DevOps-Discovery-Workshop mit Lego und Schokolade

Wie fühlt sich DevOps an? Wer das schon immer wissen wollte, der ist hier richtig. Wir simulieren, was passiert, wenn sich die Organisation verändert. Und das Ganze machen wir mit Lego und Schokolade. Nebenbei vertiefen wir dann wichtige Themen, die wir in der Simulation gelernt haben.

Wir diskutieren, was es mit der Theory of Constraints auf sich hat und was Value Stream Mapping ist. Dazu modellieren wir einen Value Stream, stellen Hypothesen bezüglich der Verbesserung auf und optimieren sie. Wir lernen dann noch verschiedene Topologien für die Organisation kennen und worauf man achten muss. Nutzen Sie die Gelegenheit und profitieren Sie von einem kompakt gestalteten Tag rundum das DevOps-Mindset!

Agenda
  • ab 10.00 Registrierung und Begrüßungskaffee

  • 11.00: Beginn

  • Methodik: DevOps-Werte und -Prinzipien (40 Min.)

  • Übung: DevOps-Praktiken erarbeiten (50 Min.)

  • 12.30 - 13.30: Mittagspause

  • DevOps zum Erleben als Simulationsspiel (90 Min.)

  • 15.00 - 15.15: Kaffeepause

  • Methodik + Übung: Value Stream Mapping als Methode, um den Flow zu optimieren (90 Min.)

  • 16.30 - 16.45: Kaffeepause

  • Methodik + Übung: Die Bedeutung von Theory of Constraints und Work In Progress (75 Min.)

  • ca. 18 Uhr: Ende

Technische Anforderungen:

  • Interesse an DevOps und Offen für einen interaktiven Workshop-Tag

  • Es wird kein Rechner für diesen Workshop benötigt. Stattdessen haben wir gemeinsam einen Workshop-Tag mit reichlich interaktivem Inhalt.

Vorkenntnisse

* Kein Vorwissen erforderlich und daher auch für Teilnehmer ohne technische Kenntnisse geeignet.

Lernziele

Dieser interaktive Workshop-Tag vermittelt folgende Lerninhalte:
* DevOps zum Erleben als Simulationsspiel
* DevOps-Werte und -Prinzipien
* Die Bedeutung von Theory of Constraints und Work In Progress
* Value Stream Mapping als Methode, um den Flow zu optimieren
* DevOps-Praktiken
* DevOps-Topologien für Organisationen

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referenten

 

Halil Hancioglu Halil Hancioglu ist als Solution Architect in Projekten mit dem Schwerpunkt Automatisierung für die OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH tätig. Seine Stärken liegen in der Analyse und Restrukturierung von Abläufen mit besonderem Fokus auf Agile, Lean, DevOps und Continuous Delivery.

Cornelia Spanner Cornelia Spanner verfügt über langjährige Erfahrung in der Erstellung von individuellen Enterprise-Applikationen sowie dem Aufbau von Integrationslösungen. Ihre Stärken liegen in der Analyse und Restrukturierung von Abläufen mit besonderem Fokus auf Agile, Lean, DevOps und Continuous Delivery.

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