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Plan du cours
Architecture avancée de GNS3
- Vue d'ensemble de l'architecture GNS3 pour les déploiements distribués
- Optimisation des performances du serveur GNS3 et de la machine virtuelle GNS3
- Gestion de plusieurs projets et flux de travail collaboratifs
Automatisation réseau avec Python et Ansible
- Introduction à l'automatisation en ingénierie réseau
- Création et déploiement de scripts d'automatisation dans GNS3
- Automatisation de la configuration des routeurs et commutateurs avec des playbooks Ansible
- Tests de l'état réseau et conformité avec des vérifications automatisées
Intégration Docker dans GNS3
- Installation et configuration des conteneurs Docker au sein de GNS3
- Utilisation d'appliances Docker prêtes à l'emploi (par exemple, serveurs web, DNS, services Linux)
- Construction de conteneurs Docker personnalisés pour les tests réseau
- Simulation de microservices et enchaînements de services dans les topologies GNS3
Intégration cloud et laboratoire hybride
- Conception d'environnements hybrides en utilisant GNS3 et des clouds publics
- Connexion de GNS3 à AWS, Azure ou GCP via VPN et tunneling
- Déploiement de points de terminaison basés sur le cloud et intégration avec des réseaux simulés
- Considérations de sécurité et d'accès pour les topologies hybrides
Tests et simulation multi-fournisseurs
- Exécution et gestion de plusieurs machines virtuelles de fournisseurs (par exemple, Cisco, Juniper, Palo Alto)
- Utilisation conjointe des appliances QEMU, IOU/IOL et VirtualBox
- Génération de trafic et émulation d'applications pour les tests d'interopérabilité
CI/CD et automatisation avancée des laboratoires
- Intégration de GNS3 avec Git et les pipelines CI pour le contrôle de version et les tests
- Automatisation du déploiement et du retour en arrière des topologies
- Utilisation des API REST pour contrôler GNS3 à partir de scripts externes
Cas d'utilisation et bonnes pratiques
- Conception de laboratoires pour la validation avant déploiement
- Documentation du comportement réseau et des configurations
- Modèles de laboratoires réutilisables et flux de travail d'équipe
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de la création de topologies GNS3 et de la configuration des appareils
- Connaissances pratiques de Python ou Ansible
- Familiarité avec les principes de base de la conteneurisation et du cloud
Public cible
- Ingénieurs réseau senior et professionnels DevNet
- Ingénieurs intégrant GNS3 avec des frameworks d'automatisation (par exemple, Ansible, Python)
- Professionnels expérimentant des services conteneurisés dans des laboratoires virtuels
- Utilisateurs avancés travaillant sur des laboratoires cloud hybrides ou simulant des environnements multi-fournisseurs
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
communication, connaissances issues de l'expérience, résolution de problèmes,
Marcin Walewski - Intel Technology Poland Sp. z o.o.
Formation - OpenStack Bootcamp
Traduction automatique