大阪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（大阪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。

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。

このインストラクター主導の実践的トレーニングでは、大阪（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。

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。

DO180は、コンテナー、Kubernetesの基本概念、およびRed Hat OpenShiftプラットフォームの概念を、実践的なスキル習得に焦点を当てて紹介するコースです。

このインストラクターによるリアルタイムのトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、コンテナーのワークフロー、Kubernetesの基本概念、およびOpenShift上でのアプリケーションのデプロイと運用方法を学びたい、初心者から中級者レベルの技術プロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下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に基づいて、コンテナーイメージとレジストリを構築・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・管理します。
• アプリケーション配信を効率化するために、ルート、BuildConfig、WebコンソールなどのOpenShift機能を使用します。
• ステートフルワークロードに対して、永続ストレージ、設定管理、シークレットの取り扱いを実装します。
• 健全なクラスターとアプリケーションを維持するために、基本的なセキュリティ、RBAC（ロールベースのアクセス制御）、およびモニタリングプラクティスを適用します。

コースの形式

• インタラクティブな講義と議論
• 毎日の実習：ライブOpenShift環境でのハンズオンラボ
• シナリオベース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

• 本コースのカスタムトレーニングを希望される場合は、お気軽にお問い合わせください。

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、Kubernetesとクラウドネイティブの原則を理解したい開発者、システム管理者、DevOpsエンジニア向けに設計されています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Kubernetesを含む開発環境のセットアップ
• Kubernetesを使用したマイクロサービスアプリケーションの作成
• Kubernetesでのアプリケーションのデプロイ、管理、スケーリング
• Kubernetes環境で一般的な問題のデバッグ

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。

この大阪で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、ハイブリッドマルチクラウド環境内でSkupperを使用してセキュアな通信を構築する方法を学びたい開発者やその他の方に適しています。

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：

• Skupperの基本概念を学び、理解する。
• 複数の名前空間でSupperをセットアップおよび設定する。
• Skupperのセキュリティを設定し、アプリケーション間のマルチクラウド通信を許可する。

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。

大阪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。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は Google Cloud 上で Kubernetes を使用して本番環境用コンテナ環境の設定と管理方法を学びます。 

このトレーニング終了時、参加者は以下ができます:

• Google Cloud での Kubernetes の設定と管理を行います。
• Kubernetes クラスターの展開、管理、スケーリングを行います。
• (Docker) コンテナ化されたアプリケーションを Google Cloud 上で展開します。
• オンプレミスの既存 Kubernetes 環境を Google Cloud に移行します。
• Kubernetes をサードパーティの継続的インテグレーション (CI) ソフトウェアと統合します。
• Kubernetes で高可用性と災害復旧を確保します。

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、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。

DC/OS（分散型クラウドオペレーティングシステム）は、Apache Mesos プロジェクトに基づいて構築されたオープンソースの分散オペレーティングシステムです。Apache Mesos は Linux カーネルと同じ原理で構築されており、ただし抽象化レベルが異なります。Mesos カーネルは各マシン上で実行され、Hadoop、Spark、Kafka、Elasticsearch などのアプリケーションにデータセンターやクラウド環境全体でのリソース管理とスケジューリングの API を提供します。Apache Mesos は CPU、メモリー、ストレージ、その他の計算リソースを物理マシンや仮想マシンから抽象化し、故障に強いかつ弾性的な分散システムを簡単に構築して効果的に運用できるようにします。

DC/OS は Mesos と 30 を超えるアプリケーションを統合して一貫したシステムとして提供することで、Linux ディストリビューションが Linux カーネルとアプリケーションをパッケージ化して動作するオペレーティングシステムを作成するのと同様です。

このコースでは、参加者に Apache Mesos と DC/OS の概要を提供し、手順実践を通じて完全なデータセンターオペレーティングシステムのデプロイと管理方法を示します。

対象

• システム管理者
• DevOps エンジニア

コース形式

• 講義とディスカッション、実践重視

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、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、コンテナ化されたアプリケーションを Kubernetes で実行する際のメンテナンスやアップグレードコストを削減するために Fedora CoreOS を使用したい DevOps エンジニアや開発者向けです。

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：

• Fedora CoreOS のインストールと設定
• Fedora CoreOS 上での Kubernetes クラスターのセットアップ
• Fedora CoreOS 上での Kubernetes デプロイメントの実行と管理
• 最新の OS 改良、バグ修正、セキュリティ更新を自動的に適用する

この講師主導のライブトレーニング 大阪（オンラインまたはオンサイト）では、JavaとKubernetes（K8s）を使用して高パフォーマンスでスケーラブルなアプリケーションを作成、構築、テスト、デバッグ、およびデプロイしたいDevOpsエンジニアや開発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できるようになります：

• Javaアプリケーションを作成するための開発環境をセットアップする。
• Kubernetesの特徴とアーキテクチャを理解する。
• DevOpsの主要な概念とツールについて学ぶ。
• Javaプログラミングの基本を復習する。
• Dockerを使用してJavaマイクロサービスをコンテナ化する。
• Kubernetes上でJavaアプリケーションを構築、スケーリング、およびデプロイする。

Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションの開発ステージを自動化するオープンソースプラットフォームです。デザインパターンとは、ソフトウェア設計に関連する問題に対する反復可能な解決策であり、Kubernetes拡張機能はKubernetesクラスターの設定とサポートに使用されます。Kubernetesのデザインパターンと拡張機能を使用することで、ユーザーはCI/CDアプローチを実現しながら、ソフトウェアアプリケーションのスケーラビリティと柔軟性を維持できます。

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）では、開発者やDevOpsエンジニアがKubernetesクラスターでのエンタープライズアプリケーションの開発にKubernetesのデザインパターンと拡張機能を活用する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができることを目指します：

• Kubernetesクラスターのセットアップと必要となるDevOpsツールの設定を行う。
• ソフトウェアデザインパターンとKubernetes拡張機能の基本を理解する。
• Kubernetes APIとのやり取りにKubernetes拡張機能とデザインパターンを利用する。
• カスタマイズされたKubernetesリソースを開発し、クラスターに動的なコントローラーを適用する。
• Kubernetesプラグインを使用して任意のKubernetes環境を管理し、保護する。
• DevOpsネットワークモデルを既存および新規のKubernetesプロジェクトに統合する。

コースの形式

• 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トレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。

この講師によるライブトレーニングは 大阪（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 を使用してクラウドインフラストラクチャ上に OpenStack サービスを展開および管理したい DevOps エンジニアや開発者向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able になります:

• MOS 及びそのコンポーネントを展開、設定、管理します。
• OpenStack API にアクセスします。
• 一般的な OpenStack 操作タスク（バックアップ、リストアなど）を行います。
• OpenStack 展開をアップグレードします。

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、Kali LinuxとPythonを使ってネットワークをペネトレーションテストを行うことを目指すペネトレーションテスター向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のことができるようになります：

• ネットワークの脆弱性を検出するPythonプログラムを作成します。
• Kaliウェブシェルとシェルコードをエクスプロイトで使用します。
• 様々なKaliツールを使用してペネトレーションテストを行います。
• Pythonを使用してシステムをエクスプロイトします。

この実践的なコースは、システム管理者、開発者、組み込み開発者、一般のデスクトップユーザー（マネージャーも含む）向けに設計されています。これらの対象者は、一般的な仮想化についての紹介を希望しています。このコース修了後、管理者はプロダクションで使用するプライベートクラウドを作成でき、開発者は2台目のPCや非x86ボードを持たずに複数のオペレーティングシステム上でコードをテストできるようになります。

このコースで扱うトピックは幅広い範囲にわたるため、すべてのお客様に完全に関連するわけではありません。このコースを予約する際には、QEMUやKVMを使用して何を達成したいかをご指定ください。それに応じて、関連性の低いトピックから重要なトピックへと時間を再配分することで、コースをカスタマイズします。

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