるようになります:

• Minikubeを使用してローカルKubernetes環境をセットアップし、管理する。
• Minikube上でアプリケーションのデプロイ、管理、デバッグ方法を理解する。
• Minikubeを継続的インテグレーションとデプロイパイプラインに統合する。
• Minikubeの高度な機能を使用して開発プロセスを最適化する。
• ローカルKubernetes開発のベストプラクティスを適用する。