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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
Nos clients témoignent (1)
Il y avait de nombreux exercices pratiques supervisés et assistés par le formateur.
Aleksandra - Fundacja PTA
Formation - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Traduction automatique