MAD Roadshow PARIS
Le MAD (Modern Application Development) Roadshow est une journée dédiée à la découverte des dernières solutions de développement et de modernisation d'applications sur une plateforme de cloud hybride. Découvrez les sessions de l’événement qui traitent des technologies de développement et de déploiement applicatif, des bénéfices de la plateforme OpenShift et les futures technologies de Red Hat.
Plénière
Retour sur les annonces du Summit
David Szegedi, Chief Architect - Office du CTO, Red Hat, présente les dernières annonces produits de Red Hat, et la direction que prend l’entreprise sur plusieurs sujets clés.
Les Services Cloud Managés
Laurent-Xavier Murgier, EMEA Go-To-Market Specialist - Managed Cloud Services chez Red Hat explique pourquoi les Services Clouds Managés sont si populaires, et pourquoi tous les fournisseurs de cloud public investissent dans le leadership de Red Hat OpenShift.
Le Cloud Souverain et la Souveraineté Digitale
Thomas Belarbi, Sales Director Secteur Public pour Red Hat explique pourquoi la souveraineté digitale est indissociable d’Open Source d’Entreprise. Et que l’Open Source d’Entreprise est indissociable de Red Hat.
Table Ronde
Des partenaires et clients de Red Hat : Sopra Steria, Eviden (an Atos Business), Orange et Veeam, discutent de Green IT, Sovereign cloud et des dernières annonces de produits de Red Hat, en s'appuyant sur des cas d'utilisation et des implémentations pratiques.
Les session techniques
Retour d’Expérience La Banque Postale
Stéphane Bouland, Product Manager à La Banque Postale revient sur un parcours de 10 ans avec OpenShift
Votre application du développement à la production avec Red Hat OpenShift
Découvrez une démonstration à 360 degrés de la plateforme de conteneurs OpenShift. Deux experts Red Hat abordent différents bénéfices d’OpenShift à travers un jeu de rôle et une démonstration.
Maîtrisez le cycle de vie de vos modèles IA avec RHODS
Deux experts Red Hat parlent IA, Machine Learning, ML Ops, et présentent OpenShift Data Science, l’environnement qui permet de créer des modèles ML, de pouvoir les déployer et les consommer à travers une démonstration live.
