コース概要

Kubiya AI とエンタープライズ DevOps の概要

  • エンタープライズ規模の DevOps における Kubiya AI の機能の概要
  • エンタープライズ DevOps の自動化の課題
  • 現代のエンタープライズインフラストラクチャにおける AI の役割

Kubiya AI の高度なカスタマイズ

  • エンタープライズワークフローに Kubiya AI を設定する。
  • エンタープライズニーズに合わせた AI 驚異のパイプラインをカスタマイズする。
  • カスタムルールと自動化ロジックの実装

CI/CD ツールチェーンとの Kubiya AI の統合

  • Jenkins, GitLab, Ansible などとの Kubiya AI の接続
  • AI 驚異のパイプライン監視と管理
  • エンタープライズ固有の CI/CD ユースケースの処理

Kubiya AI を使用したセキュリティとコンプライアンスの強化

  • AI 驚異のセキュリティチェックと脅威検出
  • AI を使用してエンタープライズポリシーへの準拠を確保する。
  • AI 驚異のワークフロー内のデータとアクセスのセキュリティ

Kubiya AI を使用した DevOps 自動化のスケーリング

  • AI を通じたリソース割り当ての最適化
  • エンタープライズ全体のデプロイメントの自動化
  • 複数環境にわたる AI 驚異の DevOps のスケーリング

DevOps パイプラインの監視と最適化

  • Kubiya AI を使用したリアルタイムのパイプライン監視
  • AI 驚異のワークフローとプロセスの最適化
  • ダウンタイムの最小化とインシデント応答の自動化

エンタープライズ DevOps における AI の将来動向

  • DevOps 自動化における新興 AI 技術
  • 大規模な AI 統合の課題と機会
  • AI 驚異のエンタープライズ DevOps の将来見通し

まとめと次ステップ

要求

  • DevOps の実践とツールに関する高度な知識
  • CI/CD パイプライン管理の経験
  • エンタープライズインフラストラクチャとセキュリティプロトコルに精通していること

対象者

  • エンタープライズ DevOps チーム
  • IT アーキテクト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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