Construcción de microservicios con Spring Cloud y Docker

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Docker es una plataforma de contenedores 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 de nivel intermedio que deseen empaquetar código base 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 gestionar imágenes de Docker adaptadas a aplicaciones de IA y ML.
• Contenedorizar pipelines, herramientas y dependencias de aprendizaje automático.
• Optimizar entornos de Docker para mejorar el rendimiento y la portabilidad.
• Desplegar servicios de ML contenerizados en diferentes entornos de ejecución.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar esta formación según el entorno de su organización, por favor contáctenos para coordinarlo.

CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, la prueba, la contenedorización y el despliegue de modelos utilizando pipelines de integración continua y entrega continua.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar los flujos de trabajo completos de entrega de modelos de IA mediante Docker y plataformas CI/CD.

Al finalizar la formación, los participantes podrán:

• Crear pipelines automatizados para la construcción y prueba de contenedores de modelos de IA.
• Implementar control de versiones y reproducibilidad para 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 dirigidas por el instructor y debates técnicos.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación manual.
• Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.

Opciones de personalización del curso

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

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 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 rendimiento en entornos k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Esta formación en vivo e impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y usuarios de Kubernetes que desean validar 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, incluso si no tiene intención de presentar el examen CKA.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

El programa de Desarrollador de Aplicaciones Certificadas en Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), que es la organización anfitriona de Kubernetes.

Esta formación presencial o en vivo (online u on-site) está dirigida a desarrolladores que deseen validar sus habilidades en el diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas para la nube en entornos Kubernetes.

Además, esta formación también se centra en obtener experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes. Por ello, recomendamos participar incluso si no tienen previsto presentar el examen CKAD.

NobleProg imparte formaciones sobre Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos formativos exitosos, nos hemos convertido en una de las empresas formadoras más reconocidas a nivel mundial en el área de la contenerización. Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a validar su desempeño en entornos k8s preparándolos y animándoles a aprobar los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Numerosos ejercicios prácticos.
• Ejecución práctica en un laboratorio virtual.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo con instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Docker para implementar y gestionar software como contenedores, en lugar de hacerlo 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.
• Conectar diferentes aplicaciones y sistemas mediante Docker.
• Comprender y editar registros de Docker.

Aprenda a construir, desplegar y administrar entornos en contenedores utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Este entrenamiento práctico de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, red del clúster, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren 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 y guiada por instructores en Peru (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, luego implementarán una aplicación de ejemplo dentro de un contenedor. También aprenderán a automatizar, escalar y gestionar sus aplicaciones contenerizadas dentro de un clúster de Kubernetes. Finalmente, la formación aborda temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar un servidor y una aplicación web contenerizados.
• Construir 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 operar pipelines completas de ML utilizando Docker.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados 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 una formación personalizada alineada con las necesidades específicas de la infraestructura de ML, contáctenos para discutir las 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio que desean 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 de recursos y el aislamiento para aplicaciones intensivas en 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 stack de GPU, contáctenos para coordinar.

El despliegue de IA híbrida es la práctica de ejecutar inferencia de IA en entornos de nube, on-premise (en las instalaciones) y de borde, utilizando flujos de trabajo unificados basados en contenedores.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Construir servicios de IA contenerizados, seguros y escalables para entornos multilocation (ubicaciones múltiples).
• Desplegar cargas de trabajo de inferencia de IA en la nube, servidores locales y dispositivos de borde utilizando Docker.
• Integrar herramientas de orquestación para automatizar las operaciones de IA distribuida.
• Optimizar la latencia, confiabilidad y resiliencia de la inferencia a lo largo de una infraestructura diversa.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones lideradas por expertos.
• Práctica extensa con ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real dentro de 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 en vivo, impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de Java con nivel intermedio que desean diseñar, desarrollar, implementar y mantener aplicaciones basadas en microservicios utilizando marcos de trabajo como Spring Boot y Spring Cloud.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 configuraciones y las pasarelas API (API Gateways).
• Asegurar, supervisar y escalar microservicios de manera efectiva.
• Desplegar microservicios utilizando Docker y Kubernetes.

En este taller en vivo con instructores Peru (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo implementar un conjunto de servidores de muestra dentro de contenedores, luego automatizar, escalar y gestionar sus servidores en contenedores dentro de un cluster de Kubernetes. El taller continúa con temas más avanzados, guiando a los participantes a través del proceso de asegurar, conectar en red y monitorear un cluster de Kubernetes.

Al finalizar este taller, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros DevOps de nivel intermedio que deseen crear, implementar y administrar microservicios utilizando Spring Cloud y Docker.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Desarrollar microservicios con Spring Boot y Spring Cloud.
• Contenerizar 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.