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DevOps

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Become an essential expert in digital transformation!

KBS Academy offers comprehensive DevOps training programs, tailored to all levels, from beginner to advanced. Our courses, designed by industry experts, cover fundamental concepts as well as essential tools and methodologies, including automation, continuous integration, and infrastructure management. Don’t miss the opportunity to boost your career and master DevOps practices – enroll today in our training program and become a key expert in digital transformation!

Formation DevOps​

Training Objectives

  • Deployment and management of application lifecycles in the cloud

  • Automation of resources using IaC tools

  • Understanding the basics of AWS Cloud

  • Setting up a CI/CD pipeline to securely automate deployments

  • Objectifs Spécifiques :
Module descriptions​

Definition of cloud :

Advantages and characteristics of the Cloud

Les types de services Cloud  

- IaaS (Infrastructure as a Service) 

- PaaS (Platform as a Service) 

- SaaS (Software as a Service) 

Les modèles de déploiements (Cloud public, cloud privé et cloud hybride)  

Etude comparative des différents fournisseurs Cloud 

Mise en oeuvre de quelques services Cloud  

- IAM (Identity and Access Management) 

- EC2 (Elastic Compute Cloud) 

- S3 (Simple Storage Service)  

- VPC (Virtual Private Cloud) 

Définition 

DevSecOps vs DevOps 

Les entités prenantes dans un projet DevSecOps 

DevSecOps et Agilité 

Qu’est-ce que l’agilité  

Avantages de l’agilité 

Les quatre principes du manifeste agile 

Agile : Scrum 

Etude et mise en œuvre des technologies suivantes: 

Vagrant         

SpringBoot 

Docker et docker 

compose 

GitLab et runners GitLab 

Terraform appliqué au Cloud AWS 

Jenkins, Nexus et Sonar - JMeter 

ELK (Elastic, Logstash et Kibana) 

Kubernetes 

Price (Excl. Tax): 1630 € (3 days)
Domaine :

Intelligence Artificielle, Développement, Data

Niveau :

Notions sur les commandes linux – Notions basiques sur les outils de développement (java ou SpringBoot) 

Public cible
Durée de la Formation
Méthodologie Pédagogique

La formation combinera entre deux méthodes pédagogiques :

  1. La méthode affirmative pour expliquer les fondamentaux du Machine Learning.
  2. La méthode applicative / démonstrative pour réaliser des exercices, des études de cas et des cas pratiques avec des projets.
Evaluation et Certification
Matériel et Ressources
Environnement Lab