Site Reliability Engineering (SRE) Practitioner™
За курса:
-
- Site Reliability Engineering (SRE) Practitioner™ Certification accredited by Value Delivery Factory is focused on understanding the Site Reliability Engineering from a practical implementation perspective. The certification provides the participants with the ability to learn and demonstrate competency through a strong understanding of the SRE Principles, Practices, Experiences and the benefits of implementing SRE Practices.Site Reliability Engineering (SRE) Practitioner™ Certification makes them knowledgeable about the elements they will be needing for a successful implementation of SRE Practices
Audience
- Anyone starting or leading a move towards increased reliability
- Anyone interested in modern IT leadership and organizational change approaches
- Business Managers
- Business Stakeholders
- Change Agents
- Consultants
- DevOps Practitioners
- IT Directors
- IT Managers
- IT Team Leaders
- Product Owners
- Scrum Masters
- Software Engineers
- Site Reliability Engineers
- System Integrators
- Tool Providers
Формат на курса (Course Format):
Присъствен (Classroom) Курс в Учебната ни зала или В Офис на Клиент | Онлайн (Online/Virtual) Курс във виртуална зала с инструктор |
Език на курса (Course Language Option)
Български (Bulgarian) | Английски (English) |
Може да изберете Език на който да се проведе обучението – български или английски. Всичките ни инструктори владеят свободно английски език.
Учебни Материали (Student Guides):
Учебните материали са достъпни в електронен формат. Могат да се ползват online/offline на всяко устройство. Доживотен достъп.
Лабораторна среда (Lab Environment):
Всеки курсист разполага със собствена лаб среда, където се провеждат упражненията, част от курса. Не е необходимо да инсталирате софтуер на компютър или специални изисквания за хардуер.
Участниците в присъствен формат в Учебния ни център разполагат с индивидуален компютър по време на обучението.
След завършване получавате (At Course Completion):
Lifetime Access - Video Archive 24/7 | Certificate of Course Completion |
Доживотен достъп до видео архив с запис на всяка отделна лекция.
Официален международно признат сертификат за завършен курс на обучение.
Продължителност (Course Duration):
- 2 работни дни (09:00 – 17:00)
или
- 16 уч.ч. обучение (теория и практика) в извънработно време с продължителност 2 седмици
- събота и неделя 10:00 – 14:00, 14:00 – 18:00, 18:00 – 22:00
- понеделник и сряда 19:00 – 23:00
- вторник и четвъртък 19:00 – 23:00
Плащане
Заявка за издаване на фактура се приема към момента на записването на съответния курс.
Фактура се издава в рамките на 7 дни от потвърждаване на плащането.
Course Schedules
If you dont see a date, contact us.
All classes are confirmed individually after enrollment.
Curriculum
- 8 Sections
- 73 Lessons
- Lifetime
Expand all sectionsCollapse all sections
- Module 1. Module 1: Implementing SRE7
- 2.1Lab Copy
- 2.2Implementing SRE principles10 Minutes0 Questions
- 2.3Implementing SRE practices10 Minutes0 Questions
- 2.4Implementing SRE Models10 Minutes0 Questions
- 2.5SRE Patterns and Anti -Patterns10 Minutes0 Questions
- 2.6Use Case: IT Automation10 Minutes0 Questions
- 2.7Gremlin: What is Site Reliability10 Minutes0 Questions
- Module 2. On-Call10
- Module 3. Managing Incident Response9
- Module 4. Blameless Incident Postmortem7
- Module 5. Data and CI/CD Pipeline12
- 6.1Lab Copy
- 6.2What is a data pipeline?
- 6.3Data pipeline components
- 6.4Data pipeline types and use cases
- 6.5Implementation options for data pipelines
- 6.6Continuous Delivery Pipeline
- 6.7Data Pipelines On AWS, Microsotf Azure, GCP
- 6.8Use Case: Traditional analytics
- 6.9Use Case: Real-time analytics
- 6.10Use Case: ML Pipeline
- 6.11Module Quiz
- 6.12AWS CodePipeline Demo: Best Practices for Data Pipelines Release Process
- Module 6. MLOps13
- 7.1Lab Copy
- 7.2Define MLOps
- 7.3Evolution of the MLOps
- 7.4ML/AI and MLOps capabilities
- 7.5Implement AI/ML
- 7.6AI/ML/MLOps Stack Canvas
- 7.7Deploy ML/AI
- 7.8MLOps Maturity Level
- 7.9MLOps Infrastructure Stack
- 7.10MLOps Principles
- 7.11Use Case
- 7.12Module Quiz
- 7.13Tool Demo: Data Versioning and Data Lineage With Pachyderm
- Module 7. Deployment Strategies7
- Module 8. Observability14
- 9.1What is Observability?
- 9.2Primary Data Classes of Observability
- 9.3Objectives of Observability
- 9.4Difference between Monitoring and Observability
- 9.5Synthetic Monitoring Vs Real User Monitoring
- 9.6Why Architectures Require Observability
- 9.7Building a Continuously Observable System
- 9.8Use and benefits of observability for SREs
- 9.9Enterprise Observability Strategy
- 9.10Measuring Organizations Observability
- 9.11Observability in containers and microservices
- 9.12Criteria for good observability tools
- 9.13Module Quiz
- 9.14Tool Overview: Elastic Observability