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コース概要
Kubiya AI入門
- Kubiya AI概要
- 主な特徴と利点
- DevOpsにおけるユースケース
Kubiya AIの設定
- インストールと構成
- 環境の設定
- 初期設定と構成
基本的なユースケースとアプリケーション
- 頻繁なタスクの自動化
- Kubiya AIを使用した監視とアラート
- CI/CDパイプラインの強化
既存のDevOpsツールとのKubiya AIの統合
- CI/CDツール(Jenkins, GitLab CIなど)との統合
- クラウドプラットフォーム(AWS, Azure, GCP)との接続
- コンテナオーケストレーションツール(Kubernetes, Docker)でのKubiya AIの使用
高度な設定とカスタマイズ
- 高度なワークフローオートメーション
- 特定のニーズに合わせたKubiya AIのカスタマイズ
- セキュリティとコンプライアンスの考慮事項
実践プロジェクト
- リアルワールドでのプロジェクト設定
- 実践的な実装とテスト
- トラブルシューティングと最適化
まとめと次へのステップ
要求
- DevOps原則の理解
- CI/CDパイプラインの経験
- クラウドインフラストラクチャの基本的な知識
対象者
- DevOps専門家
- IT管理者
- システム管理者
14 時間
お客様の声 (2)
クレイグはトレーニングに非常に積極的に関わり、常に私たちが注意を払っているか確認し、例を日常の活動に合わせて調整しました。また、プレゼンテーションに含まれていない情報であっても、質問された際には常に回答を提供してくれました。
Ecaterina Ioana Nicoale - BOOKING HOLDINGS ROMANIA SRL
コース - DevOps Foundation®
機械翻訳
講師の高いコミットメントと知識
Jacek - Softsystem
コース - DevOps Engineering Foundation (DOEF)®
機械翻訳