6月には、KubernetesのエキスパートであるNigel PoultonとBret Fisherがホストを務める初のLinode Kubernetes Engine (LKE) Labシリーズをリリースしました。教育コンテンツを作り続ける中で、開発者がKubernetesを最大限に活用するための知識とスキルをクラスやハンズオンコースを使って開発するLearnk8sとの提携に興奮しています。
7月23日と7月30日に、Learnk8sの専門家がKubeflowとJenkins Xについて詳しく説明する無料のラボを開催します。そこで、Data Science Campusのテクニカルリードであり、Learnk8sの講師でもあるSalman Iqbal氏に、第1回目のラボで最も楽しみにしていること、そして参加者がラボに参加する際に期待することを聞いてみました。
ウェビナーで一番楽しみにしていることは何ですか？
Kubeflow プロジェクトは比較的新しいプロジェクトなので、初期設定が面倒な場合があります。私たちは、どうすればよりシンプルで親しみやすいものになるかを考え出すのに何時間も費やしてきました。また、新しい参加者がKubeflowに簡単にオンボードできるように、新しいコンテンツを開発しました。私はイベント中にすべての詳細を共有する予定で、人々がそれを使って何を構築するのかを見るのが待ちきれません。また、人々がKubeflowについてどのように考えているかを知りたいと思っています。これは新しくてエキサイティングな分野です。
参加者は何を期待して参加すればいいですか？
Kubernetes、自動化された機械学習パイプライン。Kubeflow。このセッションは誰もが楽しめる内容になっていると思います。コンテナ、Kubernetes、機械学習（ML）について触れていきます。最高の（そして最も怖い）部分は、ライブデモが用意されていることです。そのため、Kubeflowのパワーを体験していただきます。さらに技術的な話もあります：
- KubeflowをDexをIdentity Providerとして使用するように設定。
- MLモデルをスケーリングするためにJupyter NotebookをKubeflowパイプラインに接続。
- Kubeflowでコンポーネントと軽量コンポーネントを活用して機械学習ワークフローを作成。
Kubeflow: A Cloud-Native ML Toolbox」は、7月23日午後12時（米国東部時間）からのライブです。 Learnk8sチームとのライブQ+Aに参加してみませんか？
機械学習パイプラインが苦手なら、標準的なCI/CDパイプラインはどうでしょうか？ パート2では、Jenkins Xの社内Learnk8sエキスパートであるMauricio "Salaboy" Salantino氏が、Linode Kubernetes Engine上でJenkins Xを実行する方法をレビューします。
このセッションでは、Jenkins Xを使用してモノリシックなオープンソースプロジェクトをマイクロサービスに移行した際に得られた教訓を紹介します。Jenkins X、Helm、Tekton、Kubernetesなどのツールを最大限に活用するために採用できる共通のパターン、調整、およびベストプラクティスを学びます。 このラボでは、実際の例に焦点を当て、これらのツールがどのように開発作業を高速化し、パフォーマンスの高いチームを育成するために使用できるかを紹介します。
対象となるトピックスは以下の通りです：
- Jenkins X アーキテクチャ
- Jenkins Xを使い始めるには
- 既存のプロジェクトにおいてCI/CDを有効にする方法
- KubernetesにおけるCI/CDパイプライン周りの慣習とベストプラクティス
- ステージングやプロダクションなどの環境を管理するためのGitOps
Jenkins Xを使ったKubernetesのCI/CDは、7月30日の12PM（米国東部時間）にライブで行われます。 Learnk8sチームとのライブQ+Aにご参加ください。
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