Онлайн обучение по AI for DevOps в България

Контролът на внедряване, управляван от AI, е подход, който прилага машинно обучение, анализ на модели и адаптивни модели за вземане на решения към операциите с feature flag и работните процеси на canary testing.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за инженери на средно ниво и технически ръководители, които желаят да подобрят надеждността на версиите и да оптимизират решенията за предоставяне на функционалности, използвайки анализ, управляван от AI.

След завършване на този курс участниците ще могат да:

• Прилагат базирани на AI модели за вземане на решения, за да оценят риска от предоставяне на нова функционалност.
• Автоматизират canary анализа, използвайки показатели за производителност, поведение и оперативни индикатори.
• Интегрират интелигентни системи за оценяване в платформи за feature flag.
• Проектират стратегии за внедряване, които се адаптират динамично на базата на данни в реално време.

Формат на курса

• Насочвани дискусии, подкрепени със сценарии от реалния свят.
• Практически упражнения, наблягащи на стратегии за внедряване, подобрени с AI.
• Практическа реализация в симулирана среда за feature flag и canary тестване.

Опции за персонализиране на курса

• За да организирате съобразено съдържание или да интегрирате специфични за организацията инструменти, моля, свържете се с нас.

Самовъзстановяващата се автоматизация е практиката на използване на интелигентни системи за откриване на грешки в пайплайни, идентифициране на първопричините и задействане на действия за възстановяване в реално време.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да интегрират управлявано от AI откриване на инциденти и автоматизирано отстраняване в своите пайплайни за доставка.

След завършването на този курс участниците ще придобият способността да:

• Наблюдават пайплайни, използвайки базирани на AI модели за откриване на аномалии.
• Проектират автоматизирани работни потоци за възстановяване, за да разрешават грешки незабавно.
• Внедряват интелигентни вериги за обратна връзка, които предотвратяват повтарящи се проблеми.
• Подобряват цялостната устойчивост и надеждност в CI/CD системите.

Формат на обучението

• Презентации, водени от експерти, с примери от реалния свят.
• Приложни упражнения, фокусирани върху предизвикателствата пред надеждността на пайплайни.
• Практическа разработка на автоматизирани механизми за разрешаване в лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За индивидуално съдържание, адресиращо работните потоци или нуждите на вашата организация за реакция при инциденти, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

GitHub Copilot е асистент за програмиране, задвижван от изкуствен интелект, който помага за автоматизиране на задачите по разработка, включително DevOps операции като писане на YAML конфигурации, GitHub Actions и скриптове за внедряване.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти от начинаещо до средно ниво, които искат да използват GitHub Copilot за оптимизиране на DevOps задачите, подобряване на автоматизацията и повишаване на продуктивността.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Използват GitHub Copilot за подпомагане на шел скриптове, конфигурации и CI/CD pipeline.
• Използват завършване на код с изкуствен интелект в YAML файлове и GitHub Actions.
• Ускорят работните процеси по тестване, внедряване и автоматизация.
• Прилагат Copilot отговорно с разбиране за ограниченията на изкуствения интелект и най-добрите практики.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо внедряване в среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

Спазването на изискванията с подкрепата на ИИ е дисциплина, която прилага интелигентна автоматизация за откриване, налагане и валидиране на политически изисквания в целия жизнен цикъл на доставка на софтуер.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да интегрират контроли за съответствие, задвижвани от ИИ, в своите CI/CD процеси.

След завършване на това обучение, участниците ще бъдат подготвени да:

• Прилагат проверки, базирани на ИИ, за идентифициране на пропуски в съответствието по време на изграждане на софтуер.
• Използват интелигентни машини за политики, за да налагат регулаторни стандарти, стандарти за сигурност и лицензиране.
• Откриват автоматично отклонения в конфигурацията и несъответствия.
• Включват отчитане на съответствието в реално време в работните процеси по доставка.

Формат на курса

• Презентации, водени от инструктор, подкрепени с практически примери.
• Практически упражнения, фокусирани върху реални сценарии за съответствие в CI/CD.
• Приложно експериментиране в контролирана лабораторна среда за DevSecOps.

Опции за персонализиране на курса

• Ако вашата организация изисква индивидуални интеграции за съответствие, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

CI/CD за AI представлява структуриран подход за автоматизиране на пакетирането, тестването, контейнеризацията и внедряването на модели чрез използване на поточни линии за непрекъсната интеграция и непрекъснато доставяне.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на средно ниво, които желаят да автоматизират цялостните работни процеси за доставяне на AI модели, използвайки Docker и CI/CD платформи.

След приключване на обучението участниците ще могат да:

• Създават автоматизирани поточни линии за изграждане и тестване на контейнери с AI модели.
• Прилагат контрол на версиите и възпроизводимост за жизнения цикъл на моделите.
• Интегрират стратегии за автоматизирано внедряване на AI услуги.
• Прилагат най-добрите практики за CI/CD, съобразени с операциите по машинно обучение.

Формат на курса

• Презентации, водени от инструктор, и технически дискусии.
• Практически лабораторни упражнения и задачи за реализация.
• Реалистични симулации на CI/CD работни процеси в контролирана среда.

Възможности за персонализиране на курса

• Ако вашата организация изисква персонализирани работни процеси за поточни линии или интеграции на платформи, моля, свържете се с нас, за да адаптираме този курс.

Генерирането на тестове, задвижвано от изкуствен интелект (AI), представлява набор от техники и инструменти, които автоматизират създаването на тестови случаи и прогнозират пропуски в тестването чрез машинно обучение.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти от напреднало ниво, които желаят да прилагат AI техники за автоматично генериране на тестове и прогнозиране на области с недостатъчно покритие.

След завършване на този уъркшоп участниците ще бъдат подготвени да:

• Използват AI модели за генериране на ефективни сценарии за модулни, интеграционни и end-to-end тестове.
• Анализират кодови бази чрез машинно обучение, за да откриват потенциални слепи петна в покритието.
• Интегрират базираното на AI генериране на тестове в CI/CD работни потоци.
• Оптимизират тестовите стратегии на базата на предсказателен анализ на грешките.

Формат на курса

• Водени технически лекции, подкрепени с експертни прозрения.
• Практически сесии, базирани на сценарии, и упражнения с практическа насоченост.
• Приложно експериментиране в контролирана тестова среда.

Опции за персонализиране на курса

• Ако имате нужда това обучение да бъде съобразено с вашата верига от инструменти или работни потоци, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Оптимизирането на процеса на изграждане чрез прогнози е практика за използване на машинно обучение за анализ на поведението на изграждане и подобряване на надеждността, скоростта и използването на ресурси.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към инженерни специалисти на средно ниво, които желаят да подобрят тръбопроводите за изграждане чрез автоматизация, прогнозиране и интелигентно кеширане, използвайки техники за машинно обучение.

След завършване на този курс, участниците ще могат да:

• Прилагат техники за машинно обучение за оценка на моделите на производителност при изграждане.
• Откриват и прогнозират неуспешни изграждания на базата на исторически регистри на изграждания.
• Внедряват стратегии за кеширане, управлявани от машинно обучение, за намаляване на продължителността на изграждане.
• Интегрират прогнозни анализи в съществуващи CI/CD работни потоци.

Формат на курса

• Лекции с насоки от инструктора и съвместна дискусия.
• Практически упражнения, фокусирани върху анализ и моделиране на данни от изграждане.
• Практическо внедряване в симулирана CI/CD среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да адаптираме това обучение към специфични инструментални вериги или среди, моля, свържете се с нас, за да персонализираме програмата.

AIOps тръбопровод, изграден изцяло с инструменти с отворен код, позволява на екипите да проектират рентабилни и гъвкави решения за наблюдаемост, откриване на аномалии и интелигентно известяване в производствени среди.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или присъствено), е предназначено за инженери на напреднало ниво, които желаят да изградят и внедрят цялостен AIOps тръбопровод, използвайки инструменти като Prometheus, ELK, Grafana и персонализирани ML модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да проектират AIOps архитектура, използвайки само компоненти с отворен код.
• Да събират и нормализират данни от логове, метрики и трасировки.
• Да прилагат ML модели за откриване на аномалии и прогнозиране на инциденти.
• Да автоматизират известяването и отстраняването на проблеми, използвайки отворени инструменти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Автоматизацията на QA с помощта на изкуствен интелект (AI) подобрява традиционното тестване, като генерира интелигентни тестови случаи, оптимизира покритието на регресия и интегрира интелигентни качествени порти в CI/CD тръбопроводите за мащабируемо и надеждно предоставяне на софтуер.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към QA и DevOps професионалисти на средно ниво, които желаят да прилагат AI инструменти за автоматизиране и мащабиране на гарантирането на качеството в работните процеси за непрекъсната интеграция и внедряване.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Генерират, приоритизират и поддържат тестове с помощта на платформи за автоматизация, управлявани от AI.
• Интегрират интелигентни качествени порти в CI/CD тръбопроводи, за да се предотвратят регресии.
• Използват AI за проучвателно тестване, прогнозиране на дефекти и анализ на нестабилност на тестовете.
• Оптимизират времето за тестване и покритието в бързо развиващи се гъвкави проекти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

Корпоративните AIOps платформи като Splunk, Moogsoft и Dynatrace предоставят мощни възможности за откриване на аномалии, корелация на сигнали и автоматизиране на отговори в мащабни ИТ среди.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към корпоративни ИТ екипи на средно ниво, които желаят да интегрират AIOps инструменти в съществуващия си стек за наблюдаемост и оперативни работни потоци.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Конфигурират и интегрират Splunk, Moogsoft и Dynatrace в единна AIOps архитектура.
• Корелират метрики, логове и събития в разпределени системи чрез анализи, управлявани от изкуствен интелект.
• Автоматизират откриването на инциденти, приоритизирането и отговора с вградени и персонализирани работни потоци.
• Оптимизират производителността, намалят средното време за отстраняване (MTTR) и подобрят оперативната ефективност в корпоративен мащаб.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо внедряване в среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организираме.

Големите езикови модели (LLM) и рамки за автономни агенти като AutoGen и CrewAI предефинират начина, по който DevOps екипите автоматизират задачи като проследяване на промени, генериране на тестове и сортиране на сигнали, като симулират сътрудничество и вземане на решения, подобно на хората.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери на напреднало ниво, които желаят да проектират и внедрят DevOps работни потоци за автоматизация, захранвани от големи езикови модели и мулти-агентни системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Интегрират базирани на LLM агенти в CI/CD работни потоци за интелигентна автоматизация.
• Автоматизират генерирането на тестове, анализа на къмити и обобщенията на промени с помощта на агенти.
• Координират множество агенти за сортиране на сигнали, генериране на отговори и предоставяне на DevOps препоръки.
• Изграждат сигурни и лесни за поддръжка работни потоци, захранвани от агенти, използвайки рамки с отворен код.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда с лаборатория на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

AIOps (Изкуствен интелект за ИТ операции) се използва все по-често за прогнозиране на инциденти преди тяхното възникване и за автоматизиране на анализа на първопричините (RCA), за да се минимизира времето за престой и да се ускори разрешаването на проблеми.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към ИТ специалисти от напреднало ниво, които желаят да внедрят прогнозна аналитика, да автоматизират отстраняването на проблеми и да проектират интелигентни работни потоци за RCA, използвайки AIOps инструменти и модели за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат и обучават ML модели за откриване на модели, водещи до системни повреди.
• Автоматизират RCA работни потоци, базирани на корелация на логове и метрики от множество източници.
• Интегрират процесите на известяване и отстраняване на проблеми в съществуващи платформи.
• Внедряват и мащабират интелигентни AIOps канали в производствени среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда с лаборатория на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

DevSecOps с ИИ е практиката за интегриране на изкуствен интелект в DevOps пайплайни с цел проактивно откриване на уязвимости, прилагане на политики за сигурност и автоматизиране на ответни действия в рамките на жизнения цикъл на доставка на софтуер.

Това обучение с инструктор, на живо (онлайн или на място), е насочено към DevOps и специалисти по сигурност на средно ниво, които желаят да използват инструменти и практики, базирани на ИИ, за подобряване на автоматизацията на сигурността в пайплайните за разработка и внедряване.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Вграждат инструменти за сигурност, задвижвани от ИИ, в CI/CD пайплайни.
• Използват статичен и динамичен анализ, подпомогнат от ИИ, за по-ранно откриване на проблеми.
• Автоматизират откриването на тайни, сканирането за уязвимости в кода и анализа на риска от зависимости.
• Позволят проактивно моделиране на заплахи и прилагане на политики чрез интелигентни техники.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическо изпълнение в реална лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

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

Оркестрацията на внедрявания, управлявана от ИИ, е подход, който използва машинно обучение и автоматизация, за да насочва стратегиите за пускане, да открива аномалии и да задейства автоматично връщане назад, когато е необходимо.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да оптимизират внедрителните потоци с възможности за вземане на решения и устойчивост, задвижвани от ИИ.

След завършване на това обучение участниците ще могат:

• Да внедряват стратегии за пускане, подпомогнати от ИИ, за по-безопасни внедрявания.
• Да прогнозират риска при внедряване, използвайки прозрения от машинно обучение.
• Да интегрират автоматизирани работни потоци за връщане назад, базирани на откриване на аномалии.
• Да подобрят наблюдаемостта, за да подпомогнат интелигентната оркестрация.

Формат на курса

• Демонстрации, водени от инструктор, със задълбочени технически анализи.
• Практически сценарии, фокусирани върху експериментиране с внедряване.
• Практически лабораторни упражнения, симулиращи реални предизвикателства в оркестрацията.

Опции за персонализиране на курса

• Персонализирани интеграции, поддръжка на инструментални вериги или съгласуване на работни потоци могат да бъдат организирани при заявка.

Prometheus и Grafana са широко възприети инструменти за observability в модерната инфраструктура, докато машинното обучение ги подобрява с предсказуеми и интелигентни прозрения за автоматизиране на оперативни решения.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по observability на средно ниво, които желаят да модернизират своята инфраструктура за мониторинг чрез интегриране на AIOps практики с помощта на Prometheus, Grafana и техники за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Конфигурират Prometheus и Grafana за observability в системи и услуги.
• Събират, съхраняват и визуализират висококачествени времеви редове от данни.
• Прилагат модели на машинно обучение за откриване на аномалии и прогнозиране.
• Изграждат интелигентни правила за известяване, базирани на предсказуеми прозрения.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практически занятия.
• Практическа реализация в среда на живо в лабораторни условия.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.

AI за DevOps представлява приложението на изкуствен интелект за подобряване на процесите по непрекъсната интеграция, тестване, внедряване и доставка чрез интелигентна автоматизация и оптимизационни техники.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към DevOps специалисти със средно ниво на опит, които желаят да внедрят AI и машинно обучение в своите CI/CD процеси, за да подобрят скоростта, точността и качеството.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Интегрират AI инструменти в CI/CD работни потоци за интелигентна автоматизация.
• Прилагат базирано на AI тестване, анализ на код и откриване на влиянието на промените.
• Оптимизират стратегии за изграждане и внедряване, използвайки прогнозни анализи.
• Внедрят проследимост и непрекъснато усъвършенстване чрез обратни връзки, подсилени с AI.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическо внедряване в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) е практика, която прилага машинно обучение и анализи, за да автоматизира и подобри ИТ операциите, особено в областите на мониторинг, откриване на инциденти и реакция.

Това обучение с инструктор, на живо (онлайн или на място), е насочено към ИТ оперативни специалисти на средно ниво, които желаят да внедрят AIOps техники за корелиране на показатели и логове, намаляване на шума от известявания и подобряване на наблюдаемостта чрез интелигентна автоматизация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират принципите и архитектурата на AIOps платформи.
• Да корелират данни от логове, показатели и проследявания, за да идентифицират първопричините.
• Да намалят умората от известявания чрез интелигентно филтриране и потискане на шума.
• Да използват инструменти с отворен код или комерсиални такива за автоматичен мониторинг и реакция при инциденти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.