Construcción de microservicios con Spring Cloud y Docker

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a ingenieros que desean ampliar sus conocimientos sobre Docker para desplegar aplicaciones a mayor escala manteniendo el control.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Construir sus propias imágenes de Docker.
• Desplegar y gestionar un gran número de aplicaciones Docker.
• Evaluar diferentes soluciones de orquestación de contenedores y elegir la más adecuada.
• Configurar un proceso de integración continua para aplicaciones Docker.
• Integrar aplicaciones Docker con los procesos existentes de integración de herramientas.
• Asegurar sus aplicaciones Docker.

Docker es una plataforma de contenedorización que permite crear entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Este curso en vivo impartido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen empaquetar códigos fuente de ML, dependencias y modelos utilizando Docker para garantizar flujos de trabajo confiables desde el desarrollo hasta la producción.

Tras completar este curso, los participantes podrán:

• Construir y administrar imágenes de Docker adaptadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenedorizar pipelines de aprendizaje automático, herramientas y dependencias.
• Optimizar entornos de Docker en cuanto a rendimiento y portabilidad.
• Desplegar servicios de ML contenedorizados en distintos entornos de ejecución.

Formato del curso

• Demostraciones conceptuales acompañadas de discusión guiada.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas reales de contenedorización.
• Implementación práctica mediante entornos Docker con laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar este entrenamiento según el entorno de su organización, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenerización y el despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar los flujos de trabajo completos de entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.

Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:

• Crear pipelines automatizados para la construcción y pruebas de contenedores de modelos de IA.
• Implementar control de versiones y reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
• Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
• Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Formato del Curso

• Presentaciones y discusiones técnicas guiadas por el instructor.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación en la práctica.
• Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere flujos de trabajo personalizados o integraciones específicas con plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.

El programa Administrador Certificado de Kubernetes (CKA) fue creado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Hoy en día, Kubernetes es una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg imparte formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación exitosamente completados, nos hemos convertido en una de las empresas de formación más reconocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización.

Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a confirmar su desempeño en un entorno k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

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

Por otro lado, la formación también se centra en adquirir experiencia práctica en Administración de Kubernetes, por lo que recomendamos participar en ella, incluso si no tiene la intención de realizar el examen CKA.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa Developer Certified in Kubernetes Application (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), anfitriona de Kubernetes.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que deseen confirmar sus habilidades en el diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas de la nube para Kubernetes.

Por otro lado, la capacitación también se centra en adquirir experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes, por lo que recomendamos participar, incluso si no tiene intención de presentar el examen CKAD.

NobleProg ha estado impartiendo capacitación de Docker & Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación completados con éxito, nos hemos convertido 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 desempeño en entornos k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Gran cantidad de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarlo.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Esta formación en vivo con instructivo en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Docker para desplegar y gestionar software como contenedores en lugar de como software tradicional independiente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Docker.
• Comprender e implementar la contenedorización de software.
• Gestionar aplicaciones basadas en Docker.
• Interconectar diferentes aplicaciones y sistemas con Docker.
• Comprender y editar registros de Docker.

Aprenda cómo construir, implementar y administrar entornos basados 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 adquirirán las habilidades necesarias para operar plataformas modernas de contenedores y resolver problemas de aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En esta formación en vivo con instructor Argentina (en el sitio o remota), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, y luego desplegar una aplicación de ejemplo dentro de un contenedor. Los participantes también aprenderán cómo automatizar, escalar y gestionar sus aplicaciones contenerizadas dentro de un clúster de Kubernetes. Finalmente, la formación aborda temas más avanzados, guiando a los participantes a través del proceso de seguridad, escalado y monitoreo de un clúster de Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Desplegar un servidor y una aplicación web contenerizados.
• Construir y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para desplegar y gestionar una aplicación web en clúster.
• Garantizar la seguridad, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Docker es una plataforma de contenedorización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Este curso en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar e implementar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de extremo a extremo con Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad y CI/CD para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas apoyadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos centrados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para capacitaciones personalizadas alineadas con necesidades específicas de infraestructura de ML, contáctenos para discutir opciones.

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

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

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido 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:

• Crear 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 de recursos y el aislamiento para aplicaciones intensivas de GPU.
• Implementar servicios de aprendizaje profundo escalables y basados en contenedores en entornos de producción.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para capacitación a medida adaptada a su infraestructura o stack de GPU, contáctenos para coordinar los detalles.

El despliegue de IA híbrida consiste en ejecutar inferencia de IA en entornos de nube, locales (on-premise) y edge, utilizando flujos de trabajo unificados basados en contenedores.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean diseñar e implementar sistemas distribuidos de inferencia de IA en entornos heterogéneos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Construir servicios de IA contenerizados seguros y escalables para entornos multiubicación.
• Desplegar cargas de trabajo de inferencia de IA en la nube, servidores locales y dispositivos edge utilizando Docker.
• Integrar herramientas de orquestación para automatizar operaciones de IA distribuida.
• Optimizar la latencia, confiabilidad y resiliencia de la inferencia en diversas infraestructuras.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones lideradas por expertos.
• Amplia práctica manual y ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real mediante una configuración de laboratorio en vivo controlada.

Opciones de Personalización del Curso

• Para ajustes personalizados que alineen este curso con la infraestructura o los casos de uso de su organización, contáctenos para personalizar la capacitación.

Esta formación impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Java de nivel intermedio que deseen diseñar, desarrollar, implementar y mantener aplicaciones basadas en microservicios utilizando frameworks como Spring Boot y Spring Cloud.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios de la arquitectura de microservicios.
• Crear e implementar microservicios usando Java y Spring Boot.
• Implementar el descubrimiento de servicios, gestión de configuración y pasarelas de API (API Gateway).
• Asegurar, supervisar y escalar los microservicios de manera efectiva.
• Desplegar microservicios utilizando Docker y Kubernetes.

En esta formación impartida por instructores Argentina (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo implementar una colección de servidores de ejemplo dentro de contenedores, luego automatizar, escalar y gestionar estos servidores dentro de un clúster de Kubernetes. La formación continúa con temas más avanzados, guiando a los participantes en el proceso de asegurar, configurar la red y monitorear un clúster de Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar bases de datos y servidores en contenedores.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para implementar y gestionar diferentes entornos dentro del mismo clúster.
• Asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de DevOps de nivel intermedio que desean construir, implementar y gestionar microservicios utilizando Spring Cloud y Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar microservicios utilizando Spring Boot y Spring Cloud.
• Contenerizar aplicaciones con Docker y Docker Compose.
• Implementar descubrimiento de servicios, APIs Gateways y comunicación entre servicios.
• Monitorear y asegurar microservicios en entornos de producción.
• Desplegar y orquestar microservicios utilizando Kubernetes.