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针对系统管理员的Docker、Kubernetes、OpenShift

 35 小时
在这个由讲师指导的杭州现场培训中，参与者将学习如何管理Red Hat OpenShift容器平台。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 创建、配置、管理 OpenShift 群集并对其进行故障排除。
    • 在
  • 本地、公有云或托管云上部署容器化应用。
  • 安全 OpenShift 容器平台
  • 监控和收集指标。
  • 管理存储。
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Docker, Kubernetes and OpenShift 3 for Developers

 35 小时
在这个由讲师指导的杭州现场培训中，参与者将学习如何使用OpenShift容器平台来部署容器化应用程序。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 创建和配置 OpenShift 设置。
  • 在本地、公有云或托管云上快速部署应用。
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OKD (Origin Kubernetes Distribution) for Administrators

 21 小时
在这个由讲师指导的杭州现场（现场或远程）现场培训中，参与者将学习如何在本地或云端安装，配置和管理OKD。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 创建、配置、管理 OKD 集群并对其进行故障排除。
  • 安全 OKD。
  • 在 OKD 上部署容器化应用程序。
  • 监视在 OKD 中运行的应用程序的性能。
  • 管理数据存储。
  • 在本地或公有云（如 AWS）上快速部署应用程序。
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OKD (Origin Kubernetes Distribution) for Developers

 21 小时
在这个以讲师为主导的杭州现场或远程培训中，参与者将学习学习如何使用OKD创建，更新和维护容器化应用程序。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 将容器化 Web 应用程序部署到本地或云中的 OKD 集群。
  • 自动执行部分软件交付管道。
  • 应用 DevOps 理念的原则来确保应用程序的持续交付。
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OpenShift 4 for Administrators

 35 小时
在这个由讲师指导的杭州 现场培训（现场或远程）中，参与者将学习如何安装，配置和管理OpenShift容器平台 v4。 在培训结束时，参与者将能够：
  • Undersand OCI（开放容器计划）及其对在 OpenShift 中使用 Docker 等容器引擎的影响 。
  • 了解不同版本的 OpenShift（OKP、OpenShift Container Platform、  Red Hat OpenShift 等）之间的关系。
  • 创建、配置、管理 OpenShift 集群并对其进行故障排除。
  • 实施 Openshift 的自我管理功能，以提高 平台的稳定性和一致性。
  • 安全的 OpenShift 容器平台。
  • 监控和收集指标。
  • 管理存储。
  • 将 OpenShift Container Platform 3 集群升级到 OpenShift Container Platform 4。
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OpenShift 4 for Developers

 35 小时
在这个以讲师为主导的杭州 现场（现场或远程）的现场培训中，参与者将学习如何使用OpenShift容器平台创建，更新和维护应用程序。 在培训结束时，参与者将能够：
  • Undersand OCI（开放容器计划）及其对在 OpenShift 中使用 Docker 等容器引擎的影响 。
  • 了解不同版本的 OpenShift（OKP、OpenShift Container Platform、  Red Hat OpenShift 等）之间的关系
  • 自动化软件交付管道。
  • 应用DevOps原则持续交付 软件。
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OpenShift with Jenkins

 14 小时
这种以讲师为主导的杭州现场培训（现场或远程）针对的是希望使用OpenShift和Jenkins来构建，部署和管理基于容器的应用程序的DevOps工程师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在 OpenShift 中构建 Jenkins 管道。
  • 自动执行容器化应用和集群基础架构的生命周期管理。
  • 协调 CI/CD 管道的部署。
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Kubeflow on OpenShift

 28 小时
这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向希望将机器学习工作负载部署到 OpenShift 本地或混合云的工程师。
  • 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在 OpenShift 集群上安装和配置 Kubernetes 和 Kubeflow。
  • 使用 OpenShift 简化初始化 Kubernetes 集群的工作。
  • 创建和部署 Kubernetes 管道，用于在生产环境中自动执行和管理 ML 模型。
  • 在多个并行运行的 GPU 和机器上训练和部署 TensorFlow ML 模型。
  • 从 OpenShift 中调用公有云服务（例如 AWS 服务）以扩展 ML 应用程序
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客户评论 (2)

虚拟桌面作为沙盒形式的可用性供参与者修补，这真是太棒了！

Benedict - Questronix Corporation
课程 - OpenShift 4 for Administrators

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