[Cisco Digital]Designing, Deploying and Managing Network Automation Systems (AUTOCOR) v2.0

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新規コース(過去6ヶ月)

標準学習時間	---	提供元	トレノケート
価格(税込)	163,350円(税込)	備考	eラーニング
提供形態/付帯教材種別		商品コード	CSX0743R

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Cisco継続教育プログラム対応クレジット数

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ワンポイントアドバイス

本教材はCisco認定試験 350-901 AUTOCOR試験に対応しています。
350-901 AUTOCOR試験に合格することで、以下のようになります。
・さらにENAUTO試験、もしくはDCNAUTO試験に合格することで、CCNP Automation認定を取得できます。
・CCIE Automationラボ試験を受験できるようになります。

重要なご連絡・ご確認事項

● 本教材は英語教材です。
● 受講期間はID発行より半年です。
● クレジット数は変更される可能性があります。最新情報はシスコ継続教育プログラムサイトをご覧ください。
● コース申込時に必要となる情報があります。詳しくはこちらを参照ください。

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対象者情報

対象者

・ネットワーク自動化エンジニア
・コーディング経験のあるネットワークエンジニア
・ネットワークインフラストラクチャを扱うDevOpsエンジニア
・システムエンジニア
・ネットワークSRE
・CCNP Automation認定取得を予定の方
・CCIE Automation認定取得を目指す方

前提条件

□ CCNA Automation(200-901)認定を取得済み、もしくは同程度のスキルと知識があること
□ プログラミング言語(特にPython)に関する実務経験があること
□ 一般的なネットワーク設計および設定に関する経験
□ NETCONFやRESTCONFなどのネットワークデバイスAPIに関する知識
□ Gitを使ったバージョン管理の基本
□ Docker/コンテナ化に関する知識

学習内容の詳細

コース概要	Cisco CCNP Automation認定資格の取得と、ネットワーク自動化エンジニアとしての専門的な役割を担うための準備を目的としています。このコースでは、PythonスクリプトやAnsibleプレイブックの作成、ネットワーク自動化のためのTerraformの適用、複数のツールを統合する複雑なCI/CDパイプラインの構築など、自動化システムの設計と実装に重点を置いています。また、LLMを活用したネットワークエージェントの構築やMCPサーバーの使用など、AIをネットワーク自動化に活用する方法も紹介しています。さらに、最新の自動化ネットワークの管理における運用面にも焦点を当て、セキュアコーディングの実践、ログの収集、コンテナ化、モデル駆動型テレメトリについて解説します。全体として、このコースは実践的な実装に重点を置いており、受講者が自動化ネットワークの設計、展開、運用に直接役立つよう設計されています。
学習目標	● YANGデータモデルに基づいたRESTCONFリクエストを使用して、デバイスの設定を自動化する ● Ansible/Terraformを使用してネットワーク自動化ソリューションを作成する ● Gitを使ってネットワーク変更を追跡する ● ネットワーク管理にIaCアプローチを導入する ● ネットワーク自動化のためのGitLab CIパイプラインを設計・構築する ● モデル駆動型テレメトリストリームを設定して、Ciscoデバイスからリアルタイムの運用データを収集する ● ネットワーク自動化のためのマルチサービスDocker Compose環境を構築および実行する ● MCPサーバーを使用して、LLMを外部機能と統合する
学習内容	1.ネットワーク自動化： CLIスクリプトからREST API、RESTCONF、そしてAnsibleやTerraformといった高度なツールまで、実践的なコースを通してネットワーク機器の自動化に関する強固な基礎を築きます。 2.Infrastructure as Code： Python、Ansible、Terraform を使用した基本的な自動化から、Git による状態追跡、CI パイプラインのデプロイ、CML テスト環境、pyATS を使用した自動テストなどの高度なプラクティスへと進むことで、Network as Codeのアプローチを採用します。 3.自動化ネットワークにおける運用とセキュリティ：モデル駆動型テレメトリの設定、ログの収集、セキュアコーディングの適用、ソリューションのコンテナ化、信頼できるTLS証明書の展開により、運用ネットワークの自動化を強化します。 4.ネットワーク自動化のためのAI：人工知能と大規模言語モデルを活用し、コード生成、プライベート対話型エージェントの展開、リアルタイムデータ収集のためのMCPサーバーとの統合、そしてこれらのツールを実際の自動化タスクに適用することで、ネットワーク自動化を強化します。