Podman Containersのトレーニングコース

このインストラクターによるライブトレーニングは、Helmを使用してアプリケーションのインストールと管理を効率化したいエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Helmのインストールと設定
。
• Kubernetesアプリケーションの再現可能なビルドを作成する
。
• Helmチャートとしてアプリケーションを共有する。
• Helmチャートとして保存されたサードパーティ製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
。

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers wishing to run containerized applications using the CRI-O container runtime.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure the CRI-O container runtime.
• Pull images from a variety of OCI-compliant registries.
• Run, test and manage containerized applications using CRI-O.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion
• Lots of exercises and practice
• Hands-on implementation in a live-lab environment

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
• To learn more about CRI-O, please visit: http://cri-o.io/.

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、Herokuを使用して、インフラストラクチャのセットアップや設定、管理などに煩わされることなく、ウェブアプリケーションやモバイルアプリケーションをクラウドに便利にデプロイしたい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Herokuエコシステムを理解し、AWS EC2や他のPaaSとの違いを理解する
。
• Gitの統合、HerokuCLI、HerokuダッシュボードなどのHeroku機能を活用し、アプリケーションを簡単にクラウドにプッシュする
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、Kubernetesクラスタのネットワーキングを最適化したいエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Calicoのインストールと設定を行う。
• 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どのように組み合わせているかを理解する
。
• Calicoを使用して、Kubernetesクラスタ用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のネットワークポリシーを提供する
。

このインストラクター主導のライブコースでは、Rancherの概要と、Rancherを使用したKubernetesクラスタのデプロイと管理方法を実習を通して紹介します。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、アプリケーション仮想化の背後にあるアーキテクチャ、コンポーネント、およびプロセスを紹介し、ライブラボ環境でのApp-VおよびApp-Vアプリケーションのデプロイメントを順を追って説明します。コース終了時には、App-Vアプリケーションのインストール、設定、管理、トラブルシューティング、および独自のApp-Vアプリケーションの作成、パッケージ化、デプロイに必要な知識と実践的な練習ができるようになります。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、Microsoftアプリケーション仮想化（App-V）の高度なテクニックとトラブルシューティング、特にシーケンスとパッケージングについて説明します。

コース終了時には、参加者はApp-Vを深く理解し、複雑な問題のシーケンス、トラブルシューティング、解決ができるようになります。

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Apache Karafは、コンテナ化されたアプリケーションの導入のためのOSGiベースの実行時間です。

このインストラクターによって導かれたライブトレーニング(オンサイドまたはリモート)では、参加者は、モジュールアプリケーションの実装を通じて進むにつれて、OSGiベースのプロジェクトを設定する方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

• インストール・インストール(1)
• OSGiワークタイム環境の基本的な特徴を理解する
• コンテナ化されたアプリケーションの開発使用 Apache Karaf 実行時間環境

観客

• 建築家
• 開発者

コースの形式

• 部分講義、部分議論、練習、重い実践。

ノート

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、OpenShiftContainer Platform  v4のインストール、設定、管理方法を学習します。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• OpenShiftでDockerなどのコンテナエンジンを使用するためのOCI(Open Containers Initiative)とその意味を理解する。
• 異なるバージョンのOpenShift(OKP、 OpenShift Container Platform、 Red Hat OpenShiftなど)間の関係を理解する
。
• OpenShiftクラスタの作成、設定、管理、トラブルシューティング
。
• OpenShiftの自己管理機能を実装し、プラットフォームの安定性と一貫性を向上させます。
• OpenShiftコンテナプラットフォームのセキュリティを確保する
。
• メトリクスの監視と収集
。
• ストレージを管理する。
• OpenShift Container Platform 3クラスタをOpenShift Container Platform 4にアップグレードします。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、OpenShift Container Platformの管理方法について学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• クラスタの作成、構成、管理、およびトラブルシューティング
。
• コンテナ化されたアプリケーションをオンプレミス、パブリッククラウド、またはホストされたクラウド上にデプロイする
。
• 安全なOpenShiftコンテナプラットフォーム
。
• メトリクスを監視および収集する
。
• ストレージを管理する
。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、OpenShiftContainer Platformを使用してアプリケーションを作成、更新、保守する方法を学習します。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• OpenShiftでDockerなどのコンテナエンジンを使用するためのOCI(Open Containers Initiative)とその意味を理解する
。
• OpenShiftの異なるバージョン間の関係を理解する(OKP、 OpenShift Container Platform、 Red Hat OpenShiftなど)
。
• ソフトウェアデリバリパイプラインを自動化する
。
• DevOpsの原則を適用し、継続的にソフトウェアを提供する
。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、コンテナ化されたアプリケーションをデプロイするための OpenShift Container Platform の使い方を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• OpenShiftセットアップの作成と構成
。
• 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上にアプリケーションをすばやく展開します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、コンテナベースのアプリケーションをビルド、デプロイ、管理するために OpenShift と Jenkins を使用したい DevOps エンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• OpenShiftでJenkinsパイプラインを構築する
。
• コンテナ化されたアプリケーションとクラスタ基盤のライフサイクル管理を自動化する。
• CI/CDパイプラインのデプロイをオーケストレーションする
。

このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、OpenShiftオンプレミスまたはハイブリッドクラウドに機械学習ワークロードをデプロイしたいエンジニアを対象としています。

• このトレーニングの終わりまでに、参加者は以下のことができるようになります:
。
• OpenShiftクラスターにKubernetesとKubeflowをインストールし、設定する
。
• OpenShiftを使用して、Kubernetesクラスターを初期化する作業を簡素化する
。
• 本番環境でMLモデルを自動化・管理するためのKubernetesパイプラインを作成し、デプロイする
。
• 複数のGPUとマシンで並行して動作するTensorFlowMLモデルをトレーニングし、デプロイする
。
• OpenShift内からパブリッククラウドサービス (AWSサービスなど) を呼び出し、MLアプリケーションを拡張する
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、オンプレミスまたはクラウドでのOKDのインストール、設定、管理方法を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• OKDクラスタの作成、設定、管理、およびトラブルシューティング
。
• OKDをセキュアにする
。
• OKD上にコンテナ化されたアプリケーションをデプロイする
。
• OKDで動作するアプリケーションのパフォーマンスを監視する
。
• データストレージを管理します。
• オンプレミスまたはAWSなどのパブリッククラウド上にアプリケーションを迅速にデプロイ
。