Construcción de microservicios con Spring Cloud y Docker

Esta formación en vivo, con un instructor (Guatemala) (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que desean avanzar en sus conocimientos de Docker para implementar aplicaciones a mayor escala manteniendo el control.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Desplegar y gestionar 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 las aplicaciones de Docker con los procesos de integración continua existentes.
• Seguridad sus aplicaciones de Docker.

Docker es una plataforma de contenerización que permite entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML).

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

Después de completar este curso, los participantes serán capaces de:

• Construir y administrar imágenes de Docker adaptadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar pipelines de aprendizaje automático, herramientas y dependencias.
• Optimizar entornos de Docker en cuanto a rendimiento y portabilidad.
• Implementar servicios de ML contenerizados en diferentes entornos de ejecución.

Formato del curso

• Demostraciones conceptuales apoyadas por discusión guiada.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas de contenerización del mundo real.
• Implementación práctica utilizando entornos Docker en laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar esta formación para su entorno organizacional, por favor contáctenos para coordinarlo.

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

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

Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:

• Crear pipelines automatizados para compilar y probar 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 las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y discusiones técnicas.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación en vivo.
• 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 pipelines personalizados o integraciones con plataformas específicas, 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).

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

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

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

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) 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 la administración de Kubernetes, por lo que recomendamos participar, incluso si no tiene la intención de presentar el examen CKA.

Formato del Curso

• Ponencia interactiva y debate.
• 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, 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), organizadora de Kubernetes.

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

Por otra parte, la capacitación también se centra en adquirir experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes, por lo que recomendamos participar en ella, incluso si no tienes la intención de presentarte al examen CKAD.

NobleProg ha estado impartiendo formación sobre Docker y 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 contenedorización. Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a demostrar su desempeño en un entorno k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Ponencia interactiva y discusión.
• Muchos 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 organizarla.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Esta capacitación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen utilizar Docker para desplegar y gestionar software como contenedores, en lugar de como software independiente tradicional.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Aprenda cómo construir, implementar y administrar entornos contenidos utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Esta capacitación práctica de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, red de clústeres, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren las habilidades necesarias para operar plataformas contenedoras modernas y solucionar problemas de aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En este curso en vivo impartido por un instructor en <ubicación> (en presencia o remoto), los participantes aprenderán cómo crear y administrar contenedores Docker, y luego 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 aborda temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar un servidor y una aplicación web contenerizados.
• Construir y administrar 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 contenerización utilizada para crear entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático (ML).

Este curso práctico en vivo, con un instructor guía (en línea o presencial), está dirigido a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y poner en producción pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de modelos de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de extremo a extremo para 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 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 un entrenamiento personalizado alineado con necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir las opciones.

Objetivos del curso: Adquirir competencias teóricas y prácticas en Docker y Kubernetes.

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

Esta capacitación 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 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 en GPU.
• Desplegar servicios de aprendizaje profundo escalables y empaquetados 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 personalizada alineada con su infraestructura o pila de GPU, por favor contáctenos para coordinar.

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

Esta formación presencial dirigida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está orientada a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas de inferencia de IA distribuidos a través de entornos heterogéneos.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Construir servicios de IA contenerizados seguros y escalables para entornos con múltiples ubicaciones.
• Implementar 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, confiabilidad y resiliencia de la inferencia a través de infraestructura diversa.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusiones lideradas por expertos.
• Amplia práctica manual y ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real en un entorno de laboratorio controlado.

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 formación.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Guatemala (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 capacitación, 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, la gestión de configuraciones y las puertas de enlace de API (API gateways).
• Asegurar, monitorear y escalar los microservicios de manera efectiva.
• Implementar microservicios usando Docker y Kubernetes.

En esta formación en vivo con instrucción Guatemala (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo desplegar una colección de servidores de ejemplo dentro de contenedores, luego automatizar, escalar y gestionar sus servidores contenidos dentro de un clúster de Kubernetes. La formación continúa con temas más avanzados, guiando a los participantes a través del proceso de asegurar, crear 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 contenidos.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para implementar y gestionar diferentes entornos bajo el mismo clúster.
• Asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (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 esta formación, los participantes podrán:

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