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

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。

日本で行われるこの講師主導のライブトレーニングでは、参加者は Red Hat OpenShift Container Platform の管理方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• OpenShift クラスタを作成、構成、管理、トラブルシュートする。
• オンプレミス、パブリッククラウド、またはホストされたクラウドでコンテナ化されたアプリケーションを展開する。
• OpenShift Container Platform を保護する
• 監視とメトリクスの収集を行う。
• ストレージを管理する。

この講師主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）では、参加者はDockerコンテナーの作成と管理方法を学び、サンプルアプリケーションをコンテナ内に展開します。また、Kubernetesクラスター内で自動化、スケール化、管理を行う方法も学びます。さらに、高度なトピックについても取り上げられ、参加者はKubernetesクラスターのセキュリティ、スケーリング、監視方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• Dockerコンテナーのセットアップと実行。
• コンテナ化されたサーバーとウェブアプリケーションの展開。
• Dockerイメージの構築と管理。
• DockerとKubernetesクラスターのセットアップ。
• Kubernetesを使用してクラスタ化されたウェブアプリケーションを展開および管理。
• Kubernetesクラスターのセキュリティ、スケーリング、監視。

この実践的なコースの目的は、DockerとKubernetesの実践的な側面を扱うためのすべてのツールを提供し、参加者がプログラムの適切な管理に必要なスキルを持つことを確保することです。

トレーニングの目的: DockerとKubernetesについて理論的・実践的なスキルを習得する。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はOpenShift Container Platformを使用してコンテナ化されたアプリケーションをデプロイする方法を学びます。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• OpenShift環境を作成および構成する。
• オンプレミス、パブリッククラウド、またはホステッドクラウドでアプリケーションを迅速にデプロイする。

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（日本でオンサイトまたはリモート）では、参加者はサンプルサーバーの集合体をコンテナ内でデプロイし、それらのコンテナ化されたサーバーをKubernetesクラスタ内ですばやく、スケールしやすく、管理しやすいように自動化する方法を学びます。トレーニングはさらに高度なトピックに進み、参加者がKubernetesクラスタのセキュリティ、ネットワーク設定、および監視のプロセスを通じて学ぶことができます。

このトレーニングを受講した後、参加者は以下のことをできるようになります：

• Dockerコンテナのセットアップと実行
• コンテナ化されたデータベースとサーバーをデプロイする
• DockerおよびKubernetesクラスタのセットアップ
• Kubernetesを使用して同じクラスタ内の異なる環境をデプロイおよび管理する
• Kubernetesクラスタのセキュリティ、スケール、監視

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。

この講師主導のライブコースでは、Rancher の概要と、実践を通じて Kubernetes クラスタを展開および管理する方法をデモンストレーションします。