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Schulungsübersicht
Einführung in Kubiya AI
- Überblick über Kubiya AI
- Hauptmerkmale und Vorteile
- Anwendungsfälle in DevOps
Einrichten von Kubiya AI
- Installation und Konfiguration
- Einrichten der Umgebung
- Ersteinrichtung und Konfiguration
Grundlegende Use Cases und Anwendungen
- Automatisierung von Routineaufgaben
- Überwachung und Alarmierung mit Kubiya AI
- Erweiterung von CI/CD-Pipelines
Integration von Kubiya AI mit bestehenden DevOps Tools
- Integration mit CI/CD-Tools (Jenkins, GitLab CI, etc.)
- Verknüpfung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
- Verwendung von Kubiya AI mit Container-Orchestrierungstools (Kubernetes, Docker)
Erweiterte Konfigurationen und Anpassungen
- Erweiterte Workflow-Automatisierung
- Anpassung von Kubiya AI an spezifische Anforderungen
- Überlegungen zu Sicherheit und Compliance
Praxisnahe Projekte
- Einrichtung eines realen Projekts
- Praktische Implementierung und Tests
- Fehlersuche und Optimierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis der DevOps-Grundsätze
- Erfahrung mit CI/CD-Pipelines
- Grundkenntnisse der Cloud-Infrastruktur
Zielgruppe
- DevOps Fachleute
- IT-Verantwortliche
- Systemverwalter
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