Plan du cours

Introduction à Kubiya AI

  • Présentation de Kubiya AI
  • Caractéristiques et avantages
  • Cas d'utilisation DevOps

Mise en place de Kubiya AI

  • Installation et configuration
  • Mise en place de l'environnement
  • Installation et configuration initiales

Applications et Use Case de base

  • Automatiser les tâches de routine
  • Surveillance et alertes avec Kubiya AI
  • Améliorer les pipelines CI/CD

Intégrer l'IA Kubiya avec les outils DevOps existants

  • Intégration avec les outils CI/CD (Jenkins, GitLab CI, etc.)
  • Connexion avec les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP)
  • Utilisation de Kubiya AI avec des outils d'orchestration de conteneurs (Kubernetes, Docker)

Configurations avancées et personnalisations

  • Automatisation avancée des flux de travail
  • Personnaliser Kubiya AI pour des besoins spécifiques
  • Considérations sur la sécurité et la conformité

Projets pratiques

  • Mise en place d'un projet réel
  • Mise en œuvre pratique et tests
  • Dépannage et optimisation

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des principes DevOps.
  • Expérience des pipelines CI/CD
  • Connaissance de base de l'infrastructure en nuage

Public

  • [Professionnels de l'informatique
  • Responsables informatiques
  • Administrateurs système
 14 Heures

Nombre de participants


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