Terraform a Microsoft Azure-on Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű és haladó szintű DevOps mérnökök, rendszergazdák és rendszerarchitektusok számára készült, akik szeretnék fejleszteni Terraform ismereteiket és jártasságukat a komplex infrastruktúra üzembe helyezésének kezelésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Terraform projektek fejlesztésére és karbantartására nagy léptékben.
• Szaktudást mutatni a HCL-ben és néhány haladó kifejezési nyelvi képességben és gyakorlatban.
• Különböző automatizálási eszközöket és folyamatokat használni a Terraform műveletek kezeléséhez folyamatos integrációs és szállítási folyamatokban, beleértve a tesztelési és minőségbiztosítási eszközöket és folyamatokat.
• Szakértőként működni bármely meglévő vagy új Terraform projektben vagy modulban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés <helyszínen> (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű DevOps mérnökök, felhőarchitektusok és infrastruktúra szakemberek számára készült, akik szeretnék fejleszteni képességeiket a Terraform haladó funkcióinak használatával a terjesztett infrastruktúra kezelésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Terraform haladó funkcióinak használatával dinamikus, skálázható infrastruktúrát létrehozni.
• A Terraform modulok szervezésére és kezelésére az optimális újrafelhasználhatóság és hatékonyság érdekében.
• A Terraform integrálása CI/CD folyamatokkal a zökkenőmentes automatizálás érdekében.
• Hatékony hibakeresés és hibaelhárítás komplex Terraform konfigurációkban.
• Legjobb gyakorlatok alkalmazása a felhőalapú infrastruktúra fenntartásában és skálázásában a Terraform segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik Microsoft Azure használatával szeretnének mesterséges intelligenciával működő felhőalkalmazásokat fejleszteni és üzembe helyezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Eseményvezérelt és kiszolgáló nélküli alkalmazásokat fejleszteni az Azure Functions segítségével.
• Azure tároló megoldásokat és virtuális gépeket kezelni.
• Webalkalmazásokat üzembe helyezni és skálázni az Azure App Service és Docker konténerek használatával.
• AI, gépi tanulás és természetes nyelvfeldolgozás integrálása az Azure AI Services segítségével.
• Kihasználni a GitHub Copilotot az AI-alapú felhőalkalmazás-fejlesztés támogatására.

Ez a Magyarország helyszínen (online vagy jelenlévő) megtartott oktatóvezetéses, élőben tartott képzés kezdő, középszintű és haladó szintű fejlesztőknek, valamint műszaki szakembereknek szól, akik a Microsoft Azure-t szeretnék használni üzleti alkalmazásokhoz szükséges AI-ügynökök fejlesztésére, tesztelésére és üzembe helyezésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: megérteni az Azure-on elérhető AI-ügynök architekturális felépítését, létrehozni és konfigurálni egy működőképes ügynököt, összekötni az ügynököket üzleti tudásforrásokkal, valamint értékelni és előkészíteni az ügynököket a telepítéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) DevOps mérnökök, fejlesztők és projektmenedzserek számára készült, akik szeretnék az Azure DevOps segítségével gyorsabban építeni és üzembe helyezni vállalati alkalmazásokat, mint a hagyományos fejlesztési módszerekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DevOps alapvető szókincsét és elveit.
• Telepíteni és konfigurálni a szükséges Azure DevOps eszközöket a szoftverfejlesztéshez.
• Az Azure DevOps eszközöket és szolgáltatásokat használni a piaci igényekhez való folyamatos alkalmazkodáshoz.
• Vállalati alkalmazásokat építeni és az aktuális fejlesztési folyamatokat értékelni az Azure DevOps megoldások alapján.
• Hatékonyabban kezelni a csapatokat és felgyorsítani a szoftver üzembe helyezésének idejét.
• DevOps fejlesztési gyakorlatokat bevezetni a szervezeten belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adatmérnököknek szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan használják az Azure Data Lake Storage Gen2-t hatékony adatelemzési megoldásokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Azure Data Lake Storage Gen2 architektúráját és kulcsfontosságú funkcióit.
• Optimalizálni az adattárolást és hozzáférést a költségek és teljesítmény szempontjából.
• Integrálni az Azure Data Lake Storage Gen2-t más Azure szolgáltatásokkal elemzési és adatfeldolgozási célokra.
• Megoldásokat fejleszteni az Azure Data Lake Storage Gen2 API használatával.
• Hibaelhárítást végezni gyakori problémák esetén és tárolási stratégiákat optimalizálni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó Java fejlesztők, szoftvermérnökök és felhőrajongók számára készült, akik szeretnék kihasználni az Azure OpenAI erejét intelligens alkalmazások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI alapelveit és alkalmazásait.
• Azure OpenAI szolgáltatás beállítása és kezelése.
• OpenAI modellek integrálása Java alkalmazásokba.
• AI-alapú funkciók üzembe helyezése webalkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék a Terraformot használni a felhőalapú infrastruktúra tervezéséhez és kialakításához.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Terraform telepítésére és konfigurálására.
• Az „infrastruktúra mint kód” megközelítés implementálására a privát és nyilvános felhőkörnyezetek kezelésében.
• Deklaratív konfigurációs fájlok írására a hatékonyabb változtatáskezelés és együttműködés érdekében.
• Az infrastruktúra beszerzési folyamatának átláthatóságának javítására.
• Különböző infrastruktúra szolgáltatók (AWS, GCP, Azure, OpenStack, VMware stb.) erőforrásainak létrehozására, indítására és eltávolítására egyetlen eszközön belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak a DevOps mérnököknek szól, akiknek kevés vagy semmilyen előzetes tapasztalatuk nincs az infrastruktúra kezelésében. A Terraformot használják az infrastruktúra beállításának és üzembe helyezésének automatizálására felhőben és felhőn kívül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Terraform telepítésére és konfigurálására.
• Infrastruktúra mint kód megközelítés implementálására az IT környezetek kezelésében.
• Infrastruktúra létrehozására, indítására és lebontására egyetlen eszközön belül.
• Deklaratív konfigurációs fájlok írására, amelyek forráskódként kezelhetők egy verziókövető rendszerben.
• Konfigurációs fájlok gyors frissítésére a számítási erőforrások igényeinek változására való hatékony válaszadás érdekében.
• Együttműködésre más infrastruktúra mérnökökkel a konfigurációs fájlok megosztásával egy közös kód tárolóban.
• Az infrastruktúra beszerzési folyamatának átláthatóságának javítására.

Ez a szakember által vezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik már rendelkeznek alapvető tapasztalattal az infrastruktúra kezelésében, és Terraformot szeretnének használni több környezet konfigurációjának tervezéséhez, felépítéséhez és automatizálásához, valamint komplex DevOps folyamatok megvalósításához.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Terraform segítségével több munkaterületet (workspace) beállítani különböző környezetekhez.
• Ismerik az infrastruktúra nagy méretű kezelésének legjobb gyakorlatait.
• Használni a Terraform haladó eszközeit és CLI konfigurációit.
• Tervezni és kifejleszteni komplex Terraform modulokat.
• Szakértelmet szerezni a haladó HCL operátorok és kódolási technikák területén.
• Biztonsági megerősítést és kódelemzést alkalmazni.
• Automatizálni a tesztelő folyamatokat és CI/CD pályákat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik a Terraformot szeretnék használni a GCP-n a felhőalapú infrastruktúra tervezéséhez és felépítéséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Terraform telepítésére és konfigurálására a GCP-n.
• Az „infrastruktúra mint kód” megközelítés implementálására a privát és nyilvános felhő-környezetek kezelésében.
• Infrastruktúra létrehozására, indítására és lebontására egyetlen eszközön belül.
• Deklaratív konfigurációs fájlok írására, amelyek bármely más forráskóddal együtt kezelhetők egy verziókövető rendszerben.
• Gyorsan frissíteni a konfigurációs fájlokat a változó számítási erőforrás-igények hatékony kezelése érdekében.
• Együttműködni más infrastruktúra mérnökökkel a konfigurációs fájlok megosztásával egy közös kód-tárban.
• Az infrastruktúra beszerzési folyamatának átláthatóságának javítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű DevOps mérnököknek szól, akik szeretnék a Terraformot használni valós infrastruktúra projektek felépítéséhez és kezeléséhez felhő környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Terraform és az IaC alapjait.
• Megtanulni a Terraform konfigurációk írását és kezelését.
• Elsajátítani a Terraform használatát az infrastruktúra automatizálásához az AWS, Azure és GCP környezetekben.
• Használni a Terraform haladó funkcióit, beleértve a munkaterületeket és modulokat.
• Integrálni a Terraformot CI/CD folyamatokkal és a Terraform Clouddal a csapatmunkához.

Ez a oktató vezette képzés Magyarország a kezdő szintű infrastruktúra- és DevOps szakembereknek szól. A Terraform alapjait, az HCL szintaxisát és az Azure integrációt tárgyalja. A résztvevők modulok és CI/CD csövek segítségével kezelik a helyszíni erőforrásokat és a virtuális eszközöket.

Ez a haladó szintű kurzus a tapasztalt Terraform felhasználóknak készült, akik készen állnak arra, hogy készségeiket a következő szintre emeljék. Merüljön el a komplex felhőalapú infrastruktúra építésének, kezelésének és biztonságossá tételének haladó technikáiban nagy léptékben. A részletes oktatás, gyakorlati laborok és valós esettanulmányok kombinációján keresztül elsajátíthatja a Terraform bonyolultságait és kiaknázhatja annak teljes potenciálját.