Онлайн обучение по AI for DevOps в България

GitHub Copilot е AI-подпомагач за програмиране, който помага за автоматизиране на разработни задачи, включително DevOps операции като писане на YAML конфигурации, GitHub действия и скриптове за развертяване.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за професионалисти с начално и средно ниво, които искат да използват GitHub Copilot за оптимизиране на DevOps задачи, подобряване на автоматизацията и увеличаване на продуктивността.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Използват GitHub Copilot за помощ при shell скриптване, конфигуриране и CI/CD пиплайни.
• Използват AI за допълване на код в YAML файлови и GitHub действия.
• Ускорят тестовите, развертяването и автоматизацията на работите процеси.
• Прилагат Copilot отговорно, разбирайки ограниченията и добрите практики на AI.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Ръчен труд в жива лабораторна среда.

Опции за персонизиране на курса

• За запитане на персонизиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Построена AIOps пиплайн, изграден изцяло с отворени кодове инструменти, позволява на екипи да разработват ефективни и гъвкави решения за наблюдение, откриване на аномалии и интелигентно уведомяване в продуктивни среди.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за инженерни специалисти на напреднал ниво, които желаят да построят и разплатят краен AIOps пиплайн, използвайки инструменти като Prometheus, ELK, Grafana и персонализирани ML модели.

След приключване на този курс участниците ще могат да:

• Разработват архитектура на AIOps използвайки само отворени компоненти.
• Събират и нормализират данни от логове, метрики и следи.
• Прилагат ML модели за откриване на аномалии и предвиждане на инциденти.
• Автоматизират уведомяването и поправянето на грешки с отворени инструменти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практично изпълнение в реално лабораторно среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас за уредване.

Автоматизацията на тестване, подпомагана от изкуствен интелигент, подобрява традиционното тестване, генерирайки интелигентни тестови случаи, оптимизирайки покритието при регресионно тестване и интегрирайки интелигентни портали за качество в потоците CI/CD за масово и надеждно доставяне на софтуер.

Това ръководено от инструктор обучение (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на среден ниво в областта на контрол на качеството и DevOps, които искат да приложат инструменти за изкуствен интелигент, за да автоматизират и масовизират контрол на качеството в потоците за непрекъснато интегриране и разпространение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Генерират, подреждат и поддържат тестове, използвайки платформи за автоматизация, подпомагани от изкуствен интелигент.
• Интегрират интелигентни портали за контрол на качеството в потоците CI/CD, за да предотвратят регресии.
• Използват изкуствен интелигент за експлоатационно тестване, предсказване на дефекти и анализ на непостоянство на тестове.
• Оптимизират времето за тестване и покритието в бързо развиващите се агилни проекти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практически имплементации в живо лабораторно окружение.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Платформи за предприятие AIOps като Splunk, Moogsoft и Dynatrace предлагат мощни възможности за откриване на аномалии, корелация на сигнали и автоматизация на отговори в големи IT среди.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), е насочен към екипи за IT на предприятие на среден ниво, които искат да интегрират инструменти AIOps в съществуващия си стек за наблюдаване и оперативни работни процеси.

До края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Конфигурират и интегрират Splunk, Moogsoft и Dynatrace в обща архитектура AIOps.
• Корелират метрики, логове и събития в разпределени системи чрез анализ с изкуствен интелект.
• Автоматизират откриването, приоритизирането и отговорите на инциденти с вградени и персонализирани работни процеси.
• Оптимизират производителността, намаляват средното време за възстановяване и подобряват операционната ефективност на ниво предприятие.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практически имплементация в живо лабораторно среда.

Опции за персонализиране на курса

• За запросване на персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

LLMs и автономни агентни рамки като AutoGen и CrewAI преосмислят начинът, по който DevOps екипи автоматизират задачи като следяне на промени, генериране на тестове и триране на предупреждения чрез симулиране на човешко взаимодействие и вземане на решения.Този обучаващ курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е направен за инженерни специалисти с напреднакваквафикация, които искат да проектират и реализират DevOps автоматизирани работни процеси, подкрепени от големи модели за език (LLMs) и многозначни агентни системи.Към края на този курс участниците ще могат да:- Интегрират LLM-базирани агенти в CI/CD работни процеси за интелигентна автоматизация.- Автоматизират генерирането на тестове, анализ на комити и резюме на промени с помощта на агенти.- Координират множество агенти за триране на предупреждения, генериране на отговори и предоставяне на DevOps препоръки.- Създават сигурни и поддържаеми агентно подкрепени работни процеси с отворени рамки.Формат на курса- Интерактивни лекции и дискусии.- Много упражнения и практики.- Ръчно изпълнение в реално лабораторно обкружение.Опции за персонализиране на курса- За заповядване на персонализиран курс за този обучаващ курс, моля свържете се с нас, за да се договорите.Въведение в LLMs и агентни рамки- Преглед на големите модели за език в автоматизацията на инфраструктурата- Основни концепции в многозначните работни процеси- AutoGen, CrewAI и LangChain: използване в DevOpsНастройка на LLM агенти за DevOps задачи- Инсталиране на AutoGen и настройка на агентни профили- Използване на OpenAI API и други LLM доставчици- Настройка на работни пространства и CI/CD совместими средиАвтоматизация на тестови и кодови качествени работни процеси- Заповеждане на LLMs да генерират единици и интеграционни тестове- Използване на агенти за наложение на линтване, правила за комити и насочващи линии за преглеждане на код- Автоматизирано резюмиране и маркиране на заявки за изтеглянеLLM агенти за обработка на предупреждения и откриване на промени- Проектиране на агенти-отговорници за предупреждения за срив на пиплайните- Анализиране на логи и следи с помощта на модели за език- Прогнозиране на високорискови промени или грешни настройкиМногозначна координация в DevOps- Оркестриране на агенти според роли (планиращ, изпълнител, преглеждащ)- Агентни обменни цикли и управление на паметта- Човек в цикъла за критични системиБезопасност, управление и наблюдаваемост- Образуване с данни и сигурност на LLM в инфраструктурата- Аудиране на агентни действия и ограничаване на обхвата- Следяне на поведението на пиплайните и отзив от моделаРеални Use Case и персонализирани сценарии- Проектиране на агентни работни процеси за реагиране при инциденти- Интегриране на агенти с GitHub Actions, Slack или Jira- Най-добри практики за масовиране на интеграцията на LLM в DevOpsРезюме и следващи стъпкиLLMs и автономни агентни рамки като AutoGen и CrewAI преосмислят начинът, по който DevOps екипи автоматизират задачи като следяне на промени, генериране на тестове и триране на предупреждения чрез симулиране на човешко взаимодействие и вземане на решения.Този обучаващ курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е направен за инженерни специалисти с напреднакваквафикация, които искат да проектират и реализират DevOps автоматизирани работни процеси, подкрепени от големи модели за език (LLMs) и многозначни агентни системи.Към края на този курс участниците ще могат да:- Интегрират LLM-базирани агенти в CI/CD работни процеси за интелигентна автоматизация.- Автоматизират генерирането на тестове, анализ на комити и резюме на промени с помощта на агенти.- Координират множество агенти за триране на предупреждения, генериране на отговори и предоставяне на DevOps препоръки.- Създават сигурни и поддържаеми агентно подкрепени работни процеси с отворени рамки.Формат на курса- Интерактивни лекции и дискусии.- Много упражнения и практики.- Ръчно изпълнение в реално лабораторно обкружение.Опции за персонализиране на курса- За заповядване на персонализиран курс за този обучаващ курс, моля свържете се с нас, за да се договорите.Описание на аудиторията- Инженерни специалисти по иновации и ръководители на платформи с интегриран ИИ- Разработчици на LLMs, работейки в DevOps или автоматизация- Професионалисти в DevOps, изследващи интелигентни агентни рамкиИзкуство и умения- Опит с DevOps инструменти и автоматизация на пиплайните- Работно знание на Python и Git-базирани работни процеси- Разбиране на LLMs или изложение на инженериране на заповеди

AIOps (Умна операция на IT) все повече се използва за прогнозиране на инциденти преди те да се случат и автоматизиране на анализ на основната причина (RCA), за да се минимизира времето за излизане от строй и да се ускори разрешаването.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е направено за напреднали IT специалисти, които искат да внедрят прогнозиране на анализ, да автоматизират ремедиацията и да проектират интелигентни RCA работни процеси, използвайки инструменти за AIOps и модели за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Създават и обучават ML модели за откриване на модели, водещи до системни сривове.
• Автоматизират RCA работни процеси, базирани на корелация на логове и метрики от множество източници.
• Интегрират процеси за уведомяване и ремедиация в съществуващи платформи.
• Разпространяват и разширяват интелигентни AIOps трубопроводи в продукционни среди.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практично изпълнение в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За запъване на персонализиран курс за това обучение, моля свържете се с нас за уреждане.

DevSecOps с изкуствен интелигент е практиката на интегриране на изкуствен интелигент в DevOps конвейери, за да се откриват прогнозно уязвимости, да се налагат политики за сигурност и да се автоматизират реакциите през целия цикъл на доставка на софтуер.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за специалисти с междунормено ниво по DevOps и сигурност, които искат да приложат инструменти и практики, базирани на изкуствен интелигент, за да подобрят автоматизацията на сигурността в конвейерите за разработка и развертане.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Вграждат инструменти за сигурност, управлявани от изкуствен интелигент, в CI/CD конвейери.
• Използват статичен и динамичен анализ, подпомогнат от изкуствен интелигент, за да откриват проблеми по-рано.
• Автоматизират откриването на тайни, сканиране за уязвимости в кода и анализ на рискове за зависимости.
• Обезищват проактивно моделиране на заплахи и налагат политики с интелигентни техники.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практическа реализация в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализиран обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организираме.

Prometheus и Grafana са широко приети инструменти за наблюдаемост в съвременната инфраструктура, докато машинното обучение подобрява тези инструменти с предвиждащи и интелигентни инсайти, за да автоматизира решенията за управление на операциите.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с променлив ниво на наблюдаемост, които искат да модернизират инфраструктурата си за мониторинг, интегрирайки практики на AIOps, използвайки Prometheus, Grafana и техники на машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Конфигурират Prometheus и Grafana за наблюдаемост на системи и услуги.
• Събират, съхраняват и визуализират качество данни в редици от времето.
• Прилагат модели на машинно обучение за откриване на аномалии и предсказания.
• Създават интелигентни правила за известия, базирани на предвиждащи инсайти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практично имплементиране в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

AI for DevOps е применението на изкуствен интелигент за подобряване на процесите на непрекъснато интегриране, тестване, развертяване и доставка с интелигентни техники за автоматизация и оптимизация.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти с среден ниво на DevOps, които искат да включат AI и машинно обучение в свои CI/CD конвейери, за да подобрят скоростта, точността и качеството.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Интегрират AI инструменти в CI/CD работни процеси за интелигентна автоматизация.
• Прилагат AI базирани тестове, анализ на код и откриване на въздействия.
• Оптимизират стратегии за изграждане и развертяване, изполвайки предвиждания инсайти.
• Реализират следимост и непрекъснато подобряване, използвайки AI-укрепени обратни връзки.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практическа реализация в живе лабораторни условия.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) е практика, която приложява машинообучение и аналитика за автоматизация и подобряване на IT операции, особено в областите на мониторинг, откриване и отговорност за инциденти.

Това е инструкторско обучение (онлайн или на място), насочено към IT специалисти с средно ниво, които искат да внедрят техники на AIOps за корелация на метрики и логове, намаляване на шума от уведомления и подобряване на наблюдаемостта чрез интелигентна автоматизация.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите и архитектурата на платформите за AIOps.
• Корелират данни от логове, метрики и следи, за да идентифицират причините за проблеми.
• Намаляват умор от уведомления чрез интелигентно филтриране и подаване на шум.
• Използват отворени или търговски инструменти за автоматичен мониторинг и отговорност за инциденти.

Формат на Курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практично реализиране в жив лабораторен екологичен.

Опции за Персонализация на Курса

• За поръчка на персонализиран курс за това обучение, моля свържете се с нас за уреждане.