Aufbau von Microservices mit Spring Cloud und Docker Schulung

Dieses vom Instructor geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die ihre Docker-Kenntnisse erweitern möchten, um Anwendungen in größerem Maßstab bereitzustellen und dabei die Kontrolle zu behalten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Eigene Docker-Images erstellen.
• Große Anzahl von Docker-Anwendungen bereitstellen und verwalten.
• Verschiedene Container-Orchestrierungslösungen bewerten und die am besten geeignete auswählen.
• Einen Continuous-Integration-Prozess für Docker-Anwendungen einrichten.
• Docker-Anwendungen in bestehende Continuous-Integration-Tools-Workflows integrieren.
• Ihre Docker-Anwendungen absichern.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eigene Docker-Images zu erstellen.
• Eine große Anzahl von Docker-Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.
• Verschiedene Container-Orchestrierungslösungen zu bewerten und die am besten geeignete auszuwählen.
• Ein Continuous-Integration-Prozess für Docker-Anwendungen einzurichten.
• Docker-Anwendungen in bestehende kontinuierliche Integrationstools-Integrationsprozesse zu integrieren.
• Ihre Docker-Anwendungen abzusichern.
• Kubernetes einzusetzen, um verschiedene Umgebungen innerhalb desselben Clusters bereitzustellen und zu verwalten.
• Den Kubernetes-Cluster abzusichern, zu skalieren und zu überwachen.

Docker ist eine Containerisierungsbetriebssystemplattform, die konsistente, tragbare und reproduzierbare Umgebungen für KI- und Maschinellen-Lern-Anwendungen (AI/ML) ermöglicht.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die ML-Codebases, Abhängigkeiten und Modelle mittels Docker verpacken möchten, um zuverlässige Workflows von der Entwicklung bis zur Produktion zu gewährleisten.

Nach Abschluss dieses Kurses können Teilnehmer:

• Docker-Images für KI- und ML-Anwendungen erstellen und verwalten.
• Maschinelle Lernpipelines, Tools und Abhängigkeiten containerisieren.
• Docker-Umgebungen hinsichtlich Leistungsfähigkeit und Tragbarkeit optimieren.
• Containerisierte ML-Dienste in verschiedenen Laufzeitumgebungen bereitstellen.

Form der Schulung

• Konzeptionelle Demonstrationen mit geführter Diskussion.
• Praxisnahe Übungen mit Fokus auf realweltliche Containerisierungsaufgaben.
• Praktische Umsetzung mit Live-Lab-Docker-Umgebungen.

Optionen zur Kursanpassung

• Um diese Schulung an Ihr organisationsspezifisches Umfeld anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

CI/CD für KI ist ein strukturierter Ansatz zur Automatisierung des Model-Packings, der Tests, der Containerisierung und der Bereitstellung unter Nutzung von Continuous Integration- und Continuous Delivery-Pipelines.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit mittleren Kenntnissen, die End-to-End-Arbeitsabläufe für die KI-Modellbereitstellung mithilfe von Docker und CI/CD-Plattformen automatisieren möchten.

Nach Abschluss der Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Automatisierte Pipelines zum Erstellen und Testen von AI-Modellcontainern zu erstellen.
• Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit für Modell-Lebenszyklen zu implementieren.
• Automatisierte Bereitstellungsstrategien für KI-Dienste zu integrieren.
• CI/CD-Best Practices anzuwenden, die auf Machine Learning Operations (MLOps) zugeschnitten sind.

Format des Kurses

• Vom Dozent geleitete Präsentationen und technische Diskussionen.
• Praktische Labs und Hands-on-Implementierungsaufgaben.
• Realistische CI/CD-Arbeitsablaufsimulationen in einer kontrollierten Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursspezifischen Anpassung

• Wenn Ihre Organisation spezifische Pipeline-Arbeitsabläufe oder Plattformintegrationen benötigt, kontaktieren Sie uns bitte, um diesen Kurs anzupassen.

Das Programm für den Zertifizierten Kubernetes-Administrator (CKA) wurde von der Linux Foundation und der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) initiiert.

Kubernetes ist heute eine der führenden Plattformen für die Container-Orchestrierung.

NobleProg bietet bereits seit 2015 Schulungen zu den Themen Docker und Kubernetes an. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Schulungsprojekten hat sich das Unternehmen weltweit zu einer der renommiertesten Bildungsstätten im Bereich Containerisierung entwickelt.

Seit 2019 unterstützen wir unsere Kunden auch dabei, ihre Kompetenz in der k8s-Umgebung durch die Vorbereitung und erfolgreiche Ablegung der CKA- und CKAD-Prüfungen nachzuweisen.

Dieser instructor-led, live Schulungskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren sowie Kubernetes-Anwender, die ihr Wissen mittels der CKA-Prüfung untermauern möchten.

Der Kurs legt zudem großen Wert auf die Vermittlung praktischer Erfahrung in der Kubernetes-Administration. Daher empfehlen wir die Teilnahme unabhängig davon, ob Sie beabsichtigen, die CKA-Prüfung abzulegen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursindividualisierung

• Um einen maßgeschneiderten Schulungskurs für diese Veranstaltung anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung der Details.
• Weitere Informationen zur CKA-Zertifizierung finden Sie unter: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Das Programm Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) wurde von der Linux Foundation und der Cloud Native Computing Foundation (CNCF), dem Träger von Kubernetes, entwickelt.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die ihre Fähigkeiten in der Entwicklung, Erstellung, Konfiguration und Bereitstellung cloudnativer Anwendungen für Kubernetes nachweisen möchten.< /p>

Die Schulung legt zudem einen starken Fokus auf praktische Erfahrungen in der Kubernetes-Anwendungsentwicklung. Daher empfehlen wir die Teilnahme, selbst wenn Sie nicht vorhaben, die CKAD-Prüfung abzulegen.

NobleProg liefert seit 2015 Schulungen zu Docker & Kubernetes. Mit mehr als 360 erfolgreich abgeschlossenen Schulungsprojekten haben wir uns weltweit als eines der renommiertesten Schulungsunternehmen im Bereich Containerisierung etabliert. Seit 2019 unterstützen wir unsere Kunden zudem dabei, ihre Leistungen in einer Kubernetes-Umgebung nachzuweisen, indem wir sie auf die CKA- und CKAD-Prüfungen vorbereiten und zum Bestehen dieser ermutigen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
• Für weitere Informationen zu CKAD besuchen Sie bitte: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Dieser instruktorgeführte Live-Workshop in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die Docker nutzen möchten, um Software als Container statt als traditionelle eigenständige Programme bereitzustellen und zu verwalten.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Docker zu installieren und zu konfigurieren.
• Software-Containerisierung zu verstehen und umzusetzen.
• Docker-basierte Anwendungen zu verwalten.
• Verschiedene Docker-Anwendungen und -Systeme im Netzwerk zu verbinden.
• Docker-Registries zu verstehen und zu bearbeiten.

Lernen Sie, wie Sie containerisierte Umgebungen mit Docker, Kubernetes und OpenShift erstellen, bereitstellen und verwalten. Diese fünftägige Schulung mit starkem Praxisbezug behandelt Container-Bilder, Kubernetes-Workloads, Cluster-Netzwerk, Speicher, Sicherheit, Überwachung und die praktische OpenShift-Verwaltung. Die Teilnehmenden erwerben die notwendigen Fähigkeiten, um moderne Container-Plattformen zu betreiben und Anwendungen in Entwicklungs- und Produktionsumgebungen zu beheben.

In diesem live durchgeführten, dozentgeleiteten Training in Österreich (vor Ort oder remote) lernen die Teilnehmer, wie sie Docker-Container erstellen und verwalten und dann eine Beispielanwendung innerhalb eines Containers deployen. Die Teilnehmer erfahren zudem, wie sie ihre containerisierten Anwendungen innerhalb eines Kubernetes-Clusters automatisieren, skalieren und verwalten können. Abschließend behandelt das Training fortgeschrittene Themen und führt die Teilnehmer durch den Prozess der Absicherung, Skalierung und Überwachung eines Kubernetes-Clusters.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einen Docker-Container einzurichten und auszuführen.
• Einen containerisierten Server und eine Webanwendung zu deployen.
• Docker-Images zu erstellen und zu verwalten.
• Einen Docker- und Kubernetes-Cluster einzurichten.
• Kubernetes zur Bereitstellung und Verwaltung einer clusterbasierten Webanwendung zu nutzen.
• Einen Kubernetes-Cluster abzusichern, zu skalieren und zu überwachen.

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die zur Erstellung reproduzierbarer, portabler und skalierbarer Umgebungen für ML-Systeme eingesetzt wird.

Diese live stattfindende Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte auf dem fortgeschrittenen bis mittleren Niveau, die vollständige ML-Pipelines mit Docker containerisieren und in den Produktivbetrieb überführen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• ML-Trainings-, Validierungs- und Inferenz-Aufgaben zu containerisieren.
• End-to-End-ML-Pipelines unter Verwendung von Docker und unterstützender Tools zu entwerfen und zu orchestrieren.
• Versionierung, Reproduzierbarkeit und CI/CD für ML-Komponenten umzusetzen.
• ML-Services in containerisierten Umgebungen zu deployen, zu überwachen und zu skalieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen, ergänzt durch praktische Demonstrationen.
• Praxismodule mit Fokus auf den Aufbau echter ML-Pipeline-Komponenten.
• Live-Lab-Umsetzung für End-to-End-Containerisierung von Workflows.

Optionen zur Kursanpassung

• Für eine maßgeschneiderte Schulung, die auf spezifische ML-Infrastrukturbedürfnisse abgestimmt ist, kontaktieren Sie uns bitte, um die Möglichkeiten zu besprechen.

Schulungsziele: Theoretische und praktische Kompetenzen in den Bereichen Docker und Kubernetes aufbauen.

GPU-Beschleunigung ist unerlässlich, um hochperformante Deep-Learning-Workloads auf skalierbare und effiziente Weise auszuführen.

Diese vom Instructor geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte mit mittlerem Kenntnissniveau, die GPU-fähige KI-Workloads in Docker-Containern konfigurieren, optimieren und betreiben möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• GPU-fähige Container für Training und Inferenz zu erstellen und auszuführen.
• CUDA, Treiber und Laufzeitbibliotheken für containerisierte KI-Arbeitsabläufe zu konfigurieren.
• Die Ressourcenallokation und Isolation für GPU-intensive Anwendungen zu optimieren.
• Skalierbare, containerisierte Deep-Learning-Dienste in Produktivumgebungen bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktiver Unterricht unterstützt durch praxisnahe Demonstrationen.
• Übungsgesteuertes Training mit Fokus auf GPU-gestützte Entwicklung.
• Praxisorientierte Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung, die auf Ihre Infrastruktur oder Ihren GPU-Stack abgestimmt ist, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Bei der hybriden KI-Bereitstellung handelt es sich um die Praxis, KI-Inferenz in Cloud-, On-Premise- und Edge-Umgebungen unter Verwendung einheitlicher, containerbasierter Workflows auszuführen.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die verteilte KI-Inferenzsysteme in heterogenen Umgebungen entwerfen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Sichere und skalierbare containerisierte KI-Dienste für umgebungsspezifische Standorte zu erstellen.
• KI-Inferenz-Workloads mit Docker in Cloud-, lokalen Server- und Edge-Geräteumgebungen bereitzustellen.
• Orchestrierungstools zur Automatisierung verteilter KI-Operationen zu integrieren.
• Latenz, Zuverlässigkeit und Resilienz der Inferenz über unterschiedlichste Infrastrukturen hinweg zu optimieren.

Kursformat

• Geleitete Präsentationen und Experten-gestützte Diskussionen.
• Umfassende praktische Übungen und angewandte Aufgabenstellungen.
• Praxisexperimente in einer kontrollierten Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Anpassungen, um diesen Kurs an die Infrastruktur oder Anwendungsfälle Ihres Unternehmens anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Schulung zu individualisieren.

Diese unter der Leitung eines Dozenten stattfindende Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Java-Entwickler mit mittlerem Know-how, die Microservices-basierte Anwendungen entwerfen, entwickeln, bereitstellen und warten möchten, wobei Frameworks wie Spring Boot und Spring Cloud zum Einsatz kommen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Vorteile der Microservices-Architektur zu verstehen.
• Microservices mit Java und Spring Boot zu erstellen und bereitzustellen.
• Dienstentdeckung, Konfigurationsverwaltung und API-Gateways zu implementieren.
• Microservices effektiv abzusichern, zu überwachen und zu skalieren.
• Microservices mit Docker und Kubernetes bereitzustellen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und DevOps-Ingenieure mit mittlerem Erfahrungsniveau, die Microservices mit Spring Cloud und Docker erstellen, bereitstellen und verwalten möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer Folgendes:

• Microservices mit Spring Boot und Spring Cloud entwickeln.
• Anwendungen mit Docker und Docker Compose containerisieren.
• Service Discovery, API-Gateways und die Inter-Service-Kommunikation implementieren.
• Microservices in Produktionsumgebungen überwachen und absichern.
• Microservices mit Kubernetes bereitstellen und orchestrieren.