Plan du cours

Introduction à Kubiya AI

  • Aperçu de Kubiya AI
  • Fonctionnalités et avantages clés
  • Cas d'utilisation en DevOps

Configuration de Kubiya AI

  • Installation et configuration
  • Configuration de l'environnement
  • Configuration initiale et paramétrage

Cas d'utilisation de base et applications

  • Automatisation des tâches routinières
  • Surveillance et alertes avec Kubiya AI
  • Amélioration des pipelines CI/CD

Intégration de Kubiya AI avec les outils DevOps existants

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

Configurations avancées et personnalisations

  • Automatisation avancée des flux de travail
  • Personnalisation de Kubiya AI pour les besoins spécifiques
  • Considérations en matière de sécurité et de conformité

Projets pratiques

  • Configuration de projets réels
  • Implémentation pratique et tests
  • Dépannage et optimisation

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des principes de DevOps
  • Expérience avec les pipelines CI/CD
  • Connaissances de base en infrastructure cloud

Public cible

  • Professionnels DevOps
  • Responsables des TI
  • Administrateurs système
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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