Course Outline

Kubiya AI 및 Enterprise 소개DevOps

  • 기업 규모를 위한 Kubiya AI의 기능 개요 DevOps
  • 기업 자동화의 과제 DevOps
  • 현대 기업 인프라에서 AI의 역할

Kubiya AI의 고급 사용자 정의

  • 엔터프라이즈 워크플로우를 위한 Kubiya AI 구성
  • 기업의 요구에 맞춰 AI 기반 파이프라인 사용자 정의
  • 사용자 정의 규칙 및 자동화 논리 구현

CI/CD 툴체인과 Kubiya AI 통합

  • Kubiya AI를 Jenkins, GitLab, Ansible 등과 연결
  • AI 강화 파이프라인 모니터링 및 관리
  • 기업별 CI/CD 사용 사례 처리

Kubiya AI로 보안 및 규정 준수 강화

  • AI 기반 보안 검사 및 위협 탐지
  • AI를 사용하여 엔터프라이즈 정책 준수 보장
  • AI 기반 워크플로 내에서 데이터 및 액세스 보안

Kubiya AI를 통한 자동화 확장 DevOps

  • AI를 통한 자원 할당 최적화
  • 기업 전체 배포 자동화
  • 다양한 환경에서 AI 기반 DevOps 확장

모니터링 및 최적화 DevOps 파이프라인

  • 실시간 파이프라인 모니터링을 위해 Kubiya AI 사용
  • AI 기반 워크플로 및 프로세스 최적화
  • 가동 중지 시간 최소화 및 사고 대응 자동화

기업을 위한 AI의 미래 동향 DevOps

  • DevOps 자동화 분야의 새로운 AI 기술
  • 대규모 AI 통합의 과제와 기회
  • AI 기반 기업의 미래 전망 DevOps

요약 및 다음 단계

Requirements

  • DevOps 관행 및 도구에 대한 고급 지식
  • CI/CD 파이프라인 관리 경험
  • 기업 인프라 및 보안 프로토콜에 대한 지식

청중

  • Enterprise DevOps 팀
  • IT 아키텍트
 14 Hours

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