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Schulungsübersicht
Einführung in Kubiya AI
- Überblick über Kubiya AI
- Hauptfunktionen und Vorteile
- Anwendungsfälle im DevOps
Einrichtung von Kubiya AI
- Installation und Konfiguration
- Umgebung einrichten
- Erste Einrichtung und Konfiguration
Grundlegende Anwendungsfälle und Einsatzgebiete
- Automatisierung von Routineaufgaben
- Überwachung und Benachrichtigung mit Kubiya AI
- Verbesserung der CI/CD-Pipelines
Integration von Kubiya AI in bestehende DevOps-Tools
- Integration mit CI/CD-Tools (Jenkins, GitLab CI usw.)
- Verbindung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
- Nutzung von Kubiya AI mit Containerorchestrationswerkzeugen (Kubernetes, Docker)
Erweiterte Konfigurationen und Anpassungen
- Fortgeschrittene Workflow-Automatisierung
- Anpassung von Kubiya AI an spezifische Bedürfnisse
- Überlegungen zur Sicherheit und Compliance
Praxisprojekte
- Realitätsnahe Projektsetup
- Praktische Implementierung und Testen
- Fehlersuche und Optimierung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der DevOps-Prinzipien
- Erfahrung mit CI/CD-Pipelines
- Grundlegendes Wissen über Cloud-Infrastrukturen
Zielgruppe
- DevOps-Profiessionelle
- IT-Leiter
- Systemadministratoren
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Es gab viele praktische Übungen, die vom Trainer überwacht und unterstützt wurden.
Aleksandra - Fundacja PTA
Kurs - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Maschinelle Übersetzung