Kurzusleírás

Bevezetés a Kubiya AI-be

  • Áttekintés a Kubiya AI képességeiről
  • Műszaki intelligenciával hajtott automatizálás felhőkörnyezetekben
  • A Kubiya AI kulcsfontosságú tulajdonságai a felhőkezeléshez

Felhőerőforrás-automatizálás

  • Erőforrás-ellátás automatizálása Kubiya AI-val
  • Műszaki intelligenciával hajtott folyamatok segítségével történő felhőkörnyezet-kezelés
  • Népszerű felhőszolgáltatásokkal (AWS, Azure, Google Cloud) történő integrálás

Felhőköltség optimalizálása műszaki intelligenciával

  • Műszaki intelligenciával hajtott költségoptimalizálási technikák
  • Valóidejű felhőhasználat és költségkövetés figyelése
  • Műszaki intelligenciával adott javaslatok a felhőköltség csökkentésére

Biztonsági javítások Kubiya AI használatával

  • Műszaki intelligenciával hajtott biztonsági figyelés és fenyegetésfelismerés
  • Biztonsági események automatizált válaszai
  • Műszaki intelligenciával hajtott megfelelőség-ellenőrzések bevezetése

Gyakorlatok a Kubiya AI-val

  • Kubiya AI beállítása a felhőműveletekhez
  • Gyakorlati laborok: felhőerőforrás-menedzsment automatizálása
  • Gyakorlati laborok: költségoptimalizálási technikák bevezetése

Kihívások és jövőbeli trendek

  • Skálázhatóság és teljesítmény-kihívások a felhő-AI automatizálásban
  • Jövőbeli trendek a felhőműveletekben a műszaki intelligenciához
  • A műszaki intelligenciával hajtott felhőkezelés jövője

Haladó Kubiya AI fogalmak

  • Haladó műszaki intelligencia-funkciók a felhőautomatizáláshoz
  • Haladó biztonsági és költségmegspóroló technikák bevezetése
  • Kubiya AI testreszabása specifikus felhőkörnyezetekhez

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Tapasztalat a felhőplatformokkal (AWS, Azure vagy Google Cloud)
  • Alapvető ismeretek a DevOps gyakorlatokról
  • Ismeret az automatizálási eszközökkel

Célközönség

  • Felhőmérnökök
  • Műveleti menedzserek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (4)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák