日本のコンテナと仮想マシン（VM）トレーニング

Edge AI は、データソースに近い場所で機械学習の推論を実行することで、低遅延、効率的、かつスケーラブルな処理を達成するパラダイムです。

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、Kubernetes ベースのエッジ環境で AI のワークロードをデプロイ、オーケストレーション、および最適化したい中級から上級レベルの実践者向けです。

このコースを修了することで、参加者は以下ができます：

• エッジデプロイメント用の軽量 Kubernetes ディストリビューションのセットアップ。
• 制約のあるエッジノード上で AI 推論ワークロードを効果的にデプロイする。
• 通信課題と同期パターンを管理する。
• 実際のエッジシナリオにおけるパフォーマンス、ストレージ、ネットワークを最適化する。

コース形式

• 実例を基にしたガイダンス付きプレゼンテーション。
• シナリオベースのラボと実践的なエッジデプロイメント演習。
• Kubernetes エッジフレームワークのハンズオン体験。

コースカスタマイゼーションオプション

• あなたのエッジプラットフォームに合わせたカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

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 上の MLOps は、コンテナ化されたパイプラインと GitOps ワークフローを使用して機械学習モデルのトレーニング、検証、パッケージ化、およびデプロイを自動化するためのフレームワークです。

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）は、中級レベルの実践者を対象としており、Kubernetes 上で自動化され、スケーラブルな MLOps パイプラインを構築することを目指しています。

このトレーニングを終えた後、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• 機械学習用のエンドツーエンドの CI/CD パイプラインを設計する。
• GitOps ワークフローを使用してモデルのデプロイとバージョン管理を行う。
• 機械学習モデルのトレーニング、テスト、パッケージ化を自動化する。
• 監視、アラート、ロールバック戦略を統合する。

コースの形式

• 講師によるプレゼンテーションと技術的な詳細説明。
• 実世界の CI/CD ワークフローを構築する手動演習。
• Kubernetes への ML ワークロードのデプロイを練習するライブラボ。

コースカスタマイズオプション

• 組織は、内部の MLOps ツールやインフラストラクチャに合わせた内容を要求することができます。

Kubeflow は、Kubernetes 上で機械学習のワークロードを構築、トレーニング、デプロイ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（オンラインまたはオンサイト）は、Kubeflow を使用して信頼性の高い ML ワークロードを構築したい初心者から中級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングを修了すると、受講者は以下のスキルを習得します：

• Kubeflow エコシステムと主要コンポーネントの概要を理解する。
• Kubeflow Pipelines を使用して再現可能なワークフローを構築する。
• Kubernetes 上でスケーラブルなトレーニングジョブを実行する。
• Kubeflow Serving を使用して機械学習モデルを効率的にサービングする。

コース形式

• ガイド付きプレゼンテーションと協調的な議論。
• 実際の Kubeflow コンポーネントを使用したハンズオンラボ。
• 端から端までの ML ワークロードを構築する実践的な演習。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングのカスタマイズされたバージョンは、チームのテクノロジースタックとプロジェクト要件に合わせて調整できます。

CI/CD for AIは、継続的インテグレーションと継続的デリバリーパイプラインを使用して、モデルのパッケージング、テスト、コンテナ化、およびデプロイを自動化する構造的なアプローチです。

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）は、中級レベルの専門家向けに設計されており、DockerとCI/CDプラットフォームを使用してAIモデルのエンドツーエンドのデリバリーワークフローを自動化することを目指しています。

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：

• 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します。
• モデルライフサイクルのバージョン管理と再現性を実装します。
• AIサービスの自動デプロイ戦略を統合します。
• 機械学習運用に特化したCI/CDのベストプラクティスを適用します。

コース形式

• 講師主導のプレゼンテーションと技術的なディスカッション。
• 実践的なラボと手動実装演習。
• 制御された環境での現実的なCI/CDワークフローシミュレーション。

コースカスタマイズオプション

• お組織がカスタムのパイプラインワークフローまたはプラットフォーム統合を必要とする場合は、ご連絡ください。このコースをカスタマイズします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（日本オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetesクラスターを監視するためのスキルを向上させたい上級レベルのKubernetes管理者およびDevOps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：

• Kubernetes監視用にPrometheusとGrafanaをセットアップする。
• ポッド、ノード、およびサービスの主要なメトリクスを監視する。
• クラスターの健全性とパフォーマンスを可視化するための動的なダッシュボードを作成する。
• 事前に対処できる問題解決のためのアラート戦略を実装する。
• Kubernetes環境での監視ソリューションのスケーリングに関するベストプラクティスを適用する。

ハイブリッドAIデプロイメントは、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、エッジ環境でAI推論を実行する実践です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、多様な環境にわたる分散型AI推論システムを設計およびデプロイしたい上級レベルの専門家向けです。

本トレーニングの終了後、参加者は以下のことが可能です：

• 複数拠点環境向けに安全でスケーラブルなコンテナ化されたAIサービスを構築します。
• 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します。
• オーケストレーションツールを統合して分散型AI操作の自動化を行います。
• 様々なインフラ間での推論の遅延、信頼性、耐障害性を最適化します。

コース形式

• 指導者主導のプレゼンテーションと専門家によるディスカッション。
• 広範な手動実習と適用演習。
• 制御されたライブラボ環境での現実世界の実験。

コースカスタマイズオプション

• 本コースを組織のインフラやユースケースに合わせて調整するためには、ご連絡ください。

Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイメント、スケーリング、管理を自動化する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（オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetes のコアコンセプトとコンポーネントについて学び、大規模なコンテナ化されたアプリケーションを管理したい初級から中級レベルの IT プロフェッショナル向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下が able to します：

• Kubernetes のアーキテクチャとコンポーネントを理解する。
• Kubernetes クラスターでコンテナをデプロイおよび管理する。
• ワークロードのネットワーク、ストレージ、スケーリングを構成する。
• 一般的な問題のトラブルシューティングとクラスター操作のベストプラクティスに従う。

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する場合は、ご連絡ください。

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、DevOpsエンジニアと開発者がKubernetesを使用して、セキュアでスケーラブルな環境でコンテナやクラスタコンポーネントを構築、展開、管理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を学びます：

• Kubernetesエコシステムのアーキテクチャ、基本概念、およびコンポーネントを理解する。
• コンテナオーケストレーション用にKubernetesクラスタを設定、インストール、構成する。
• コマンドラインツールを使用してKubernetes操作を実行する方法を学ぶ。
• 基本から高度なKubernetes操作と管理の手順を経験する。

Dockerは、AI推論サービスの展開環境を軽量で隔離され、セキュアに構築するためのコンテナ化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、初級から中級レベルの技術者向けで、安全でポータブルなAI推論マイクロサービスを構築し、一貫してローカルマシン、サーバー、またはクラウドVMに展開する方法を学習します。

このワークショップの終了時には、参加者は以下のことができます：

• ローカルとクラウド展開用に軽量な推論コンテナを構築します。
• 最善の手法を使用して、コンテナ化されたAIサービスをセキュアにします。
• 一貫した環境で使用できるポータブルなマイクロサービスワークフローを実装します。
• 様々なインフラストラクチャにAI推論エンドポイントを展開します。

コースの形式

• 実践的なデモンストレーション付きのガイダンス講義。
• 展開とセキュリティ技術を強化する手動実習。
• ポータブルな推論サービスの構築と実行のためのライブラボ練習。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングをインフラストラクチャやAIツールチェーンに合わせてカスタマイズする場合は、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トレーニングでは、日本（対面または遠隔）で、参加者はサンプルサーバーのコレクションをコンテナ内にデプロイする方法を学び、その後、Kubernetesクラスター内でそれらのコンテナ化されたサーバーを自動化、スケーリング、管理する方法を学習します。トレーニングはさらに高度なトピックに進み、Kubernetesクラスのセキュリティ確保、ネットワーキング、監視のプロセスを実際に体験しながら学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は以下が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のデプロイ。
• DockerおよびKubernetesクラスのセットアップ。
• 同じクラスター内で異なる環境をデプロイおよび管理するためのKubernetesの使用。
• Kubernetesクラスのセキュリティ確保、スケーリング、監視。

高性能な深層学習ワークロードをスケーラブルかつ効率的に実行するためには、GPU のアクセラレーションが不可欠です。

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、中級レベルの技術者向けに、Docker コンテナー内で GPU 対応 AI ウォークロードを構成、最適化、および実行する方法について学びます。

このコースの終了後、参加者は以下のことができます：

• 訓練と推論用に GPU 対応コンテナーを構築し、実行する。
• コンテナ化された AI ウォークフローのための CUDA、ドライバー、およびランタイム ライブラリを構成する。
• GPU 密集型アプリケーション向けにリソース割り当てとアイソレーションを最適化する。
• 実稼働環境でスケーラブルな、コンテナ化された深層学習サービスを展開する。

コースの形式

• 実際のデモンストレーションをサポートした対話型の指導。
• GPU 対応開発に焦点を当てた実践的な演習。
• 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

• 自社インフラまたは GPU スタックに合わせたトレーニングについては、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、中級レベルの専門家向けで、Kubernetes を使用してコンテナ化されたアプリケーションを効果的にデプロイ、管理、スケールアップ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可能です：

• Kubernetes のアーキテクチャとその構成要素を理解する。
• Namespace を使用してリソースを効果的に隔離する。
• Deployments, StatefulSets, および DaemonSets を使用してワークロードを管理し、カスタマイズする。
• Requests と Limits を使用して計算リソースを定義する。
• ジョブスケジューリングに Jobs と CronJobs を使用する。
• Kubernetes 内の Services と DNS を理解する。
• Ingress を使用してアプリケーションを公開する。
• ConfigMaps, Secrets, および Persistent Volumes を管理する。
• 高度な戦略を使用して Kubernetes クラスターをスケーリングし、アップグレードする。
• Kubernetes の問題を分析し、トラブルシューティングする。
• Helm Charts を使用してリソースを効率的にデプロイする。

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、中級から上級レベルの開発者、DevOps 専門家、アーキテクト向けです。マイクロサービス、コンテナ、継続的インTEGRATION/継続的デプロイ（CI/CD）パイプラインを使用して堅牢なアプリケーションを設計、デプロイ、管理したい方におすすめです。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができます：

• マイクロサービスアーキテクチャを理解し実装する。
• Docker と Kubernetes 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および管理する。
• CI/CD パイプラインの設定と最適化を行い、自動デプロイを行う。
• セキュリティ、監視、可観測性に関するベストプラクティスを適用する。

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、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。

本トレーニングは、コンテナー、Kubernetesの基本概念、およびOpenShiftプラットフォームの概念を、実践的なスキル習得に重点を置いて紹介します。

この講師によるライブ形式のトレーニング（オンラインまたは対面）は、コンテナーワークフロー、Kubernetesの基本要素を理解し、OpenShift上でアプリケーションを展開・運用する方法を学びたい初心者から中級者レベルの技術者を対象としています。

トレーニングの終了後、受講者は次のことができるようになります：

• 再現性とセキュリティに配慮したベストプラクティスを用いて、コンテナーイメージとレジストリを構築・管理する。
• OpenShiftにおいて、Pod、デプロイメント、サービスなどのKubernetesオブジェクトを展開・管理する。
• ルートの作成、ビルド構成、Webコンソールなど、OpenShiftの機能を活用してアプリケーションのデリバリーを効率化する。
• 状態保持ワークロードのために永続ストレージ、設定管理、シークレット処理を実装する。
• クラスタとアプリケーションの健全性を維持するために、基本的なセキュリティ、RBAC（ロールベースのアクセス制御）、モニタリングプラクティスを適用する。

コースのフォーマット

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 毎日開催されるライブOpenShift環境でのハンズオンラボ。
• シナリオ駆動型の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ムトレーニングをご希望の方は、お気軽にお問い合わせください。手配いたします。

Dockerは、機械学習システムの再現性、携帯性、およびスケーラビリティを備えた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。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Dockerを使用して完全なMLパイプラインをコンテナ化し、運用する中級から上級レベルの技術者向けです。

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが able to できるようになります：

• MLの訓練、検証、推論のワークロードをコンテナ化します。
• Dockerおよび関連ツールを使用してエンドツーエンドのMLパイプラインを設計し、オーケストレーションします。
• MLコンポーネントのバージョン管理、再現性、CI/CDを実装します。
• コンテナ化された環境でMLサービスを展開し、監視し、スケールアップします。

コースの形式

• 実践的なデモンストレーションをサポートするインタラクティブな講義。
• 本物のMLパイプラインコンポーネントを作成に焦点を当てた手動実習。
• エンドツーエンドのコンテナ化ワークフローのライブラボ実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• 特定のMLインフラストラクチャの要件に合わせたカスタマイズされたトレーニングについては、ご連絡ください。

Dockerは、一貫性があり、移植可能で再現性のある環境を提供するコンテナ化プラットフォームです。AIや機械学習のワークロードに適しています。

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、中級レベルの専門家を対象としています。Dockerを使用して機械学習コードベース、依存関係、モデルをパッケージ化し、信頼性のある開発から本番へのワークフローを構築する方法を学びます。

このコースを終了後、参加者は以下のことができます：

• AIや機械学習アプリケーション向けにDockerイメージを構築および管理します。
• 機械学習パイプライン、ツール、依存関係をコンテナ化します。
• パフォーマンスと移植性の最適化されたDocker環境を作成します。
• 異なるランタイム環境にコンテナ化されたMLサービスをデプロイします。

コース形式

• ガイド付きディスカッションを伴う概念の実演。
• 実際のコンテナ化タスクに焦点を当てた手動練習。
• ライブラボDocker環境を使用した実践的な実装。

コースカスタマイズオプション

• お oranizationの環境に合わせてこのトレーニングをカスタマイズするには、ご連絡ください。

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、Kubefirstの基本を学び、エンタープライズスケールでのKubernetesとSwarmクラスタ管理を簡素化し、セキュアにし、加速する方法を理解したい初級開発者向けです。

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ます：

• Kubefirstの開発環境をセットアップする。
• 基本的なKubefirstプログラムを作成して実行する。
• コードにKubefirstの指示と節を注釈付ける。
• Kubefirst APIとライブラリを使用する。
• Kubefirstプログラムのプロファイルとデバッグを行う。

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、中級レベルの開発者とDevOpsエンジニアを対象としており、Spring CloudとDockerを使用してマイクロサービスを構築、デプロイ、管理する方法を学びます。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができます：

• Spring BootとSpring Cloudを使用してマイクロサービスを開発します。
• DockerとDocker Composeを使用してアプリケーションをコンテナ化します。
• サービスディスカバリ、APIゲートウェイ、およびサービス間通信の実装を行います。
• プロダクション環境でのマイクロサービスの監視とセキュリティを確保します。
• Kubernetesを使用してマイクロサービスをデプロイし、オーケストレーションします。

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、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。

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。

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

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、参加者は AKS 上で本番規模のコンテナ環境を設定および管理する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• AZS 上の Kubernetes を設定および管理します。
• Kubernetes クラスターを展開、管理、スケールアップします。
• Docker のコンテナ化されたアプリケーションを Azure にデプロイします。
• オンプレミスの既存の Kubernetes 環境を AKS クラウドに移行します。
• Kubernetes をサードパーティ製 CI（継続的インテグレーション）ソフトウェアと統合します。
• Kubernetes での高可用性と災害復旧を確保します。

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（オンラインまたはオンサイト）は、大規模な Kubernetes クラスターでコンテナ化されたアプリケーションを自動化し、保護し、監視したいエンジニア向けです。

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ます：

• Kubernetes を使用して同じクラスター内で異なる環境をデプロイおよび管理する
• Kubernetes クラスターのセキュリティ、スケーリング、および監視を行う

コース形式

• インタラクティブな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ハンズオン実装

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、お問い合わせください。

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。

Istioは、Kubernetes上で動作し、マイクロサービス間の安全で監視可能かつ管理可能な接続を提供するオープンソースのサービスメッシュです。IstioのEnvoyベースのサイドカー・プロキシを利用することで、チームはポリシーを適用したり、mTLSによる通信の保護や深いトラフィックの観測性、大規模での信頼性向上を実現することができます。

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、Istioを使用してマイクロサービス・アプリケーションを展開、保護、管理することを目指す中級エンジニア向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• KubernetesクラスタにIstioをインストールおよび構成します。
• トラフィック管理、セキュリティ、観測性などのサービスメッシュの概念を理解し、適用できます。
• Istioサービスメッシュ内にマイクロサービス・アプリケーションを展開します。
• 互いのTLS（mTLS）とゼロトラスト原則を使用して、サービス間通信を保護します。
• Prometheus、Grafana、Jaegerを使用してマイクロサービスを監視、トレースし、トラブルシューティングを行います。
• Calicoと統合して高度なネットワークポリシーとセキュリティを実現します。

コースの形式

• インタラクティブな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希望する場合は、お問い合わせください。

最近数年間のマイクロサービスとコンテナ技術の進化により、ソフトウェアの設計、開発、デプロイ、および運用方法が大きく変化しました。現代のアプリケーションは、スケーラビリティ、弾力性、障害対応、および変更に最適化されなければなりません。これらの新しい要件に対応するために、現代のアーキテクチャには異なるパターンと実践が必要です。このトレーニングでは、これらの新しい要件を特定し、理解し、調整する方法を探ります。

対象者
このトレーニングは、コンテナ技術と Kubernetes の概念に多少なりとも馴染んでいるが、実世界の経験が不足している方々を対象としています。現実のプロジェクトから学んだ事例に基づいており、クラウドネイティブアプリケーションの作成と管理にさらにインスピレーションを得ることを目指しています。

• 開発者
• オペレーション担当者
• DevOps 担当者
• QA エンジニア
• IT プロジェクトマネージャー

コースの形式

• インタラクティブな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

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版を希望する場合は、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、DevOpsエンジニアがKubernetesとGitlabを使用してDevOpsライフサイクルを自動化することを目指しています。

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:

• アプリケーションのビルド、テスト、デプロイメントを自動化する。
• 自動的なビルドインフラストラクチャを作成する。
• コンテナ化されたクラウド環境にアプリケーションをデプロイする。

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、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。

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、Kubernetes でサーバーレスアプローチを使用してエンタープライズアプリケーションを構築したい開発者および DevOps エンジニア向けです。

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ます：

• Kubernetes システムをセットアップしてサーバーレスアーキテクチャで開発を開始する。
• Serverless 環境の基礎となる概念と原理を理解する。
• Serverless 開発に必要なツールチェインを操作し、Kubernetes コンポーネントと統合する。
• Python プログラミング言語のスキルを活用してサーバーレスシステムを実装する。
• Kubernetes 上で Serverless フレームワークを通じてデプロイされたエンタープライズアプリケーションを保護する。
• DevOps タスク処理のワークフロー最適化に最新のクラウドコンピューティング手法を利用する。

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クラスターのデフォルトのセキュリティ設定を超えて保護したいエンジニアを対象としています。

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：

• デフォルトのKubernetesインストールで露出される脆弱性を理解する。
• Kubernetes API、データベース、その他のサービスへの未認証アクセスを防ぐ。
• 意図しないまたは悪意のあるアクセスからKubernetesクラスターを保護する。
• 包括的なセキュリティポリシーとベストプラクティスのセットを作成する。

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、エンジニアがDockerの知識を深め、より大規模にアプリケーションを展開しながら制御を維持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をできるようになります：

• 独自のDockerイメージを作成します。
• 多数のDockerアプリケーションを展開および管理します。
• 異なるコンテナオーケストレーションソリューションを評価し、最適なものを選択します。
• Dockerアプリケーションの継続的インテグレーションプロセスを設定します。
• 既存の継続的統合ツールとのDockerアプリケーションの連携を行います。
• Dockerアプリケーションのセキュリティを確保します。

この7日間のプログラムは、現代のDevOpsプラクティスを使用して、クラウドネイティブアプリケーションを設計、展開、運用するための包括的な実践的な旅を提供します。

参加者たちは、スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャの設計、コンテナ環境の最適化、Kubernetesを使用したプロダクションワークロードの管理方法について学びます。このコースでは、高度なデプロイメント戦略、GitOpsに基づく自動化、および観測性のプラクティスをカバーし、システムの信頼性とパフォーマンスを確保します。

実際の運用上の課題、インシデント対応、障害シミュレーション、根本原因分析に重点が置かれています。プログラムは、AI駆動のツールを使用してトラブルシューティングを支援し、運用意思決定を加速することから締めくくります。

訓練終了時には、参加者たちはKubernetesベースの環境で堅牢な分散システムを構築、展開、監視、および維持する方法を明確に理解できるようになります。

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、ソフトウェアを従来の単体ソフトウェアではなくコンテナとしてデプロイおよび管理したいエンジニア向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• Dockerをインストールおよび設定する。
• ソフトウェアのコンテナ化を理解し実装する。
• Dockerベースのアプリケーションを管理する。
• 異なるDockerアプリケーションやシステム間のネットワークを構築する。
• Dockerレジストリを理解し編集する。

この講師によるライブトレーニングは 日本（オンラインまたは対面）で行われ、クラウド依存なしで自己管理型の Kubernetes クラスタをデプロイ・運用したい中級者から上級者向けの DevOps エンジニアおよびシステム管理者を対象としています。

このトレーニングの終了までに、参加者は以下のことをできるようになります：kubeadm を使用してベアメタルまたは仮想マシン上で本番環境対応の Kubernetes クラスタをデプロイする、高可用性のコントロールプレーンと etcd クラスタを構成する、自己管理型環境に適したコンテナネットワークとストレージを実装する、自ホスト型ソリューションを使用してモニタリングと観測を設定する。

このインストラクターによるライブトレーニング日本では、Spring CloudとDockerを活用したマイクロサービス構築の基礎を学びます。参加者の知識は、演習やサンプルマイクロサービスの段階的な開発を通じて実践的に検証されます。

本トレーニング修了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• マイクロサービスの基礎を理解する。
• Dockerを使用してマイクロサービスアプリケーション向けのコンテナを構築する。
• Spring CloudとDockerを活用して、コンテナ化されたマイクロサービスを構築・デプロイする。
• マイクロサービスとディスカバリーサービス、およびSpring Cloud APIゲートウェイを統合する。
• エンドツーエンドの統合テストにDocker Composeを使用する。

OpenShift Container Platform v4 は、Red Hat が開発したエンタープライズ対応の Kubernetes プラットフォームであり、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化するために設計されています。

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、生産環境で OpenShift クラスターをデプロイ、管理、運用したいシステム管理者および DevOps エンジニアを対象としています。

本コースでは、OpenShift 4 クラスターのインストールと管理、Operators の活用、ワークロードのセキュリティ確保、大規模なアプリケーションの運用について、実践的なアプローチを提供します。

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）では、参加者は OpenShift Container Platform を使用してアプリケーションを作成、更新、維持管理する方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• OCI (Open Containers Initiative) と Docker や OpenShift でのコンテナエンジンの使用に関する影響を理解します。
• OpenShift の異なるバージョン（OKP, OpenShift Container Platform, Red Hat OpenShift など）間の関係を理解します。
• ソフトウェアデリバリーパイプラインを自動化します。
• DevOps の原則に基づいて継続的にソフトウェアを提供します。

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）は、中級レベルの仮想化管理者向けです。 VMwareからオープンソースプラットフォームへの移行を希望する方々に適しています。

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：

• KVM、oVirt、Proxmox VEのインストールと設定
• VMwareから仮想ワークロードの移行
• 高可用性と災害復旧の実装
• オープンソース仮想化環境でのパフォーマンス最適化