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Struttura del corso
Introduzione a Kubiya AI
- Panoramica di Kubiya AI
- Caratteristiche e vantaggi principali
- Casi d'uso in DevOps
Configurazione di Kubiya AI
- Installazione e configurazione
- Configurazione dell'ambiente
- Installazione e configurazione iniziali
Base Use Cases e applicazioni
- Automazione delle attività di routine
- Monitoraggio e avvisi con Kubiya AI
- Miglioramento delle pipeline CI/CD
Integrazione di Kubiya AI con gli strumenti esistenti DevOps
- Integrazione con strumenti CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ecc.)
- Connessione con piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP)
- Utilizzo dell'intelligenza artificiale di Kubiya con strumenti di orchestrazione dei container (Kubernetes, Docker)
Configurazioni e personalizzazioni avanzate
- Automazione avanzata del flusso di lavoro
- Personalizzazione di Kubiya AI per esigenze specifiche
- Considerazioni sulla sicurezza e sulla conformità
Progetti pratici
- Configurazione del progetto nel mondo reale
- Implementazione pratica e test
- Risoluzione dei problemi e ottimizzazione
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Comprensione dei DevOps principi
- Esperienza con le pipeline CI/CD
- Conoscenze di base dell'infrastruttura cloud
Pubblico
- DevOps professionisti
- Responsabili IT
- Amministratori di sistema
14 ore
Recensioni (1)
Ci sono stati molti esercizi pratici supervisionati e assistiti dal formatore
Aleksandra - Fundacja PTA
Corso - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Traduzione automatica