Implementing DevOps Solutions and Practices Using Cisco Platforms (DEVOPS)

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Nível Professional | 35 horas | Laboral: 5 dias | Pós-laboral: 10 dias

Apresentação

O curso Implementing DevOps Solutions and Practices using Cisco Platforms (DEVOPS) ensina como automatizar o deploy de aplicações, habilitar configurações automáticas, melhorar a gestão e escalabilidade de microsserviços e processos de infraestrutura nas plataformas Cisco. Também aborda a integração com Docker e Kubernetes para criar capacidades avançadas e flexibilidade no deploy de aplicações.

Enquadramento

O curso é ideal para profissionais que desejam adquirir conhecimentos em automação, orquestração de containers e escalabilidade, utilizando práticas DevOps em ambientes Cisco. Visa capacitar engenheiros de rede e software para lidar com os desafios da implementação e gestão de pipelines DevOps, containers e infraestrutura cloud híbrida.

Destinatários

Destinado a profissionais nas seguintes funções:

  • Account Manager
  • Consulting Systems Engineer
  • Network Administrator
  • Network Engineer
  • Network Manager
  • Sales Engineer
  • Systems Engineer
  • Technical Solutions Architect
  • Wireless Design Engineer
  • Wireless Engineer

Pré-requisitos

Para aproveitar melhor o curso, recomenda-se que os participantes tenham:

  • Conhecimentos básicos de programação, especialmente Python.
  • Noções básicas de virtualização de computação.
  • Familiaridade com o uso de Linux e ferramentas de linha de comando (SSH, bash, grep, ip, vim/nano, curl, ping, traceroute, telnet).
  • Conhecimento em arquitetura de sistemas Linux.
  • Conhecimento em redes equivalente ao nível CCNA.
  • Entendimento fundamental de conceitos DevOps e práticas CI/CD.
  • Experiência prática com Git.

Objetivo Geral

Capacitar os participantes a implementar soluções e práticas DevOps usando plataformas Cisco, com foco em automação, orquestração de containers, integração contínua, entrega contínua e monitoramento avançado para ambientes modernos de TI.

Objetivos Específicos

Após o curso, os alunos poderão:

  • Descrever a filosofia DevOps e suas aplicações práticas.
  • Explicar arquiteturas baseadas em containers e as ferramentas Docker associadas.
  • Empacotar aplicações em containers e construir imagens seguras.
  • Utilizar redes de containers e implementar aplicações multicamadas.
  • Compreender pipelines de Integração Contínua (CI) e as ferramentas disponíveis.
  • Implementar pipelines básicos com GitLab CI para build e deploy.
  • Automatizar testes e validações de builds.
  • Aplicar princípios DevOps na infraestrutura.
  • Criar ambientes de teste sob demanda integrados a pipelines existentes.
  • Implementar ferramentas para coleta e análise de métricas, logs e alertas.
  • Aplicar monitoramento de saúde, telemetria e chaos engineering para melhorar estabilidade e confiabilidade.
  • Garantir segurança nos workflows DevOps, incluindo manejo seguro de dados sensíveis e validação de aplicações.
  • Explicar conceitos de design e operação em ambientes multi-cloud (públicos e privados).
  • Entender arquitetura moderna de microsserviços.
  • Descrever componentes e APIs do Kubernetes para deploys automatizados.
  • Implementar padrões avançados de deploy em Kubernetes e pipelines automatizados.
  • Aplicar monitoramento e logging para ambientes Kubernetes.

Programa

  1. Apresentando o modelo DevOps
  2. Apresentando os contêineres
  3. Empacotando um aplicativo usando o Docker
  4. Implantando um aplicativo multicamadas
  5. Apresentando CI/CD
  6. Criando o fluxo de DevOps
  7. Validando o processo de criação de aplicativos
  8. Criando um fluxo de implantação aprimorado
  9. Estendendo as práticas de DevOps para toda a infraestrutura
  10. Implementação de ambientes de teste a pedido ao nível da infraestrutura
  11. Monitorização em NetDevOps
  12. Engenharia para visibilidade e estabilidade
  13. Protegendo os fluxos de trabalho do DevOps
  14. Explorando estratégias multicloud
  15. Examinando arquiteturas de aplicativos e implantação
  16. Descrevendo o Kubernetes
  17. Integrando várias implantações de data center com o Kubernetes
  18. Monitoramento e registro em Kubernetes

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