Kurzusleírás

A Kubiya AI bemutatása

  • A Kubiya AI és képességeinek áttekintése
  • AI-alapú automatizálás felhőkörnyezetekben
  • A Kubiya AI főbb jellemzői a felhőkezeléshez

Felhőerőforrás-automatizálás

  • Erőforrás-kiépítés automatizálása Kubiya AI segítségével
  • Felhőkörnyezet kezelése AI-vezérelt folyamatokon keresztül
  • Integráció népszerű felhőszolgáltatásokkal (AWS, Azure, Google Cloud)

A felhőköltségek optimalizálása mesterséges intelligencia segítségével

  • AI-alapú költségoptimalizálási technikák
  • A felhőhasználat és a költségek valós idejű nyomon követése
  • AI ajánlások a felhőköltségek csökkentésére

Biztonsági fejlesztések a Kubiya AI használatával

  • AI-vezérelt biztonsági megfigyelés és fenyegetésészlelés
  • Automatikus válaszok biztonsági eseményekre
  • Megfelelőségi ellenőrzések végrehajtása az AI-val

Hands-On a Kubiya AI-val

  • A Kubiya AI beállítása felhőalapú műveletekhez
  • Gyakorlati laborok: Felhőbeli erőforrás-kezelés automatizálása
  • Gyakorlati laborok: Költségoptimalizálási technikák megvalósítása

Kihívások és jövőbeli trendek

  • Scalaképességi és teljesítménybeli kihívások a felhőalapú mesterséges intelligencia automatizálásában
  • A felhőalapú műveletek mesterséges intelligenciájának új trendjei
  • Az AI-alapú felhőkezelés jövője

Fejlett Kubiya AI-koncepciók

  • Fejlett mesterséges intelligencia funkciók felfedezése a felhőalapú automatizáláshoz
  • Fejlett biztonsági és költségtakarékos technikák bevezetése
  • A Kubiya AI testreszabása meghatározott felhőkörnyezetekhez

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Felhőplatformokkal (AWS, Azure vagy Google Cloud) szerzett tapasztalat
  • Az DevOps gyakorlatok alapismeretei
  • Az automatizálási eszközök ismerete

Közönség

  • Felhőmérnökök
  • Műveleti vezetők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (4)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák