Spring CloudとDockerを使用したマイクロサービスの構築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研修日本（オンラインまたは会場にて）では、大規模環境においてもコントロールを維持しつつDockerの利用レベルを飛躍させたいエンジニア向けに内容が構成されています。

研修終了時には、受講者は以下のことが可能になります：

• 独自のDockerイメージを作成できるようになる。
• 多数のDockerアプリケーションを展開・管理できるようになる。
• さまざまなコンテナオーケストレーションソリューションを比較検討し、最適なものを選択できるようになる。
• Dockerアプリケーション向けの継続的統合プロセスを構築できるようになる。
• 既存のCIツールおよびワークフローとDockerアプリケーションを連携させることができる。
• Dockerアプリケーションのセキュリティ対策を行うことができる。

AIにおけるCI/CDは、継続的インテグレーションおよび継続的デリバリパイプラインを活用し、モデルのパッケージ化、テスト、コンテナ化、デプロイメントを自動化する構造的なアプローチです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、DockerとCI/CDプラットフォームを使用してエンドツーエンドのAIモデル配信ワークフローを自動化したい中級レベルの専門家を対象としています。

トレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• AIモデルコンテナのビルドとテストのための自動パイプラインを作成する
• モデルライフサイクルに対するバージョン管理と再現性を実装する
• AIサービスに対する自動デプロイメント戦略を統合する
• MLoPS（機械学習運用）向けに調整されたCI/CDのベストプラクティスを適用する

コースの構成

• インストラクターによるガイダンス付きプレゼンテーションと技術的な議論
• 実践的なラボおよびハンズオン実装演習
• 制御された環境での現実的なCI/CDワークフローのシミュレーション

コースのカスタマイズオプション

• 貴社がカスタマイズされたパイプラインワークフローやプラットフォーム統合を必要とする場合、当社のコースを調整するためにご連絡ください。

この認定 Kubernetes 管理者（CKA）プログラムは、Linux Foundationおよびクラウドネイティブコンピューティング財団（CNCF）によって設立されました。

現在Kubernetesは、コンテナのオーケストレーションに用いられる主要なプラットフォームとなっています。

NobleProgでは2015年よりDockerおよびKubernetesに関する研修を実施しており、360件以上の研修プロジェクトを無事に成功裏に完了させてきたことから、コンテナ技術分野における世界的にも有数の教育機関として認知されています。

2019年以降は、お客様がKubernetes環境下でのスキルを実証できるようCKAおよびCKAD試験の対策支援も行っています。

本講座はインストラクター指導型のオンラインまたは対面セミナーであり、CKA試験合格によって自身の知識レベルを確認したいシステム管理者やKubernetes利用者向けとなっております。

ただし本講義では実践的な運用スキルの習得にも重点が置かれています。そのため、CKA試験を受験する予定がなくともぜひご参加いただくことをお勧めします。

研修の形式

• 双方向型の講義およびディスカッション
• 豊富な演習課題と実践練習
• リアルタイム環境での実地操作体験

研修内容のカスタマイズについて

• 本講座の個別要望に合わせたカスタマイズをご希望の際は、事前にご連絡ください。
• CKA認定資格に関する詳細情報は次のURLよりご確認いただけます：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Dockerは、コンテナ内でのアプリケーション構築、配布、実行のプロセスを自動化するためのオープンソース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（オンラインまたは現地開催）は、従来のスタンドアロンソフトウェアではなく、コンテナとしてソフトウェアを展開・管理する方法を学ぶエンジニアを対象としています。

トレーニング終了後、参加者は次のことができるようになります：

• Dockerのインストールと設定
• ソフトウェアコンテナ化の理解と実装
• Dockerベースアプリケーションの管理
• 異なるDockerアプリケーションおよびシステム間の接続
• Dockerレジストリの理解と編集

コースのフォーマット

• インタラクティブな講義と議論
• 多数の演習と練習
• ライブラボ環境での実践的な実装

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタムトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
• Dockerの詳細については、以下をご覧ください：https://www.docker.com

本講座ではDocker、Kubernetes、OpenShiftを活用してコンテナ環境の構築・デプロイ・管理を行う方法を学びます。全5日間にわたる実践型研修で、コンテナイメージ、Kubernetesワークロード、クラスター内ネットワーク、ストレージ管理、セキュリティ対策、監視手法およびOpenShift運用術までを扱います。受講者は現代的なコンテナプラットフォームの運営能力ならびに開発環境および本番環境におけるトラブル解決スキルを習得します。

本講座は日本（対面または遠隔）で実施される実践型トレーニングであり、受講者はDockerコンテナの構築・管理およびサンプルアプリケーションをコンテナ環境へ導入する手順を学びます。さらにKubernetesクラスタ内での自動化・スケーリング手法も習得します。最終段階では、セキュリティ対策・拡張性強化および監視の仕組み構築といった高度な技術事項について説明いたします。

受講完了時点で習得できるスキルは以下の通りです：

• Dockerコンテナのセットアップと実行
• コンテナ化されたサーバーおよびウェブアプリケーションのデプロイ
• Dockerイメージの構築・管理
• DockerとKubernetesクラスタの構築方法
• Kubernetesを活用した分散型ウェブアプリケーションの運用・管理
• Kubernetesクラスタの安全性確保・拡張性向上・監視設定

Dockerは、MLシステム向けに再現可能で、移植性及びスケーラビリティのある環境を構築するために使用されるコンテナ化プラットフォームです。

本講義は、講師によるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）であり、Dockerを使用してMLパイプライン全体をコンテナ化し、運用化することを希望する中級から上級レベルの技術者向けです。

本トレーニング修了後、参加者は以下を行うことができます：

• MLトレーニング、検証、推論ワークロードのコンテナ化
• Dockerおよびサポートツールを用いたエンドツーエンドのMLパイプライン設計とオーケストレーション
• MLコンポーネントにおけるバージョン管理、再現可能性、CI/CDの導入
• コンテナ化環境におけるMLサービスのデプロイ、監視、スケーリング

コース形式

• 実践的なデモを伴うインタラクティブな講義
• 実際のMLパイプラインコンポーネントの構築に焦点を当てたハンズオン演習
• エンドツーエンドのコンテナ化ワークフローのためのライブラボ実装

コースのカスタマイズオプション

• 特定のMLインフラストラクチャ要件に合わせたカスタムトレーニングについて、選択肢の検討のためにご連絡ください。

研修の目的：DockerおよびKubernetesに関する理論的・実践的なスキルを身につけることです。

スケーラブルかつ効率的に高パフォーマンスな深層学習ワークロードを実行するには、GPUアクセラレーションが不可欠です。

本コースはインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）であり、Dockerコンテナ内でGPU対応のAIワークロードを設定、最適化、実行することを希望する中級レベルの技術者向けに設計されています。

本コースの修了後、参加者は以下のことを行うことができます：

• トレーニングと推論用にGPU対応コンテナを構築し実行する。
• コンテナ化されたAIワークフロー向けにCUDA、ドライバー、ランタイムライブラリを設定する。
• GPU集約型アプリケーションのリソース割り当てと分離を最適化する。
• 本番環境にスケーラブルなコンテナ化された深層学習サービスをデプロイする。

コース形式

• 実世界のデモンストレーションを伴うインタラクティブな講義。
• GPU対応開発に焦点を当てた演習ベースの実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースのカスタマイズオプション

• インフラストラクチャやGPUスタックに合わせた特別なトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

ハイブリッドAIデプロイメントとは、統一されたコンテナベースのワークフローを使用して、クラウド、オンプレミス、エッジ環境全体でAI推論を実行する実践的なアプローチです。

このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、異種環境にわたって分散型AI推論システムを設計・デプロイしたい上級レベルの専門家を対象としています。

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：

• 複数拠点環境に対応した、安全でスケーラブルなコンテナ化されたAIサービスを構築する
• Dockerを使用して、クラウド、ローカルサーバー、エッジデバイスにAI推論ワークロードをデプロイする
• オーケストレーションツールを統合し、分散型AI運用を自動化する
• 多様なインフラストラクチャ全体で推論のレイテンシ、信頼性、およびレジリエンスを最適化する

コースの形式

• ガイド付きプレゼンテーションとエキスパートによる議論
• 豊富なハンズオン練習と応用演習
• 管理されたライブラボ環境での実世界の実験

コースのカスタマイズオプション

• このコースを貴社のインフラストラクチャやユースケースに合わせて調整したい場合は、トレーニングのカスタマイズについてお問い合わせください。

この講座は日本（オンラインまたは現地開催）で行われ、インストラクターが直接指導する形式です。Spring BootやSpring CloudなどのJavaフレームワークを用いてマイクロサービスベースのアプリケーションを設計・開発・運用したい中級レベルのJava開発者向けとなっています。

本講座を修了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• マイクロサービスアーキテクチャの基本概念とその利点を理解する
• JavaおよびSpring Bootを用いてマイクロサービスを構築・デプロイする
• サービス検出機能、設定管理システム、APIゲートウェイの実装方法を習得する
• セキュリティ対策や監視機能の導入によりマイクロサービスを効果的に運用・拡張させる
• DockerおよびKubernetesを用いてマイクロサービスをデプロイできる

日本にて講師が直接指導する本実践トレーニングでは、受講者はまずコンテナ内に複数のサンプルサーバーを展開した後、Kubernetesクラスタ内でこれらを自動化・拡張・管理する方法を学びます。さらにセキュリティ対策、ネットワーク設定、監視手法といった高度な内容へと進んでいきます。

受講を終える頃には以下のスキルが身につきます：

• Dockerコンテナのセットアップおよび実行方法
• コンテナ化されたデータベースやサーバーの展開手順
• Docker／Kubernetesクラスタの構築手法
• 同一クラスタ内で異なる環境をKubernetesを用いて運用・管理する方法
• Kubernetesクラスタの安全化、スケーリングおよび監視手法

本講座はインストラクターによるライブトレーニングで、日本（オンラインまたは会場）にて開催されます。Spring CloudとDockerを使ってマイクロサービスの構築・運用を行いたい中級レベルの開発者やDevOpsエンジニアが対象です。

講座終了時には、以下のことができるようになります：

• Spring BootおよびSpring Cloudを活用してマイクロサービスを開発する
• DockerおよびDocker Composeを用いてアプリケーションをコンテナ化する
• サービスディスカバリやAPIゲートウェイ、そしてマイクロサービス間の通信を実装する
• 本番環境においてマイクロサービスの監視とセキュリティ対策を行う
• Kubernetesを用いてマイクロサービスをデプロイ・管理する