Construcción de microservicios con Spring Cloud y Docker

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en España está destinado a ingenieros que deseen profundizar su conocimiento de Docker para implementar aplicaciones a mayor escala mientras mantienen el control.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Implementar y administrar un gran número de aplicaciones de Docker.
• Evaluar diferentes soluciones de orquestación de contenedores y elegir la más adecuada.
• Configurar un proceso de integración continua para aplicaciones de Docker.
• Integrar aplicaciones de Docker con procesos de integración continua existentes.
• Seguridad de sus aplicaciones de Docker.

Al concluir este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Desplegar y gestionar un gran número de aplicaciones Docker.
• Evaluar diversas soluciones para la orquestación de contenedores y elegir la más conveniente.
• Implementar un proceso de integración continua para sus aplicaciones Docker.
• Integrar dichas aplicaciones con los flujos actuales de integración continua.
• Asegurar plenamente sus aplicaciones Docker.
• Utilizar Kubernetes para desplegar y gestionar múltiples entornos dentro del mismo clúster.
• Proteger, escalar y supervisar adecuadamente un clúster de Kubernetes.

Docker es una plataforma de contenedorización que permite crear entornos coherentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo relacionadas con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para profesionales de nivel intermedio que deseen empaquetar códigos, dependencias y modelos de aprendizaje automático mediante Docker, garantizando flujos de trabajo fiables desde el desarrollo hasta la producción.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Crear y gestionar imágenes de Docker adaptadas a aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar pipelines, herramientas y dependencias del aprendizaje automático.
• Optimizar los entornos Docker en cuanto al rendimiento y portabilidad.
• Implementar servicios de ML empaquetados en distintos entornos de ejecución.

Estructura del curso

• Demostraciones teóricas complementadas con debates guiados.
• Ejercicios prácticos enfocados en tareas concretas de contenedorización.
• Implementación directa utilizando entornos Docker reales en laboratorio.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptar este entrenamiento a las necesidades específicas de su organización, no dude en contactarnos.

El CI/CD para IA consiste en un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, prueba, contenerización y despliegue de modelos a través de flujos de trabajo de integración continua y entrega continua.

Este curso presencial o en línea, impartido por un instructor, está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar todo el proceso de distribución de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.

Al final del curso, los participantes podrán:

• Crear flujos de trabajo automatizados para construir y probar contenedores de modelos de IA.
• Implementar control de versiones y reproducibilidad en el ciclo de vida de los modelos.
• Integrar estrategias automatizadas para el despliegue de servicios de IA.
• Aplicar buenas prácticas de CI/CD específicas para operaciones de aprendizaje automático.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y debates técnicos.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación orientados a la acción.
• Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si su organización necesita flujos de trabajo específicos o integraciones con ciertas plataformas, no dude en contactarnos para adaptar este curso a sus necesidades.

El programa Certified Kubernetes Administrator (CKA) fue creado por The Linux Foundation y Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes es Nowadys una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg ha estado impartiendo Docker y Kubernetes formación desde 2015. Con más de 360 proyectos de formación completados con éxito, nos convertimos en una de las empresas de formación más conocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización.

Desde 2019 también estamos ayudando a nuestros clientes a confirmar su rendimiento en el entorno k8s preparándolos y animándolos a aprobar los exámenes CKA y CKAD.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas, Kubernetes usuarios que desean confirmar sus conocimientos aprobando el examen CKA.

Por otro lado, la formación también se centra en adquirir experiencia práctica en Kubernetes Administración, por lo que te recomendamos que participes en ella, incluso si no tienes intención de presentarte al examen CKA.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa Certificación para Desarrolladores de Aplicaciones en Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por la Fundación Linux y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), entidad responsable de Kubernetes.

Este curso formativo presencial o online, impartido por instructores, está dirigido a desarrolladores que deseen demostrar sus habilidades en el diseño, creación, configuración y despliegue de aplicaciones nativas en la nube para Kubernetes.

Además, este entrenamiento apunta a brindar experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes; por lo tanto, recomendamos su participación incluso si no tiene intención de presentarse al examen CKAD.

NobleProg imparte cursos sobre Docker y Kubernetes desde el año 2015. Gracias a más de 360 proyectos formativos concluidos con éxito, nos hemos convertido en una de las empresas de capacitación más reconocidas mundialmente en el ámbito del contenedorizado. Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a validar su desempeño en entornos Kubernetes preparándolos para los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones participativas.
• Numerosos ejercicios y prácticas guiadas.
• Trabajo práctico en un entorno de laboratorio real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una adaptación personalizada del curso, no dude en contactarnos para coordinarlo.
• Si desea obtener más información sobre el examen CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Este curso práctico dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está destinado a ingenieros que desean emplear Docker para implementar y gestionar software mediante contenedores, en lugar de como programas independientes tradicionales.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Docker.
• Comprender e implementar la contenerización de software.
• Gestionar aplicaciones basadas en Docker.
• Conectar en red distintas aplicaciones y sistemas Docker.
• Entender y modificar registros de Docker.

Aprenda a construir, desplegar y administrar entornos en contenedores utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Esta formación práctica de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, redes del clúster, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren las habilidades necesarias para operar plataformas modernas de contenedores y solucionar problemas de aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En este curso dirigido por un instructor en España (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores de Docker, luego desplegar una aplicación de muestra dentro de un contenedor. Los participantes también aprenderán a automatizar, escalar y gestionar sus aplicaciones contenerizadas dentro de un clúster de Kubernetes. Finalmente, el curso abordará temas más avanzados, guiando a los participantes a través del proceso de seguridad, escalado y monitoreo de un clúster de Kubernetes.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor de Docker.
• Desplegar un servidor y una aplicación web contenerizada.
• Construir y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Usar Kubernetes para desplegar y gestionar una aplicación web agrupada.
• Seguridad, escalado y monitoreo de un clúster de Kubernetes.

Docker es una plataforma de contenerización utilizada para crear entornos reproducibles, portátiles y escalables destinados a sistemas de machine learning.

Este curso presencial o en línea, dirigido por un instructor, está diseñado para profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y poner en producción pipelines completos de machine learning mediante Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Contenerizar las cargas de trabajo relacionadas con el entrenamiento, la validación y la inferencia del modelo.
• Diseñar y orquestar pipelines completos de machine learning utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar el control de versiones, la reproducibilidad y los flujos CI/CD para todos los componentes del sistema ML.
• Desplegar, supervisar y escalar servicios de machine learning dentro de entornos contenerizados.

Formato del curso

• Clases interactivas acompañadas de demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la creación de componentes reales para pipelines de ML.
• Trabajo en laboratorios en vivo orientado a flujos de trabajo contenerizados end-to-end.

Opciones de personalización del curso

• Si requiere un entrenamiento adaptado a necesidades específicas de infraestructura para machine learning, no dude en contactarnos para explorar opciones.

Objetivos del curso: Adquirir habilidades teóricas y operativas sobre Docker y Kubernetes.

La aceleración de GPU es esencial para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje profundo de alto rendimiento de manera escalable y eficiente.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen configurar, optimizar y ejecutar cargas de trabajo de IA habilitadas para GPU dentro de contenedores Docker.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Construir y ejecutar contenedores habilitados para GPU para entrenamiento e inferencia.
• Configurar CUDA, controladores y bibliotecas de tiempo de ejecución para flujos de trabajo de IA en contenedores.
• Optimizar la asignación y aislamiento de recursos para aplicaciones intensivas en GPU.
• Implementar servicios de aprendizaje profundo escalables y contenerizados en entornos de producción.

Formato del Curso

• Instrucción interactiva respaldada por demostraciones del mundo real.
• Práctica orientada a ejercicios enfocada en el desarrollo habilitado para GPU.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para capacitación personalizada alineada con su infraestructura o pila de GPU, por favor contáctenos para arreglarlo.

La implementación híbrida de IA es la práctica de ejecutar inferencias de IA en entornos de nube, locales y edge utilizando flujos de trabajo basados en contenedores unificados.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que desean diseñar e implementar sistemas de inferencia de IA distribuidos en entornos heterogéneos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear servicios de IA contenerizados seguros y escalables para entornos multi-ubicación.
• Implementar cargas de trabajo de inferencia de IA en nube, servidores locales y dispositivos edge utilizando Docker.
• Integrar herramientas de orquestación para automatizar operaciones de IA distribuidas.
• Optimizar la latencia, confiabilidad y resiliencia de la inferencia en infraestructuras diversas.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones lideradas por expertos.
• Amplia práctica hands-on y ejercicios aplicados.
• Experimentación en un entorno de laboratorio controlado con condiciones del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para ajustes personalizados que alineen este curso con la infraestructura o casos de uso de su organización, por favor contáctenos para personalizar el entrenamiento.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de nivel intermedio Java que desean diseñar, desarrollar, implementar y mantener aplicaciones basadas en microservicios utilizando frameworks Java como Spring Boot y Spring Cloud.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios de la arquitectura de microservicios.
• Construir y desplegar microservicios utilizando Java y Spring Boot.
• Implementar el descubrimiento de servicios, la gestión de configuraciones y las puertas de enlace de API.
• Asegurar, monitorear y escalar microservicios de manera efectiva.
• Implementar microservicios utilizando Docker y Kubernetes.

Este curso de formación en vivo dirigido por instructores en España (en línea o en el sitio) está dirigido a desarrolladores y ingenieros de nivel intermedio que desean construir, implementar y administrar microservicios utilizando Spring Cloud y Docker.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Desarrollar microservicios usando Spring Boot y Spring Cloud.
• Containerizar aplicaciones con Docker y Docker Compose.
• Implementar descubrimiento de servicios, puertas de enlace API y comunicación entre servicios.
• Monitorear y asegurar microservicios en entornos de producción.
• Implementar y orquestar microservicios utilizando Kubernetes.