Kubeflow Essentials: Kubernetes를 활용한 구축, 학습 및 서비스 교육 과정

DO180은 컨테이너, Kubernetes 기본 개념, 그리고 Red Hat OpenShift 플랫폼 개념에 대한 실습 중심의 소개입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 인스트럭터-리드 라이브 강좌로, 컨테이너 워크플로우, Kubernetes 기본 원리, 그리고 OpenShift에서 애플리케이션을 배포하고 운영하는 방법을 배우려는 초급부터 중급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

이 강좌를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 재현성과 보안에 중점을 둔 컨테이너 이미지와 레지스트리를 생성하고 관리합니다.
• OpenShift에서 포드, 배포, 서비스와 같은 Kubernetes 객체를 배포하고 관리합니다.
• 라우트, 빌드 구성, 웹 콘솔과 같은 OpenShift 기능을 사용하여 애플리케이션 제공을 간소화합니다.
• 상태 저장 워크로드에 대해 지속적인 저장, 구성 관리, 비밀 처리 구현
• 클러스터와 애플리케이션의 건강 상태를 유지하기 위한 기본적인 보안, RBAC, 모니터링 절차를 적용합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 매일 라이브 OpenShift 환경에서 수행하는 실습.
• 시나리오 기반 연습과 문제 해결 워크숍.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화를 신청해 주세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Red Hat OpenShift 컨테이너 플랫폼을 관리하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenShift 클러스터를 생성, 구성, 관리하고 문제를 해결합니다.
• 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 또는 호스팅 클라우드에 컨테이너화된 애플리케이션을 배포합니다.
• 보안 OpenShift 컨테이너 플랫폼
• 지표를 모니터링하고 수집합니다.
• 저장소를 관리합니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육 대한민국 (현장 또는 원격)에서 참가자들은 Docker 컨테이너를 생성하고 관리하는 방법을 배우고, 샘플 애플리케이션을 컨테이너 내에 배포합니다. 또한 참가자들은 Kubernetes 클러스터에서 애플리케이션을 자동화, 확장, 관리하는 방법을 배웁니다. 마지막으로, 강의는 보안, 확장, 모니터링과 같은 고급 주제로 진행되며, 참가자들이 Kubernetes 클러스터를 안전하게 운영하고 모니터링하는 과정을 안내합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• Docker 컨테이너를 설정하고 실행할 수 있습니다.
• 컨테이너화된 서버와 웹 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
• Docker 이미지를 빌드하고 관리할 수 있습니다.
• Docker와 Kubernetes 클러스터를 설정할 수 있습니다.
• Kubernetes를 사용하여 클러스터 웹 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다.
• Kubernetes 클러스터를 보안, 확장, 모니터링할 수 있습니다.

이 실습 과정의 목적은 Docker와 Kubernetes의 실무적인 측면을 다루는 모든 도구를 제공하여, 참여자들이 프로그램의 적절한 관리를 위한 필수적인 기술을 갖추도록 하는 것입니다.

교육 목표: Docker와 Kubernetes에 대한 이론적 및 운영적 능력을 습득합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 OpenShift Container Platform을 사용하여 컨테이너화된 애플리케이션을 배포하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenShift 설정을 생성하고 구성합니다.
• 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 또는 호스팅 클라우드에서 애플리케이션을 빠르게 배포하세요.

이 강사 주도의 실시간 교육 대한민국 (온라인 또는 오프라인)은 Helm을 사용하여 Kubernetes 애플리케이션의 설치 및 관리를 간소화하길 원하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Helm을 설치하고 구성합니다.
• Kubernetes 애플리케이션의 재현 가능한 빌드를 생성합니다.
• Helm 차트로 애플리케이션을 공유합니다.
• Helm 차트로 저장된 서드파티 애플리케이션을 실행합니다.
• Helm 패키지의 릴리스를 관리합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS EKS(Elastic Kubernetes 서비스)를 사용하여 온프레미스와 클라우드에서 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

대한민국에서 진행되는 본 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 엔지니어들이 AWS EC2 서버에 머신러닝 작업을 배포하길 원한다면 이 강좌를 추천드립니다.

트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AWS에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• EKS(Elastic Kubernetes Service)를 사용하여 AWS에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화할 수 있습니다.
• 생산 환경에서 ML 모델의 자동화와 관리를 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포할 수 있습니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에 TensorFlow ML 모델을 훈련시키고 배포할 수 있습니다.
• 다른 AWS 관리 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 Azure 클라우드에 머신러닝 작업을 배포하길 원하는 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Azure에서 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• Azure Kubernetes Service (AKS)를 사용하여 Azure에서 Kubernetes 클러스터의 초기화 작업을 단순화합니다.
• 제작 및 배포 파이프라인을 사용하여 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 자동화와 관리를 위한 Kuberneres 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU와 머신에 TensorFlow 머신러닝 모델을 훈련시키고 배포합니다.
• AWS 관리 서비스를 활용하여 머신러닝 애플리케이션을 확장합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포 및 관리하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 온프레미스 및 클라우드에 Kubeflow을 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes를 기반으로 ML 워크플로를 구축, 배포 및 관리합니다.
• 다양한 아키텍처와 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하세요.
• Kubeflow을 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에서 ML 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 워크로드 제공을 구축하세요.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국)(현장 또는 원격)에서 참가자들은 샘플 서버들을 컨테이너 내에 배포한 다음, Kubernetes 클러스터에서 자동화, 확장, 관리를 학습합니다. 이 교육은 보안, 네트워킹 및 모니터링과 같은 고급 주제로 진행되며, 참가자들이 Kubernetes 클러스터를 안전하게 확장하고 모니터링하는 방법을 설명합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같이 할 수 있게 됩니다:

• Docker 컨테이너를 설정하고 실행합니다.
• 컨테이너화된 데이터베이스와 서버를 배포합니다.
• Docker 및 Kubernetes 클러스터를 설정합니다.
• 동일한 클러스터 내에서 다양한 환경을 배포하고 관리하기 위해 Kubernetes를 사용합니다.
• Kubernetes 클러스터를 보안, 확장, 모니터링합니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사가 진행하는 실시간 교육은 다음을 사용하여 로컬 Kubernetes 환경을 설정하고 관리하는 방법을 배우려는 초급~중급 소프트웨어 개발자 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다. 미니쿠베.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로컬 머신에 Minikube를 설치하고 구성합니다.
• Kubernetes의 기본 개념과 아키텍처를 이해합니다.
• kubectl 및 Minikube 대시보드를 사용하여 컨테이너를 배포하고 관리하세요.
• Kubernetes에 대한 영구 스토리지 및 네트워킹 솔루션을 설정합니다.
• 애플리케이션 개발, 테스트, 디버깅에 Minikube를 활용하세요.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 실시간 교육은 Minikube를 개발 워크플로의 일부로 사용하려는 중급 개발자와 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Minikube를 사용하여 로컬 Kubernetes 환경을 설정하고 관리합니다.
• Minikube에서 애플리케이션을 배포, 관리, 디버그하는 방법을 이해하세요.
• Minikube를 지속적인 통합 및 배포 파이프라인에 통합합니다.
• Minikube의 고급 기능을 사용하여 개발 프로세스를 최적화하세요.
• 로컬 Kubernetes 개발을 위한 모범 사례를 적용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 과정은 참가자에게 Rancher의 개요를 제공하고 Rancher을 사용하여 Kubernetes 클러스터를 배포 및 관리하는 방법을 실습을 통해 보여줍니다.