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Plan du cours

Introduction à Kubiya AI

  • Aperçu de Kubiya AI
  • Fonctionnalités clés et avantages
  • Cas d'utilisation dans le cadre du DevOps

Mise en place de Kubiya AI

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

Cas d'utilisation et applications de base

  • Automatisation des tâches de routine
  • Surveillance et alertes avec Kubiya AI
  • Optimisation 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 de conteneurs (Kubernetes, Docker)

Configurations et personnalisations avancées

  • Automatisation avancée des workflows
  • Adaptation de Kubiya AI aux besoins spécifiques
  • Considérations relatives à la sécurité et à la conformité

Projets pratiques

  • Mise en place de projets concrets
  • Implémentation et tests pratiques
  • Dépannage et optimisation

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des principes du DevOps
  • De l'expérience avec les pipelines CI/CD
  • Des connaissances de base en infrastructure cloud

Public cible

  • Professionnels DevOps
  • Responsables informatiques
  • Administrateurs système
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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