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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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