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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
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