Szkolenie: Kubernetes z wykorzystaniem AI w utrzymaniu systemów IT
Szkolenie Kubernetes z wykorzystaniem AI w utrzymaniu systemów IT to praktyczny kurs pokazujący zastosowanie sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych (LLM) do automatyzacji operacji, analizy logów i metryk, wykrywania anomalii, generowania konfiguracji, budowy AI-agentów i integracji RAG w środowiskach Kubernetes
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)
Kod kursu:AI/K8S
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trener:
Cena:
2450 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
2450 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneKubernetes z wykorzystaniem AI w utrzymaniu systemów IT
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania i wdrażania automatyzacji operacji Kubernetes z wykorzystaniem AI i LLM, umożliwiając skrócenie czasu reakcji na incydenty i powtarzalnych zadań
Szkolenie uczy tworzenia efektywnych promptów i scenariuszy AI wspierających decyzje administratora oraz automatyzację generowania konfiguracji (YAML, Helm)
Szkolenie pokazuje metody analizy logów i metryk z klastrów przy użyciu ML, w tym wykrywania anomalii i predykcji awarii
Szkolenie rozwija umiejętność integracji modeli AI z Kubernetes API i narzędziami (kubectl, client libraries) w sposób bezpieczny i skalowalny
Szkolenie uczy implementacji podejścia RAG do dostarczania kontekstu z dokumentacji i logów dla modeli wspierających operacje klastra
Szkolenie przygotowuje do tworzenia AI-agentów automatyzujących reakcje na alerty i procedury odzyskiwania w środowiskach produkcyjnych
Szkolenie omawia najlepsze praktyki wdrażania oraz zarządzania rozwiązaniami AI w Kubernetes, w tym monitoring, skalowanie i bezpieczeństwo
Dla kogo?
Administratorzy systemów i platform Kubernetes z min. podstawową znajomością K8s i Docker, odpowiedzialni za utrzymanie klastrów
Inżynierowie DevOps i platformowi wdrażający automatyzacje, CI/CD i zarządzający infrastrukturą kontenerową
Specjaliści ds. monitoringu, observability i SRE odpowiadający za analizę logów, metryk i dostępność usług
Inżynierowie odpowiedzialni za integrację AI/LLM w środowiskach produkcyjnych oraz budowę AIOps i AI-agentów
Kierownicy zespołów IT/ops planujący wdrożenia AI w procesach utrzymania i optymalizacji zasobów
Wymagania
Podstawowa znajomość środowisk IT i konteneryzacji (Docker)
Znajomość podstaw programowania i korzystania z API
Ogólne zrozumienie działania systemów monitoringu i logów
Podstawowa znajomość Kubernetes (opcjonalnie, ale pomocna)
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Wprowadzenie do Kubernetes i roli AI w zarządzaniu klastrami
Podstawy Kubernetes: architektura klastra, komponenty, zasoby (Pods, Deployments, Services)
Rola AI i dużych modeli językowych (LLM) w nowoczesnym zarządzaniu infrastrukturą kontenerową
Przykłady zastosowań AI w operacjach Kubernetes (GPT, Claude, Mistral, LLaMA)
Automatyzacja zadań w zarządzaniu Kubernetes z wykorzystaniem AI
Identyfikacja obszarów możliwych do automatyzacji (analiza logów, klasyfikacja incydentów, predykcja awarii w klastrach)
Projektowanie promptów i scenariuszy do wspomagania decyzji administracyjnych w Kubernetes
Generowanie konfiguracji Kubernetes (YAML, Helm charts) z użyciem AI i automatyczna dokumentacja
Integracja modeli AI z Kubernetes API
Łączenie z API modeli AI (OpenAI, Claude, lokalne LLM-y – Hugging Face, LLaMA)
Tworzenie bezpiecznych i skalowalnych połączeń z modelami językowymi dla operacji Kubernetes
Integracja AI z Kubernetes API (kubectl, client libraries) i obsługa środowisk produkcyjnych
Wykorzystanie podejścia Retrieval-Augmented Generation (RAG) w operacjach Kubernetes
Dostarczanie kontekstu z dokumentacji technicznej Kubernetes, best practices i logów klastra
Organizacja wiedzy dla AI – pipeline dokumentacji Kubernetes → embedding → retrieval
Wsparcie decyzyjne dla administratorów klastrów z wykorzystaniem RAG
Analiza logów i metryk z Kubernetes z użyciem AI
Centralizowane zbieranie logów z kontenerów i komponentów klastra
Analiza logów Kubernetes z AI: wykrywanie anomalii, klasyfikacja zdarzeń, diagnozowanie problemów
Integracja z Prometheus, Grafana i wykorzystanie AI do analizy metryk zasobów (CPU, pamięć, sieć)
Projektowanie reakcji na incydenty i AI-agentów wspierających administratorów Kubernetes
Warsztat: stworzenie agenta AI analizującego stan klastra Kubernetes i proponującego reakcje
Integracja z systemem alertów Kubernetes i testowanie scenariuszy awarii
Automatyzacja procedur odzyskiwania i zarządzania incydentami w klastrach z użyciem AI
Predykcja awarii i optymalizacja zasobów w Kubernetes z machine learningiem
Wykorzystanie ML do predykcji problemów wydajnościowych i awarii w klastrach
Inteligentne skalowanie z AI: optymalizacja HPA/VPA z wykorzystaniem predykcji obciążenia
Analiza wzorców wykorzystania zasobów i rekomendacje optymalizacji z użyciem AI
Automatyzacja z Docker i konteneryzacja rozwiązań AI dla Kubernetes
Tworzenie i zarządzanie kontenerami Docker dla aplikacji AI działających w Kubernetes
Optymalizacja obrazów Docker dla modeli ML i LLM w środowisku Kubernetes
Integracja AI-agentów z kontenerami i orchestracja z Kubernetes
Monitorowanie i logowanie kontenerów z aplikacjami AI w klastrach
Wdrażanie i zarządzanie rozwiązaniami AI w Kubernetes
Deploy aplikacji AI jako Pods, Deployments i Services w Kubernetes
Skalowanie automatyczne (HPA) dla obciążeń AI w klastrach
Zarządzanie konfiguracją i sekretami dla modeli AI w Kubernetes
Monitoring i zarządzanie zasobami dla kontenerów z modelami językowymi w klastrach
Przegląd dobrych praktyk wdrożeniowych
Strategia wdrażania AI w zarządzaniu Kubernetes w firmie
Omówienie studiów przypadku i rzeczywistych zastosowań AI w operacjach Kubernetes
Zarządzanie ryzykiem i etyka w wykorzystaniu AI w infrastrukturze kontenerowej
Autorem szkolenia jest Marcin Wierzbiński
Analityk danych i badacz sztucznej inteligencji z doświadczeniem akademickim i komercyjnym. Na co dzień wykłada na Uniwersytecie Warszawskim, a swoje kompetencje rozwijał również w międzynarodowych instytucjach badawczych, takich jak Instytut Maxa Plancka w Berlinie. Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analizie danych na dużą skalę oraz bioinformatyce – w szczególności w przetwarzaniu i analizie danych genetycznych. Prowadzi praktyczne kursy z zakresu analizy danych i deep learningu, kładąc…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
