Plan Szkolenia

Zaawansowana architektura GNS3

  • Przegląd architektury GNS3 dla rozproszonych wdrożeń
  • Optymalizacja wydajności serwera GNS3 i wirtualnej maszyny GNS3
  • Zarządzanie wieloma projektami i współpracą w pracy zespołowej

Automatyzacja sieci z wykorzystaniem Python i Ansible

  • Wprowadzenie do automatyzacji w inżynierii sieciowej
  • Tworzenie i wdrażanie skryptów automatyzacyjnych w GNS3
  • Automatyzacja konfiguracji routerów i przełączników za pomocą playbooków Ansible
  • Testowanie stanu sieci i zgodności z automatycznymi sprawdzami

Integracja Docker w GNS3

  • Instalowanie i konfigurowanie kontenerów Docker w GNS3
  • Używanie wstępnie zbudowanych urządzeń Docker (np. serwery WWW, DNS, usługi Linux)
  • Budowanie niestandardowych kontenerów Docker do testów sieciowych
  • Symulowanie mikrousług i łańcuchowania usług w topologiach GNS3

Integracja laboratoriów chmurowych i hybrydowych

  • Projektowanie środowisk hybrydowych z użyciem GNS3 i publicznych chmur
  • Połączenie GNS3 z AWS, Azure lub GCP za pomocą VPN i tunelowania
  • Wdrażanie punktów końcowych w chmurze i ich integracja z symulowanymi sieciami
  • Ważne rozważania dotyczące bezpieczeństwa i dostępu dla topologii hybrydowych

Testowanie i symulacja wieloodbywcy

  • Uruchamianie i zarządzanie wieloma wirtualnymi maszynami różnych dostawców (np. Cisco, Juniper, Palo Alto)
  • Współpraca urządzeń QEMU, IOU/IOL i VirtualBox
  • Generowanie ruchu i emulacja aplikacji do testów interoperacyjności

CI/CD i zaawansowana automatyzacja laboratoriów

  • Integracja GNS3 z Git i ciągami CI dla kontroli wersji i testowania
  • Automatyzacja wdrażania i cofania topologii
  • Używanie API REST do sterowania GNS3 z zewnętrznych skryptów

Use Casey i najlepsze praktyki

  • Projektowanie laboratoriów do weryfikacji przed wdrożeniem
  • Dokumentowanie zachowania sieci i konfiguracji
  • Wielokrotnie używalne szablony laboratoriów i przepływy pracy zespołowe

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Opanowanie tworzenia topologii i konfiguracji urządzeń w GNS3
  • Znawstwo Python lub Ansible
  • Znawstwo konteneryzacji i podstaw chmurowych

Grupa docelowa

  • Starszy inżynierowie sieci i profesjonaliści DevNet
  • Inżynierowie integrujący GNS3 z ramami automatyzacji (np. Ansible, Python)
  • Specjaliści eksperymentujący z Dockerizowanymi usługami w wirtualnych laboratoriach
  • Zaawansowani użytkownicy pracujący z laboratoriami chmurowymi hybrydowymi lub symulującymi środowiska wieloodawcowe
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie