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Schulungsübersicht

Einführung in Kubiya AI

  • Überblick über Kubiya AI
  • Wichtige Funktionen und Vorteile
  • Use Cases im DevOps-Bereich

Einrichten von Kubiya AI

  • Installation und Konfiguration
  • Einrichten der Umgebung
  • Erstkonfiguration

Grundlegende Use Cases und Anwendungen

  • Automatisierung routineaufgaben
  • Monitoring und Alarmierung mit Kubiya AI
  • Verbesserung von CI/CD-Pipelines

Integration von Kubiya AI mit bestehenden DevOps-Tools

  • Integration mit CI/CD-Tools (Jenkins, GitLab CI, etc.)
  • Anbindung an Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
  • Verwendung von Kubiya AI mit Container-Orchestrierungstools (Kubernetes, Docker)

Erweiterte Konfigurationen und Anpassungen

  • Fortgeschrittene Workflow-Automatisierung
  • Anpassung von Kubiya AI an spezifische Anforderungen
  • Sicherheits- und Compliance-Aspekte

Praktische Projekte

  • Einrichtung realer Projekte
  • Praktische Implementierung und Tests
  • Fehlerbehebung und Optimierung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der DevOps-Grundprinzipien
  • Erfahrung mit CI/CD-Pipelines
  • Grundkenntnisse in Cloud-Infrastruktur

Zielgruppe

  • DevOps-Professionals
  • IT-Manager
  • Systemadministratoren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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