日本 でのオンライン 分散システム トレーニング

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、複数サーバー環境でのBizTalk Serverの設計、展開、管理を目指す管理者と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を実現できます：

• BizTalk Serverのインストールと設定。
• BizTalkユーザーの設定と管理。
• 組織内のメッセージルーティングの設定と保護。
• 組織外のパートナーとのEDIベースの統合の設定。
• ビジネスルールの展開、監視、管理。
• BizTalkアプリケーションの自動化された展開。
• ビジネス活動の追跡、監視、分析。
• Biztalk Serverの高可用性と災害復旧の計画と実装。

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、管理者とエンジニアが複数サーバー環境でのBizTalk Serverの設計、展開、管理を行う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ます：

• BizTalk Serverをインストールおよび構成する。
• BizTalkユーザーの設定と管理を行う。
• 組織内のメッセージルーティングを設定し、セキュアにする。
• 組織外のパートナーとのEDIベースの統合を構成する。
• ビジネスルールの展開、監視、管理を行う。
• BizTalkアプリケーションのデプロイメントを自動化する。
• ビジネス活動の追跡、監視、分析を行う。
• 高可用性と災害復旧のためのBiztalk Serverの計画と実装を行う。
• BizTalk Serverとその環境のパフォーマンスを最適化する。
• ビジネス活動の監視を自動化する。
• 実行時の例外をトラブルシューティングする。
• Biztalkのテストを自動化する。
• Biztalkのシステム的なメンテナンスを計画し、実行する。

本講座はオンラインまたはオンサイトで開催され、DevOpsエンジニアや開発者を対象としています。HashiCorp Nomadを使用してアプリケーションの展開とスケーリングを行い、運用負荷を軽減する方法を学びます。

本講座修了後には、参加者は以下のことができるようになります：

• HashiCorp Nomadのインストールと設定を行う。
• コンテナと非コンテナ化アプリケーションを展開および管理する。
• 一元化されたシステム内のリソース、スケジューリング、および操作を管理する。
• ノードのスケーリングとサービスの統合を単一のクラスター内で有効にする。

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エンジニアや開発者がHashiCorp Vaultを使用してパスワード、データベース資格情報、APIキー、トークン、証明書などのアクセスを制御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 to できます：

• HashiCorp Vaultのインストールとデプロイを行います。
• HashiCorp Vaultのさまざまなサービスとコンポーネントを理解して使用します。
• 認証方法、セキュリティポリシーの実装、および管理タスクの実行によりインフラストラクチャを保護します。
• NomadやKubernetesなどのコンテナオーケストレータ上でHashiCorp Vaultサービスをデプロイして使用します。

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、IT管理者、ソフトウェアエンジニア、開発者が大規模クラスタ環境でリソースワークロードとアプリケーションを効率的に管理するためにApache Mesosを使用したい人向けです。

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：

• 分散システム用にApache Mesosをインストール、設定、実行する。
• 複数のアプリケーションやフレームワーク間でのリソース共有と割り当てを管理する。
• タスク管理用にスケジューリングメカニズムを実装する。
• Apache Mesos上でコンテナオーケストレーションを行うためにMarathonを設定して使用する。

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、開発者やプログラマーがMPICH機能をインストール、設定、管理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MPICHを使用してMPIプログラムを実装、記述、管理、監視できるようになります。

OpenCLは、CPU、GPU、その他のプロセッサで構成される異種コンピュータをプログラミングするための標準です。この標準には、ホスト（例えばCPU）と1つ以上の計算デバイス（例えばGPU）という観点からプラットフォームを定義するフレームワークが含まれています。また、これらの計算デバイス向けにプログラムを書くためのCベースのプログラミング言語も提供されています。OpenCLを使用することで、プログラマはタスクベースおよびデータ並列のプログラムを書き、1つのシステム内の異なる種類のプロセッサを活用することができます。