東京のコンテナと仮想マシン（VM）トレーニング

エッジAIとは、データソースの近くで機械学習の推論処理を行うことにより、低遅延かつ効率的でスケーラブルな処理を実現する考え方です。

本講座は講師によるライブトレーニング（オンラインまたは会場開催）で、Kubernetesベースのエッジ環境においてAIワークロードを展開・管理・最適化したい中級者から上級者の方々を対象としています。

本講座を修了することで、参加者は以下のことが可能になります：

• エッジ環境向けに軽量なKubernetesディストリビューションをセットアップする。
• リソースが限られたエッジノード上でAI推論ワークロードを効果的に展開する。
• 接続性の課題やデータ同期手法を適切に管理する。
• 実際のエッジ環境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。

講座の形式

• 実際の事例を用いたガイド付きプレゼンテーション。
• シナリオベースの演習やエッジ展開に特化した実践的課題。
• Kubernetesのエッジフレームワークを使った実践経験。

カスタマイズオプション

• お客様のエッジ環境に合わせたカスタムトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

Kubernetesは、大規模な分散型アプリケーションの管理に広く利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。

本講座は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）で、AIや機械学習技術を活用してKubernetesにおけるリソース利用状況、スケジュール決定、オートスケーリング戦略の最適化を目指す上級レベルの実務者向けです。

講座修了後、受講者は以下のことができるようになります：

• AI／機械学習モデルを利用してKubernetesにおけるワークロードの配置計画を改善する。
• 予測分析を用いてCPU、GPU、メモリの割り当てを最適化する。
• 強化学習および指標予測技術を活用したインテリジェントなオートスケーリングを実装する。
• 自動化されたリソース最適化によってインフラコストと応答遅延を削減する。

講座の形式について

• インストラクターによる技術的説明や詳細なディスカッション。
• 実際のKubernetesクラスターを使った演習。
• ​実運用シナリオにおいてAIモデルを適用する実践的な課題。

カスタマイズのオプション

• お客様の環境構成や運用要件に合わせて講座内容を調整いたしますので、ご要望があればお気軽にお問い合わせください。

Kubernetes上のMLOpsとは、コンテナ化されたパイプラインやGitOpsワークフローを活用して、機械学習モデルの訓練・検証・パッケージングおよびデプロイメントを自動化するための枠組みです。

本講座は、インストラクターによるオンラインまたは対面形式の実践トレーニングであり、Kubernetes上で拡張性のある自動化MLOpsパイプラインの構築を目指す中級者向けです。

講座修了後には、以下の能力を身につけることができます：

• 機械学習用途に適したエンドツーエンド型CI/CDパイプラインの設計
  
• GitOpsワークフローを用いたモデルデプロイメントおよびバージョン管理の実装
  
• 機械学習モデルの訓練・テスト・パッケージ化処理の自動化
  
• 監視、アラート通知およびロールバック対応策の統合手法
  

講座の形式

• インストラクターによる解説や技術的深堀りセッション
  
• 実際のCI/CDワークフロー構築に役立つ演習内容
  
• Kubernetes環境へ機械学習ワークロードをデプロイする実践的なラボセッション
  

カスタマイズ対応について

• 企業様の要望に合わせ、既存のMLOpsツールやシステム環境向け内容への調整も可能です。
  

Kubeflowは、Kubernetes上で機械学習処理を効率的に構築・訓練・展開するためのオープンソースプラットフォームです。

本講座は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）で、Kubeflowを使って信頼性の高い機械学習ワークフローを構築したい初心者から中級者の方々を対象としています。

受講を修了すると、以下のスキルを身につけることができます：

• Kubeflowのエコシステムおよび主要コンポーネントの把握
  
• Kubeflow Pipelinesを用いた再現性の高いワークフローの構築
  
• Kubernetes上でスケーラブルな訓練ジョブを実行する方法
  
• Kubeflow Servingを活用して機械学習モデルを効率的に提供する手法
  

講座の形式

• 指導的なプレゼンテーションおよび参加者同士のディスカッション
  
• Kubeflowの実際のコンポーネントを用いた実践的演習
  
• エンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築するための課題練習
  

講座内容のカスタマイズについて

• お客様の技術スタックやプロジェクト要件に合わせたカスタム版の提供も可能です。
  

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。

東京にて実施される本インストラクター主導型の実践トレーニングは、PrometheusとGrafanaを用いてKubernetesクラスター監視スキルを磨きたい上級者向けのKubernetes管理者やDevOpsエンジニアを対象としています。

​講座終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• PrometheusおよびGrafanaをKubernetes監視用にセットアップする。
• ポッド・ノード・サービスの主要指標を監視する。
• クラスターの健全性やパフォーマンスを可視化できる動的なダッシュボードを作成する。
• 問題発生に迅速に対応するためのアラート設定戦略を実装する。
• Kubernetes環境において監視ソリューションをスケーリングする際の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。

Kubernetesは、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のオープンソースプラットフォームです。

本講座は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）で、Kubernetesの基本概念や構成要素を学び、大規模な環境でもコンテナアプリケーションを効果的に管理したい初級者から中級者のIT担当者向けに設計されています。

講座終了時には、以下の能力が身につきます：

• Kubernetesのアーキテクチャおよび主要コンポーネントを理解できる
• Kubernetesクラスター内でコンテナをデプロイ・管理できる
• ワークロード向けのネットワーク設定、ストレージ構成、スケーリング方法が把握できる
• 一般的なトラブルシューティング手法やクラスター運用におけるベストプラクティスを実践できる

講座の形式

• 双方向的な講義とディスカッション
• 豊富な演習問題による実践練習
• 実際のラボ環境で行う実作業

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をご要望に合わせて調整したい場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

東京にて実施される本インストラクター主導のライブ研修は、安全かつ拡張性の高い環境においてKubernetesを活用してコンテナやクラスター構成要素の構築・運用を行いたいDevOpsエンジニアおよび開発者向けに提供されます。

研修終了時には、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• Kubernetesエコシステムの仕組み・基本概念・構成要素の理解
• コンテナオーケストレーション用Kubernetesクラスターのセットアップおよび設定方法
• コマンドラインツールを用いたKubernetes操作の実践法
• 基礎から上級レベルまで、Kubernetesの運用・管理に関する実習体験

Dockerは、AI推論サービス用のポータブルで隔離された、安全なデプロイ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ライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ローカルマシン、サーバー、クラウドVM Acrossにわたって一貫して展開できる安全でポータブルなAI推論マイクロサービスを作成したいと考える初心者から中級者までの技術担当者を対象としています。

このワークショップの終了後、参加者は以下ができるようになります：

• ローカルおよびクラウドへのデプロイ用軽量推論コンテナを構築する
• ベストプラクティス技法を使用してコンテナ化されたAIサービスを守る
• 一貫した環境用のポータブルなマイクロサービスワークフローを実装する
• 多様なインフラストラクチャ全体にわたってAI推論エンドポイントをデプロイする

コースの形式

• ガイダンス付き講義と実践的なデモンストレーションを組み合わせたもの
• デプロイおよびセキュリティ技法を強化するためのハンズオン演習
• 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演習

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AIツールスタックに合わせてこのトレーニングをカスタマイズする場合は、お問い合わせください。

東京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

GPUによる高速処理は、スケーラブルかつ効率的に高パフォーマンスなディープラーニング処理を行うために不可欠です。

本コースは講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、Dockerコンテナ内でGPUを活用したAIワークロードの設定・最適化および実行を希望する中級レベルの技術者を対象としています。

講義終了時には、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• トレーニングや推論用にGPU対応コンテナを構築・実行する方法
• コンテナ化されたAIワークフロー向けにCUDAやドライバー、ランタイムライブラリを設定する方法
• GPU集約型アプリケーション向けのリソース割り当ておよび隔離を最適化する方法
• 本番環境でスケーラブルなコンテナベースのディープラーニングサービスを展開する方法

コース形式について

• 実際の例を用いた双方向型指導法
• GPU対応開発に焦点を当てた演習中心の学習方法
• 実機環境での実践的な操作訓練

コースカスタマイズオプション

• 貴社のインフラやGPU環境に合わせたトレーニングをご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（東京にてオンラインまたは現地開催）で、Kubernetesを用い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・スケーリングしたい中級レベルの技術者向けに企画されています。

受講後には以下のことができるようになります：

• Kubernetesのアーキテクチャおよび構成要素を理解する
• ネームスペースを用いてリソースを効果的に分離・管理する
• Deployment、StatefulSet、DaemonSetを使ってワークロードを管理・カスタマイズする
• リクエスト数値と制限値によってコンピューティングリソースを定義する
• JobおよびCronJobを用いて定期的なタスク実行を行う
• KubernetesにおけるサービスおよびDNSの仕組みを理解する
• Ingress機能によりアプリケーションを外部に公開する
• ConfigMap、シークレット、永続ボリュームを適切に管理する
• 高度な戦略を用いてKubernetesクラスターのスケーリングやアップグレードを行う
• Kubernetesで発生した問題の分析およびトラブルシューティングを行う
• Helmチャートを活用してリソースを効率的にデプロイする

東京にて開催される本講座は、マイクロサービスやコンテナ、CI/CDパイプラインを用いて堅牢なアプリケーションを設計・運用したい中級者から上級者の開発者、DevOpsエンジニア、アーキテクト向けのインストラクター主導ライブトレーニング（オンラインまたは出張開催）です。

受講後には、以下のスキルを習得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仕組みと実装方法を理解する
• DockerおよびKubernetesを用いてコンテナ化されたアプリケーションを展開・管理する
• 自動デプロイメント用のCI/CDパイプラインを構築し最適化する
• セキュリティ、モニタリング、可観測性に関するベストプラクティスを活用する

この講師主導のライブ研修 東京（オンラインまたは会場での開催）は、マイクロサービスとKubernetesを用いてアプリケーション拡張技術を習得したい上級レベルのプラットフォームエンジニアやDevOps専門家向けに提供されます。

研修の修了後、受講者は以下のことが可能になります：

• 拡張性に優れたマイクロサービスアーキテクチャの設計と実装
• Kubernetesクラスタ上でのアプリケーションのデプロイおよび管理
• Helmチャートを活用した効率的なサービスの導入
• 本番環境におけるマイクロサービスの健全性の監視と維持
• Kubernetes環境においてセキュリティとコンプライアンスに関するベストプラクティスの適用

本講座は、開発者やDevOpsエンジニア、IT担当者向けに設計された実践重視の研修です。コンテナ、Kubernetes、OpenShiftに関する基礎を学ぶことで、クラウドおよびハイブリッド環境において効率的なアプリケーション提供を行うためのスキルが身につきます。具体的には、コンテナ化されたアプリケーションの構築方法やKubernetesリソースの管理手法、OpenShiftを活用した現代的な開発・運用フローの実践が可能になります。

Dockerは、機械学習システム用に再現可能で移植性が高く、拡張性にも優れた環境を構築するためのコンテナ化プラットフォームです。

本講座は講師によるオンラインまたは対面形式の実践型研修であり、Dockerを用いて機械学習パイプライン全体をコンテナ化し、運用に移したい中級者から上級者の技術担当者向けです。

受講を完了すると、以下のことが可能になります：

• 機械学習におけるトレーニング・検証・推論処理のコンテナ化
• Dockerおよび関連ツールを用いたエンドツーエンドMLパイプラインの設計と運用管理
• 機械学習コンポーネントのバージョン管理、再現性の確保、CI/CDの実装
• コンテナ化された環境下でのMLサービスのデプロイ・監視・スケールアップ

講座の形式について

• 実践的なデモンストレーションを交えたインタラクティブな講義
• 実際のMLパイプライン構築に特化した演習内容
• エンドツーエンドのコンテナ化ワークフローの実地検証

カスタマイズ可能な研修内容

• お客様のMLインフラ要件に合わせたカスタムトレーニングをご希望の場合は、ぜひご相談ください。

Dockerはコンテナ化プラットフォームであり、AIおよび機械学習ワークロード向けに一貫性があり、移植性にも優れ、再現可能な環境を実現します。

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、Dockerを用いて機械学習コードや依存関係、モデルをパッケージ化し、開発から本番環境への移行プロセスを確実に行いたい中級レベルの技術者向けです。

受講後には以下のことが可能になります：

• AI・機械学習用途に適したDockerイメージの構築と管理
• ​機械学習パイプラインやツール、依存関係をコンテナ化すること
• 性能と移植性を最適化したDocker環境の構築
• 多様な実行環境向けにコンテナ化された機械学習サービスのデプロイ

講座の形式

• 概念説明に加え、参加者とのディスカッションを通じた実例紹介
• 現実的なコンテナ化課題に対応した実習演習の提供
• Docker環境を用いた実際の作業を通じた実践的学習

講座カスタマイズのオプション

• 貴社固有の環境要件に合わせて本トレーニングを調整したい場合は、ぜひご相談ください。

東京（オンラインまたは現地開催）でのこのインストラクター主導のライブトレーニングは、Kubefirstの基礎や、企業規模においてKubernetesおよびSwarmクラスター管理をいかに簡素化・安全化・迅速化できるかを学びたい初心者レベルの開発者向けです。

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：

• Kubefirst用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・実行する
• Kubefirstの指示文や句を用いてコードに注釈を付ける
• Kubefirst APIおよびライブラリを利用する
• Kubefirstプログラムのプロファイリングおよびデバッグを行う

東京（オンラインまたは会場開催）にて実施される本講座は、Minikubeを開発ワークフローの一部として活用したい中級レベルの開発者やDevOpsエンジニア向けです。

受講完了後には以下のスキルが身につきます：

• Minikubeを使ってローカル環境にKubernetes環境を構築・管理する
• Minikube上でアプリケーションをデプロイし、管理およびトラブルシューティングする方法を習得する
• CI/CDパイプラインへMinikubeを統合する手法を理解する
• 高度な機能活用により開発フローを最適化できる
• ローカルでのKubernetes開発に関するベストプラクティスが実践可能になる

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、東京（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

東京（オンラインまたはオンサイト）で開催される本講座は、初心者から中級レベルのソフトウェア開発者やDevOps担当者の方々を対象としています。Minikubeを用いてローカルにKubernetes環境を構築・管理する方法を学びたい方にお勧めです。

受講後には、以下のことができるようになります：

• 自分のPCにMinikubeをインストールし設定する
• Kubernetesの基本概念およびアーキテクチャを理解する
• kubectlやMinikubeダッシュボードを用いてコンテナのデプロイと管理を行う
• Kubernetes向けの永続ストレージやネットワーク環境を構築する
• アプリケーションの開発・テスト・デバッグにMinikubeを活用する

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。

本講座は東京（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

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

東京にて実施される本インストラクター主導型の講座では、参加者はAKSを用いて本番環境向けのコンテナ環境を構築・管理する方法を学びます。

受講後には、以下のことができるようになります：

• AKS上でKubernetesを設定および管理する
• Kubernetesクラスターのデプロイ、管理、スケーリングを行う
• Azure上にコンテナ化された（Docker）アプリケーションをデプロイする
• 既存のオンプレミスのKubernetes環境をAKSクラウドへ移行させる
• サードパーティ製の継続的統合（CI）ツールとKubernetesを連携させる
• Kubernetesにおける高可用性および障害復旧対策を実現する

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、大規模なKubernetesクラスターにおいてコンテナ化されたアプリケーションの自動化・セキュリティ強化・監視を行いたいエンジニア向けに提供される、講師指導型のライブトレーニング（オンラインまたは会場での開催）です。

本講座を受講することで、受講者は以下のスキルを習得できます：

• 同じクラスター内でさまざまな環境のデプロイと管理にKubernetesを利用する方法
• Kubernetesクラスターのセキュリティ強化、拡張、監視手法

講座形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 豊富な演習と実践的練習
• 実際のラボ環境での手を動かした実装作業

カスタマイズオプションについて

• この講座をご自身のニーズに合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。手配いたします。

認定 Kubernetes アプリケーション開発者（CKAD）プログラムは、Linux FoundationおよびKubernetesの運営母体であるCloud Native Computing Foundation（CNCF）によって開発されました。

この講師主導の実践型研修（オンラインまたは現地開催）は、Kubernetes向けのクラウドネイティブアプリケーションを設計・構築・設定し公開するスキルを確認したい開発者を対象としています。

また本研修では、Kubernetesを用いた実際的なアプリケーション開発経験も習得できるため、CKAD試験を受験予定がない方であっても参加することをお勧めします。

NobleProgは2015年よりDockerおよびKubernetes関連の研修を提供しており、360件以上の研修実績を誇るコンテナ技術分野における世界的な教育機関です。2019年以降は、クライアント様がk8s環境下でのスキルを証明できるようCKAおよびCKAD試験対策にも注力しております。

研修の形式

• インタラクティブな講義とディスカッション
• 豊富な演習や実践課題
• リアルタイムの実習環境での手を動かす学習

カスタマイズオプション

• 本研修のカスタマイズ要望は、お問い合わせにて承ります
• CKAD試験詳細についてはこちらをご覧ください：https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

この講師主導型の実践形式コースでは、Rancherについて概説するとともに、実際に手を動かしながらRancherを用いてKubernetesクラスターをデプロイ・管理する方法を紹介します。

Istioはオープンソースのサービスメッシュであり、Kubernetes上で動作します。これによりマイクロサービス間の通信が安全かつ可視化され、管理も容易になります。Istioが採用するEnvoyベースのサイドカープロキシを活用することで、ポリシーの適用やmTLSによる通信の暗号化、トラフィックの詳細な監視、そして大規模環境における信頼性向上が可能です。

本講座はインストラクター主導の実践的な研修で、オンラインまたは会場にて開催されます。Kubernetes上でIstioを利用し、マイクロサービスアプリケーションのデプロイや保護・管理を行いたい中級レベルのエンジニア向けです。

研修終了時には、以下のスキルが習得できるようになります：

• Kubernetesクラスター上にIstioをインストール・設定する方法
• トラフィック管理、セキュリティ、可視性といったサービスメッシュの基本的な概念を理解し適用する能力
• 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デプロイする方法
• 相互TLS（mTLS）およびゼロトラスト原則を用いてサービス間通信の安全性を確保する方法
• Prometheus、Grafana、Jaegerを用いてマイクロサービスの監視・追跡・トラブルシューティングを行う技術
• ­Calicoとの連携により高度なネットワークポリシーやセキュリティを実現する方法

講座の形式

• 双方向性の高い講義とディスカッション
• 豊富な演習および実践問題
• 実際の環境で行う手順実践も可能です

講座内容のカスタマイズオプション

• 本講座の内容をお客様のニーズに合わせてカスタマイズしたい場合は、ご相談ください。

近年、マイクロサービスおよびコンテナ技術が急速に発展し、ソフトウェアの設計・開発・デプロイ方法や運用形態も大きく変わりました。現代のアプリケーションは、スケーラビリティや柔軟性、耐障害性、変化への対応能力を備える必要があります。こうした新たな要件に応えるため、現代的なアーキテクチャにはそれにふさわしい設計パターンや実践手法が求められます。本研修では、これらの要件をいかに特定し理解し適用していくかについて学びます。

受講対象者
本研修は、コンテナ技術やKubernetesの基本的な概念にはある程度通じているものの、実務経験がまだ少ない方々を想定しています。現場でのプロジェクト事例やそこから得られた教訓を基に構成されており、受講者がより優れたクラウドネイティブアプリケーションの開発・管理に意欲を持てるよう促すことを目的としています。

• 開発者
• 運用担当者
• DevOpsエンジニア
• 品質保証エンジニア
• ITプロジェクトマネージャー

研修の形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 豊富な演習と実践機会
• 実際のラボ環境での手を動かす実装体験

カスタマイズオプション

• 本コースの内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

この講師主導の実践的研修東京（オンラインまたは会場にて開催）は、Helmを用いてKubernetesアプリケーションのインストールや管理を効率化したい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るようになります：

• Helmのインストールおよび設定を行うこと
• Kubernetesアプリケーションを再現可能な形で構築すること
• ​Helmチャートとしてアプリケーションを共有すること
• Helmチャート形式で提供されるサードパーティ製アプリケーションを実行すること
• Helmパッケージのリリース状況を管理すること

東京にて開催される本インストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたは対面）では、KubernetesとGitLabを活用してDevOpsライフサイクルを自動化したい開発・運用エンジニアが対象となります。

講座修了時には、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• アプリケーションのビルド、テスト、デプロイを自動化する
• 自動化されたビルド基盤を構築する
• コンテナベースのクラウド環境にアプリケーションをデプロイする

東京にて開催される本ライブトレーニング（オンラインまたは出張）は、CKS試験対策を志すKubernetes実務者向けの講座です。

研修終了時には、アプリケーションの開発・デプロイから稼働時までの全段階でKubernetes環境およびコンテナベースのアプリケーションのセキュリティ維持方法を理解できるようになります。

東京で実施されるこの講師主導型のライブトレーニングは、Kubernetes上でサーバーレス方式を用いて企業向けアプリケーションを開発したい開発者やDevOpsエンジニア向けです。

講座終了時には参加者は以下の能力を身につけられます：

• サーバーレスアーキテクチャ開発を開始するためにKubernetesシステムの設定・構築ができる。
• サーバーレス環境の基礎となる概念や原則を理解できる。
• サーバーレス開発に必要なツールチェーンを操作し、Kubernetesコンポーネントと統合できる。
• Pythonプログラミング技術を実践的に活用してサーバーレスシステムの実装が可能になる。
• Kubernetes上でサーバーレスフレームワーク経由でデプロイされた企業向けアプリケーションのセキュリティ対策ができる。
• 最新クラウドコンピューティング手法を活用してDevOpsタスク処理フローを最適化できる。

この講師主導の実践的な研修は東京（オンラインまたは現地開催）で行われ、デフォルト設定以上にKubernetesクラスターを保護したいエンジニア向けです。

研修終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• デフォルト状態のKubernetes環境が抱える脆弱性を理解する
• 認証されていないユーザーによるKubernetes APIやデータベース、その他サービスへのアクセスを防ぐ
• 偶発的または悪意のあるアクセスからクラスターを保護する
• 包括的なセキュリティポリシーおよびベストプラクティスを策定する

このインストラクター主導のライブ研修東京（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。

この7日間のプログラムは、最新のDevOpsプラクティスを用いてクラウドネイティブアプリケーションの設計、デプロイメント、運用を行うための包括的で実践的な研修です。

参加者は、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する方法、コンテナ環境を最適化する方法、Kubernetesを用いて本番ワークロードを管理する方法について学びます。コースでは、システムの信頼性とパフォーマンスを保証するための高度なデプロイメント戦略、GitOpsベースの自動化、および観測可能性（Observability）プラクティスを取り扱います。

インシデント対応、障害シュミレーション、根本原因分析など、実際の運用上の課題に重点を置いています。プログラム最後には、トラブルシューティングをサポートし、運用上の意思決定を加速させるためのAI搭載ツール的使用法も学びます。

研修終了後、参加者はKubernetesベースの環境において、回復力のある分散システムを構築、デプロイ、監視、保守する方法を明確に理解できるようになります。

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

この講義形式の実践トレーニングは東京にて実施され（オンラインまたは現地開催）、中級者から上級者レベルのDevOpsエンジニアおよびシステム管理者が対象となります。本講座を受けることで、クラウドの依存性なしに自己ホスティング型のKubernetesクラスタを導入・運用できるようになります。

トレーニング完了後には、bare-metalや仮想マシン環境上でkubeadmを用いて実稼働向けクラスタの構築が可能となり、高可用性制御プレーンおよびetcdクラスタの設定、自己管理環境に適したネットワーク・ストレージソリューションの導入、さらには自己ホスティング型ツールを用いた監視体制の確立もできるようになります。

東京にて開催されるこの講師主導型実践トレーニングでは、参加者はSpring CloudとDockerを使いマイクロサービス構築の基礎を学びます。演習やサンプルマイクロサービスの開発プロセスを通して知識の定着を図ることができます。

本トレーニングを修了すれば、参加者は以下のことが可能になります：

• マイクロサービスの基本概念を理解する。
• Dockerを用いてマイクロサービス用のコンテナを作成する。
• Spring CloudとDockerを利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。
• ディスカバリーサービスやSpring Cloud API Gatewayとマイクロサービスを連携させる。
• Docker Composeを用いてエンドツーエンドの統合テストを行う。

OpenShiftは、クラウド環境やハイブリッド環境、オンプレミス環境でコンテナ化されたアプリケーションを展開・管理するための主要なKubernetesベースのプラットフォームです。

この実習中心型トレーニングでは、セキュリティ・ネットワーク・ストレージ関連のベストプラクティスを取り入れながら、OpenShiftクラスターのインストールから管理およびトラブルシューティングまでを学びます。実践的な演習を通じて、本番環境で即戦力となるOpenShift管理スキルが身につきます。

クラウドネイティブ開発向けの主要KubernetesプラットフォームであるOpenShiftを使って、コンテナ化されたアプリケーションの開発・デプロイ・管理手法を学びましょう。この実践的なトレーニングでは、アプリケーションデプロイ、コンテナ技術、ネットワーク構成、CI/CDやDevOpsフローの活用方法まで解説し、本番環境で現代的なアプリケーションを構築・運用するためのスキルを身につけることができます。

東京で開催される本講座は、インストラクターによるライブトレーニングであり、VMwareからオープンソースプラットフォームへ移行を図りたい中級レベルの仮想化管理者向けです。

受講後には以下のことが可能になります：

• KVM、oVirt、Proxmox VEのインストールおよび設定
• VMwareからの仮想ワークロード移行作業
• 高可用性および災害復旧対策の実施
• オープンソース仮想化環境におけるパフォーマンス最適化