Kubernetes on Azure (AKS) 교육 과정

이 온라인 또는 오프라인 강사 주도 라이브 트레이닝은 소프트웨어 및 하드웨어 구매, 유지 관리 및 배포에 대한 걱정 없이 Azure ML의 드래그 앤 드롭 플랫폼을 사용하여 머신 러닝 워크로드를 배포하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Python, R 또는 제로 코드 도구를 사용하여 정확도가 높은 머신 러닝 모델을 작성합니다.
• Azure의 제공 데이터 세트 및 알고리즘을 사용하여 머신 러닝 및 딥러닝 모델을 학습하고 추적합니다.
• Azure의 상호작용 워크스페이스를 사용하여 공동으로 ML 모델을 개발합니다.
• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등 다양한 Azure 지원 ML 프레임워크를 선택합니다.

Microsoft Azure 인프라 및 배포

이 교육은 참가자가 Microsoft Azure 솔루션 설계 기술을 향상시킬 수 있도록 합니다.

교육 후 참가자는 Azure 서비스의 기능과 역량을 이해하고, 장단점을 식별하며 공용 및 하이브리드 클라우드 솔루션 설계를 위한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

교육 중에는 필요한 기능적, 운영적, 배포 요구사항을 충족시키는 적절한 인프라스트럭처 및 플랫폼 솔루션이 솔루션의 생애 주기를 통해 정의됩니다.

이 온라인 또는 현장 강사로 진행되는 실시간 교육은 Azure Machine Learning을 사용하여 예측 분석을 위한 종단 간 머신러닝 모델을 구축하고자 하는 데이터 과학자들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 프로그래밍 경험 없이 머신러닝 모델을 구축합니다.
• Azure Machine Learning을 사용하여 예측 알고리즘을 생성합니다.
• 생산 준비된 머신러닝 알고리즘을 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Azure 작업 부하를 보호하려는 보안 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Azure에서 호스트 보안 및 네트워크 보안 등을 관리할 수 있습니다.
• Azure에서 저장소 및 데이터베이스 보안을 설정할 수 있습니다.
• Azure 리소스를 사용하여 보안 모니터링을 구현할 수 있습니다.
• 데이터 및 인프라에 대한 악의적인 사이버 공격을 방지할 수 있습니다.

이 교육은 대한민국(온라인 또는 온사이트)에서 진행되며, Microsoft Azure Service Fabric (ASF)을 사용하여 마이크로서비스를 구축하길 원하는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ASF를 마이크로서비스 구축 및 관리 플랫폼으로 사용합니다.
• 마이크로서비스 프로그래밍의 핵심 개념과 모델을 이해합니다.
• Azure에서 클러스터를 만듭니다.
• 현장 또는 클라우드에 마이크로서비스를 배포합니다.
• 실시간 마이크로서비스 애플리케이션을 디버그하고 문제 해결합니다.

Azure Bot Service는 Microsoft Bot Framework와 Azure 함수의 힘을 결합하여 지능형 봇의 신속한 개발을 가능하게 합니다.

이 강사는 직접 지도하는 라이브 트레이닝에서 참가자들은 Microsoft Azure를 사용하여 지능형 봇을 쉽게 만들 수 있습니다.

이 강의가 끝난 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 지능형 봇의 기초를 학습합니다
• 클라우드 애플리케이션을 사용하여 지능형 봇을 만들 수 있습니다
• Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK, Azure Bot Service를 사용하는 방법을 이해합니다
• 봇 패턴을 사용하여 봇을 설계하는 방법을 이해합니다
• Microsoft Azure를 사용하여 첫 번째 지능형 봇을 개발합니다

대상

• 개발자
• 취미자
• 공학자
• IT 전문가

강의 형식

• 강의와 토론, 연습, 그리고 많은 실습

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.

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.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국 현장 또는 원격)에서는 참가자들이 예제 클라우드 애플리케이션을 만드는 과정을 통해 Microsoft Azure의 기본 개념, 구성 요소, 서비스를 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Microsoft Azure의 기초를 이해합니다.
• 다양한 Azure 도구와 서비스를 이해합니다.
• 클라우드 애플리케이션을 구축하는 데 Azure를 사용하는 방법을 배웁니다.

Internet of Things (IoT)은 물리적 객체와 소프트웨어 애플리케이션을 무선으로 연결하여 네트워크 통신, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 캡처를 통해 서로 통신하고 데이터를 교환할 수 있는 네트워크 인프라입니다. Azure은 개발자가 IoT 프로젝트 개발을 가속화하는 데 도움이 되는 사전 구성된 솔루션으로 구성된 IoT Suite를 제공하는 포괄적인 클라우드 서비스 세트입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Azure을 사용하여 IoT 애플리케이션을 개발하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 아키텍처의 기본을 이해하세요
• Azure IoT Suite 설치 및 구성
• IoT 시스템 프로그래밍에 Azure을 사용하는 이점에 대해 알아보세요.
• 다양한 Azure IoT 서비스(IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management) 구현
• Azure을 사용하여 IoT 시스템을 빌드, 테스트, 배포 및 문제 해결

청중

• 개발자
• 엔지니어

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.

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.

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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 이 강좌는 Azure Machine Learning과 Azure DevOps를 사용하여 MLOps 관행을 촉진하고자 하는 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 재현 가능한 워크플로우와 머신러닝 모델을 구축합니다.
• 머신러닝 라이프사이클을 관리합니다.
• 모델 버전 역사, 자산 등을 추적하고 보고합니다.
• 어디서나 생산 준비된 머신러닝 모델을 배포합니다.