OpenFaas dla Programistów - Plan Szkolenia

O tym kursie

W tym kursie uczestnicy nauczą się projektować i rozwijać usługi, które uzyskują dostęp do danych lokalnych i zdalnych z różnych źródeł. Uczestnicy dowiedzą się również, jak rozwijać i wdrażać usługi w środowiskach hybrydowych, w tym na serwerach lokalnych oraz w Microsoft Azure.

Profil uczestnika

Główna grupa: Programiści .NET, którzy chcą nauczyć się rozwijać usługi i wdrażać je w środowiskach hybrydowych.
Dodatkowa grupa: Programiści .NET z doświadczeniem w tworzeniu aplikacji internetowych, którzy chcą rozwijać nowe aplikacje lub przenosić istniejące aplikacje do Microsoft Azure.

Po ukończeniu kursu

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:

• Opisać podstawowe koncepcje rozwoju usług i strategii dostępu do danych przy użyciu platformy .NET.
• Opisać platformę chmurową Microsoft Azure oraz jej oferty dotyczące przetwarzania, danych i hostowania aplikacji.
• Projektować i rozwijać aplikacje oparte na danych przy użyciu Visual Studio 2017 i Entity Framework Core.
• Projektować, implementować i korzystać z usług HTTP przy użyciu ASP.NET Core.
• Rozszerzać usługi HTTP przy użyciu ASP.NET Core.
• Hostować usługi lokalnie oraz w Microsoft Azure.
• Wdrażać usługi zarówno w środowiskach lokalnych, jak i chmurowych oraz zarządzać interfejsem i polityką swoich usług.
• Wybrać rozwiązanie do przechowywania danych, buforować, dystrybuować i synchronizować dane.
• Monitorować, logować i rozwiązywać problemy z usługami.
• Opisać koncepcje i standardy tożsamości opartej na oświadczeniach oraz implementować uwierzytelnianie i autoryzację za pomocą Azure Active Directory.
• Tworzyć skalowalne aplikacje usługowe.

Zdobywaj niezbędną wiedzę do projektowania rozwiązania Azure AI, budując bota wsparcia klienta przy użyciu sztucznej inteligencji z platformy Microsoft Azure, w tym rozumienia języka i wbudowanych funkcji AI w usługach Azure Cognitive Services.

O tym kursie

Ten kurs wprowadza podstawowe pojęcia związane ze sztuczną inteligencją (AI) oraz usługi w Microsoft Azure, które można wykorzystać do tworzenia rozwiązań AI. Kurs nie jest zaprojektowany, aby nauczyć studentów zostania profesjonalnymi analitykami danych lub programistami, ale raczej aby zbudować świadomość typowych obciążeń AI oraz umiejętność identyfikowania usług Azure, które mogą je wspierać. Kurs został zaprojektowany jako doświadczenie mieszanego uczenia się, łączące szkolenie prowadzone przez instruktora z materiałami online na platformie Microsoft Learn (https://azure.com/learn). Ćwiczenia praktyczne w kursie opierają się na modułach Learn, a studenci są zachęcani do korzystania z treści na Learn jako materiałów referencyjnych, aby utrwalić to, czego nauczyli się na zajęciach i zgłębić tematy bardziej szczegółowo.

Profil odbiorców

Kurs Azure AI Fundamentals jest przeznaczony dla każdego, kto jest zainteresowany poznaniem typów rozwiązań, które umożliwia sztuczna inteligencja (AI), oraz usług w Microsoft Azure, które można wykorzystać do ich tworzenia. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w korzystaniu z Microsoft Azure, ale zakłada się podstawową znajomość technologii komputerowych i Internetu. Niektóre z omawianych koncepcji wymagają podstawowej znajomości matematyki, np. umiejętności interpretowania wykresów. Kurs obejmuje ćwiczenia praktyczne, które polegają na pracy z danymi i uruchamianiu kodu, więc znajomość podstawowych zasad programowania będzie pomocna.

Po ukończeniu kursu

Po ukończeniu tego kursu będziesz w stanie:

• Opisać obciążenia związane ze sztuczną inteligencją i związane z nimi zagadnienia
• Opisać podstawowe zasady uczenia maszynowego w Azure
• Opisać funkcje obciążeń związanych z przetwarzaniem obrazów w Azure
• Opisać funkcje obciążeń związanych z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) w Azure
• Opisać funkcje obciążeń związanych z konwersacyjną sztuczną inteligencją w Azure

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą budować i wdrażać aplikacje w chmurze wykorzystujące sztuczną inteligencję przy użyciu Microsoft Azure.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć aplikacje sterowane zdarzeniami i bezserwerowe przy użyciu Azure Functions.
• Zarządzać rozwiązaniami do przechowywania danych i maszynami wirtualnymi w Azure.
• Wdrażać i skalować aplikacje internetowe przy użyciu Azure App Service i kontenerów Docker.
• Integrować sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu Azure AI Services.
• Wykorzystywać GitHub Copilot do wspomagania rozwoju aplikacji w chmurze opartych na sztucznej inteligencji.

Szkolenie "Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services" skupia się na prezentacji usług AWS w kontekście tworzenia rozwiązań IoT. Uczestnicy zdobędą umiejętności korzystania z konsoli zarządzania, narzędzia AWS CLI, oraz poznają architekturę AWS. Kurs obejmuje omówienie usługi AWS IoT Core, definiowanie urządzeń, generowanie certyfikatów, i nawiązywanie bezpiecznej komunikacji. Dodatkowo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować IoT Core z różnymi usługami AWS, w tym SNS, SQS, DynamoDB, S3, API Gateway, AWS Lambda, a także jak integrować IoT z usługami sztucznej inteligencji, takimi jak Rekognition i Textract.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do inżynierów, którzy chcą wdrażać i zarządzać urządzeniami IoT na platformie AWS.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie zbudować platformę IoT, która obejmuje wdrożenie i zarządzanie backendem, bramą oraz urządzeniami na platformie AWS.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i zarządzać możliwościami AWS IoT Greengrass w celu tworzenia aplikacji na różne urządzenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli korzystać z AWS IoT Greengrass do budowania, wdrażania, zarządzania, zabezpieczania i monitorowania aplikacji na inteligentnych urządzeniach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do programistów, którzy chcą używać AWS Lambda do budowania i wdrażania usług oraz aplikacji w chmurze, bez konieczności martwienia się o zapewnienie środowiska wykonawczego (serwery, maszyny wirtualne i kontenery, dostępność, skalowalność, przechowywanie itp.).

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować AWS Lambda do wykonywania funkcji.
• Zrozumieć FaaS (Functions as a Service) i zalety rozwoju serverless.
• Tworzyć, przesyłać i uruchamiać funkcje AWS Lambda.
• Integrować funkcje Lambda z różnymi źródłami zdarzeń.
• Pakować, wdrażać, monitorować i rozwiązywać problemy z aplikacjami opartymi na Lambda.

DO180 to wprowadzenie do kontenerów, podstaw Kubernetes oraz koncepcji platformy Red Hat OpenShift, skupiające się na praktycznych umiejętnościach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do technicznych specjalistów na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą poznać przepływy pracy związane z kontenerami, podstawowe elementy Kubernetes oraz sposób wdrażania i zarządzania aplikacjami na OpenShift.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć i zarządzać obrazami kontenerów oraz rejestrami, stosując najlepsze praktyki w zakresie powtarzalności i bezpieczeństwa.
• Wdrażać i zarządzać obiektami Kubernetes, takimi jak pody, wdrożenia i usługi w OpenShift.
• Korzystać z funkcji OpenShift, takich jak trasy, konfiguracje budowania (buildconfigs) i konsola internetowa, aby usprawnić dostarczanie aplikacji.
• Wdrażać trwałe magazyny, zarządzać konfiguracją i obsługiwać sekrety dla obciążeń stanowych.
• Stosować podstawowe praktyki związane z bezpieczeństwem, RBAC i monitorowaniem, aby utrzymać zdrowe klastry i aplikacje.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Codzienne praktyczne ćwiczenia w środowisku OpenShift.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach i warsztaty rozwiązywania problemów.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoje zrozumienie praktyk DevOps i usprawnić procesy rozwoju przy użyciu AWS Cloud9.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i dostosowywać AWS Cloud9 do przepływów pracy DevOps.
• Wdrażać potoki ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD).
• Automatyzować procesy testowania, monitorowania i wdrażania przy użyciu AWS Cloud9.
• Integrować usługi AWS, takie jak Lambda, EC2 i S3, w przepływach pracy DevOps.
• Wykorzystywać systemy kontroli źródła, takie jak GitHub lub GitLab, w ramach AWS Cloud9.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się skutecznie budować, wdrażać i utrzymywać aplikacje bezserwerowe na AWS Cloud9 i AWS Lambda.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy architektury bezserwerowej.
• Skonfigurować AWS Cloud9 do tworzenia aplikacji bezserwerowych.
• Tworzyć, testować i wdrażać aplikacje bezserwerowe przy użyciu AWS Lambda.
• Integrować AWS Lambda z innymi usługami AWS, takimi jak API Gateway i S3.
• Optymalizować aplikacje bezserwerowe pod kątem wydajności i efektywności kosztowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą wykorzystać Helm do usprawnienia procesu instalowania i zarządzania aplikacjami Kubernetes.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Helm.
• Tworzyć powtarzalne budowy aplikacji Kubernetes.
• Udostępniać aplikacje jako wykresy Helm.
• Uruchamiać aplikacje stron trzecich zapisane jako wykresy Helm.
• Zarządzać wydaniami pakietów Helm.

Podsumowanie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• „Rzeczy”, „Czujniki”, Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Podstawowe komponenty oprogramowania IoT – sprzęt, firmware, middleware, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT – menedżer floty, wizualizacja danych, SaaSowy FM i DV, alarmy/powiadomienia, onboarding czujników, onboarding „rzeczy”, geo-fencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Łączenie urządzeń IoT z AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie AWS IoT Core z funkcją AWS Lambda do przetwarzania i przechowywania danych przy użyciu DynamoDB.
• Łączenie Raspberry PI z AWS IoT Core i prosta komunikacja danych.
• Praktyczne ćwiczenia z Raspberry PI i AWS IoT Core w celu zbudowania inteligentnego urządzenia.
• Wizualizacja danych z czujników i komunikacja za pomocą interfejsu webowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych programistów oraz specjalistów DevOps, którzy chcą nauczyć się, jak skonfigurować i zarządzać lokalnym środowiskiem Kubernetes za pomocą Minikube.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Minikube na swoim lokalnym komputerze.
• Zrozumieć podstawowe koncepcje i architekturę Kubernetes.
• Wdrażać i zarządzać kontenerami za pomocą kubectl i pulpitu Minikube.
• Skonfigurować rozwiązania dotyczące trwałego przechowywania danych i sieci dla Kubernetes.
• Wykorzystać Minikube do tworzenia, testowania i debugowania aplikacji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i inżynierów DevOps na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą używać Minikube jako części swojego procesu rozwoju.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i zarządzać lokalnym środowiskiem Kubernetes za pomocą Minikube.
• Zrozumieć, jak wdrażać, zarządzać i debugować aplikacje na Minikube.
• Zintegrować Minikube z potokami ciągłej integracji i wdrażania.
• Optymalizować swój proces rozwoju za pomocą zaawansowanych funkcji Minikube.
• Stosować najlepsze praktyki w rozwoju lokalnym Kubernetes.