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Struttura del corso

Introduzione a Kubiya AI

  • Panoramica generale su Kubiya AI
  • Funzionalità principali e vantaggi derivanti dal suo utilizzo
  • Esempi di applicazione nel settore DevOps

Configurazione iniziale di Kubiya AI

  • Procedura di installazione e impostazioni preliminari
  • Preparazione dell’ambiente operativo
  • Prima configurazione sistematica di Kubiya AI

Casi d’uso e applicazioni pratiche di base

  • Automatizzazione delle attività ripetitive
  • Monitoraggio e segnalazione con Kubiya AI
  • Miglioramento delle pipeline CI/CD

Integrazione di Kubiya AI con gli strumenti DevOps esistenti

  • Collegamento a strumenti CI/CD come Jenkins e GitLab CI
  • Connessione a piattaforme cloud quali AWS, Azure e GCP
  • Utilizzo di Kubiya AI con strumenti per l’orchestrazione dei container come Kubernetes e Docker

Configurazioni avanzate e personalizzazioni specifiche

  • Automatizzazione di flussi di lavoro complessi
  • Adattamento di Kubiya AI alle esigenze individuali degli utenti
  • Considerazioni relative alla sicurezza e alla conformità normativa

Progetti pratici da realizzare in parallelo al corso

  • Configurazione di progetti realistici nel contesto lavorativo
  • Implementazione e verifica concreta delle soluzioni proposte
  • Identificazione e risoluzione dei problemi tecnici, oltre all’ottimizzazione delle performance

Sintesi finale e prossimi passi da intraprendere

Requisiti

  • Conoscenza dei principi fondamentali del DevOps
  • Esperienza nella gestione di pipeline CI/CD
  • Nozioni di base sull’infrastruttura cloud

Pubblico target

  • Professionisti DevOps
  • Manager IT
  • Amministratori di sistema
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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