Construcción de microservicios con Spring Cloud y Docker

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Desplegar y gestionar un gran número de aplicaciones en Docker.
• Evaluar distintas soluciones de orquestación de contenedores y seleccionar la más adecuada.
• Implementar un proceso de integración continua para aplicaciones en Docker.
• Integrar las aplicaciones en Docker con los procesos de integración de herramientas existentes.
• Asegurar sus aplicaciones en 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales con nivel intermedio que deseen empaquetar repositorios de código de ML, dependencias y modelos utilizando Docker para garantizar flujos de trabajo fiables desde el desarrollo hasta la producción.

Tras completar este curso, los participantes podrán:

• Crear y administrar imágenes de Docker adaptadas a aplicaciones de IA y ML.
• Contenedorizar pipelines de aprendizaje automático, herramientas y dependencias.
• Optimizar entornos Docker para mejorar el rendimiento y la portabilidad.
• Desplegar servicios de ML en contenedores a través de diferentes entornos de ejecución.

Formato del curso

• Demostraciones conceptuales apoyadas por discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas de contenedorización del mundo real.
• Implementación práctica utilizando entornos Docker de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar esta formación según el entorno de su organización, póngase en contacto con nosotros para organizarla.

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

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

Al concluir la formación, los participantes podrán:

• Crear pipelines automatizados para construir y probar 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 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 a mano.
• Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si su organización requiere flujos de trabajo de pipeline personalizados o integraciones específicas con plataformas, póngase en contacto con nosotros para adaptar este curso.

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

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

NobleProg imparte formación sobre Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de formación 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 verificar su desempeño en entornos k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

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

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

El programa Desarrollador de Aplicaciones Certificado de Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), la entidad que alberga a Kubernetes.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean demostrar sus habilidades en el diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas para entornos cloud sobre Kubernetes.

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

NobleProg imparte formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de formación exitosamente completados, nos hemos convertido en una de las empresas formativas más reconocidas a nivel mundial en el campo de la contenedorización. Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a demostrar su rendimiento en entornos k8s preparándolos y fomentando la superación de los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Aprenda a construir, desplegar y administrar entornos contenidas 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 de contenedores modernas y solucionar problemas de aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En este entrenamiento en vivo con instructor en <ubicación> (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, e implementarán una aplicación de ejemplo dentro de un contenedor. Los participantes también aprenderán a automatizar, escalar y gestionar sus aplicaciones contenerizadas dentro de un clúster de Kubernetes. Finalmente, el entrenamiento abarca temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar un servidor y una aplicación web contenerizados.
• Crear y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para implementar y gestionar una aplicación web en clúster.
• Asegurar, 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operacionalizar canalizaciones completas de ML utilizando Docker.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar canalizaciones de ML de extremo a extremo utilizando 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 canalizaciones de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de personalización del curso

• Para formación personalizada alineada con necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir las opciones.

Objetivos de la formación: Adquirir conocimientos teóricos y prácticos sobre Docker y Kubernetes.

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

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida 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 serán capaces de:

• 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 y el aislamiento de recursos para aplicaciones intensivas de GPU.
• Desplegar 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 una formación personalizada alineada con su infraestructura o pila de GPU, por favor contáctenos para organizarla.

El despliegue de IA híbrida es la práctica de ejecutar inferencia de IA en entornos de nube, infraestructura local y edge utilizando flujos de trabajo unificados basados en contenedores.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas de inferencia de IA distribuidos en entornos heterogéneos.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Crear servicios de IA contenedores seguros y escalables para entornos con múltiples ubicaciones.
• 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 distribuidas.
• Optimizar la latencia, fiabilidad y resiliencia de la inferencia en infraestructuras diversas.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusión dirigida por expertos.
• Práctica intensiva y ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real dentro de un entorno de laboratorio en vivo controlado.

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 la formación.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios de la arquitectura de microservicios.
• Construir e implementar microservicios utilizando Java y Spring Boot.
• Implementar el descubrimiento de servicios, la gestión de configuración y las puertas de enlace de API (API Gateways).
• Asegurar, monitorear y escalar microservicios de manera eficaz.
• Implementar microservicios utilizando Docker y Kubernetes.

En este curso en vivo dirigido por un instructor en <ubicación> (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo implementar una serie de servidores de ejemplo dentro de contenedores, y luego automatizar, escalar y gestionar estos servidores en contenedores dentro de un clúster de Kubernetes. El curso avanza hacia temas más complejos, guiando a los participantes por el proceso de seguridad, red y monitorización de un clúster de Kubernetes.

Al finalizar este curso, 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 bajo el mismo clúster.
• Garantizar la seguridad, escalar y monitorizar un clúster de Kubernetes.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores e ingenieros de DevOps de nivel intermedio que desean construir, desplegar y gestionar microservicios utilizando Spring Cloud y Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• 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.
• Desplegar y orquestar microservicios utilizando Kubernetes.