Cursos de Serverless Computing em Maia

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e engenheiros DevOps que desejam utilizar uma abordagem sem servidor para criar aplicativos corporativos em Kubernetes.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o sistema Kubernetes para começar a desenvolver com uma arquitetura sem servidor.
• Compreender os conceitos e princípios fundamentais para ambientes sem servidor.
• Operar as cadeias de ferramentas necessárias para o desenvolvimento sem servidor e integrá-las aos componentes do Kubernetes.
• Praticar sua habilidade em Python linguagem de programação e aplicá-la para implementar  sistemas sem servidor.
• Segurar aplicativos corporativos que são implantados por meio de uma estrutura sem servidor no Kubernetes.
• Utilizar métodos modernos de computação em nuvem na otimização de fluxos de trabalho de processamento de tarefas DevOps.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a programadores e desenvolvedores que desejam usar o Fn na criação de aplicativos e serviços sem servidor.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Fn para criar diretórios e funções.
• Crie aplicativos usando diferentes linguagens de programação.
• Monitorar funções para resolver problemas nos estágios de desenvolvimento e implantação.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar OpenFaas para criar, construir, testar, depurar e implantar funções orientadas a eventos sem precisar se preocupar com o gerenciamento da infraestrutura de servidor subjacente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar OpenFaas.
• Empacote qualquer binário ou código como uma função sem servidor sem codificação repetitiva de clichê.
• Desacoplar de AWS Lambda para evitar o lock-in.
• Implantar funções orientadas a eventos em um servidor local ou na nuvem.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam desenvolver aplicativos paralelos usando OpenMP.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e usar a programação paralela com Fortran em OpenMP.
• Calcular fractais em paralelo para renderizar múltiplos pixéis e caracteres.
• Implementar programação vetorial com extensões SIMD para sistemas HPC.
• Adicionar blocos paralelos para especificar o paralelismo de memória partilhada.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a administradores de sistema que desejam implementar, monitorar e analisar operações de TI usando um ambiente sem servidor.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Gerenciar operações de TI usando um modelo Function-as-a-Service (FaaS).
• Automatize funções para criar aplicativos da Web de várias camadas.
• Analisar e monitorar infraestruturas usando uma estrutura sem servidor.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar Serverless Framework na AWS e em outras plataformas de nuvem para criar e implantar aplicativos de microsserviço.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar Serverless Framework para trabalhar com serviços de computação, como AWS Lambda.
• Reduzir a complexidade e o custo da implantação de microsserviços em diferentes plataformas de nuvem.
• Emitir e capturar eventos e executar funções automaticamente.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a executivos, diretores e gerentes que desejam implementar soluções de computação sem servidor que atendam às necessidades organizacionais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de criar estratégias, monitorar e gerenciar produções de nível empresarial com modelos e plataformas sem servidor.