Курс за обучение по Оркестриране на разграждането с подкрепа на ИИ и автоматично отмяна

Изкуственият интелект (AI) за DevOps представлява приложението на изкуствен интелект, за да се подобри непрекъснатата интеграция, тестиране, разграждане и доставка чрез разумна автоматизация и оптимизационни техники.

Това обучение, водено от преподавател (онлайн или на място), е насочено към DevOps професионалисти средно ниво, които желаят да интегрират AI и машинно учене в CI/CD пайплайните си, за да подобрят скоростта, точността и качеството.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Интегрират AI инструменти в CI/CD работни процеси за разумна автоматизация.
• Применяват AI-базирани тестове, анализ на кода и детекция на последствията от промени.
• Оптимизират стратегиите за създаване и разграждане, използвайки прогнозни инсайтове.
• Въвеждат проследими и непрекъснато подобряващи се обратни връзки, насочени от AI.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в живо лабораторно окружение.

Опции за персонализиране на курса

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

Подходът с управление на изкъствения интелект (AI) прилага машинно обучение, анализ на модели и адаптивни моделите за приникаване на решения към операции с фичер флайг и канарински работните процеси.

Това училище, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за инженери средно ниво и технически ръководители, които искат да подобрят надеждността при издаването на версии и оптимизират решенията за разпространяване на нови функционалности, използвайки анализ, управен от AI.

По завършване на курса участниците ще могат да:

• Применяват модели за приникаване на решения, основани на AI, за оценка на риска при разпространяването на нови функционалности.
• Автоматизират канарински анализи, използвайки показатели за производителност, поведение и операции.
• Интегрират интелигентни системи за оценка в платформите с фичер флайг.
• Проектират стратегии за разпространяване, които динамично се коригират на база реални данни.

Формат на курса

• Дискусии, подкрепени с реални сценарии.
• Практически упражнения, акцентирани върху стратегии за разпространяване, допълнени с AI.
• Практично приложение в симулирана среда с фичер флайг и канаринско тестване.

Опции за персонализация на курса

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

AIOps (Изкуствен Интелект за ИТ операции) се използва все по-често за прогнозиране на инциденти преди тяхното възникване и автоматизация на анализа на основна причина (RCA), за да се минимизира прекъсванията и ускори разрешаването.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за напреднали ИТ професионалисти, които искат да имплементират прогнозни анализи, автоматизация на възстановяването и дизайн на разумни RCA работни процеси с помощта на инструменти AIOps и модели за машинно учение.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Построяват и тренират модели за машинно учение, за да откриват образци, водещи до събития на системата.
• Автоматизират RCA работни процеси на база многопоточна корелация на логове и метрики.
• Интегрират процесите за сигнализиране и възстановяване в съществуващи платформи.
• Разпространяват и мащабират разумни AIOps канали в производствени среди.

Формат на Обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в жива лабораторна среда.

Опции за Персонализиране на Обучението

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

AIOps (Изкуствен Интелект за ИТ операции) е практика, при която се използват машинно самообучаване и анализ, за да автоматизират и подобрят ИТ операциите, особено в областите на мониторинга, разпознаването на инциденти и отговора.

Това обучение, водено от преподавател (в онлайн или още формат), е насочено към ИТ операционни професионалисти с промежуточен ниво, които желаят да имплементират техники на AIOps, за да корелират метрики и логове, намаляват шума от сигнализации и подобрят наблюдаемостта чрез интелигентна автоматизация.

Към края на обучението, участниците ще могат да:

• Разберат принципите и архитектурата на платформите за AIOps.
• Корелират данни от логове, метрики и следи, за да установят коренните причини.
• Намалят умората от сигнализации чрез интелигентно филтриране и подаване на шума.
• Използват отворен код или коммерсиални инструменти за автоматично мониторинг и отговор на инциденти.

Формат на Курса

• Интерактивен лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в живо среда за лабораторни занятия.

Опции за Персонализиране на Курса

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

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.

AI-подкрепеното генериране на тестове е набор от техники и инструменти, които автоматизират създаването на тестови случаи и прогнозират разстояния в тестването с използване на машинно самообучаващи се модели.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или пред presence), е насочено към професионалисти на напредъкният ниво, които искат да приложат техники за изкуствен интелект за автоматично генериране на тестове и прогнозиране на области с недостатъчна покривност.

След завършването на този семинар, участниците ще бъдат подготвени да:

• Използват AI модели за генериране на ефективни тестови сценарии за единични, интеграционни и end-to-end тествания.
• Анализират кодовете с използване на машинно самообучение, за да открият потенциални слепи точки в покривността.
• Интегрират AI-подкрепено генериране на тестове в CI/CD работните процеси.
• Оптимизират стратегиите за тестване с базирани на прогнозирането на провалите аналитика.

Формат на курса

• Упражнения по възможно най-добри практики, подкрепени от експертни наблюдения.
• Упражнения и практически занятия базирани на сценарии.
• Приложно експериментиране в контролирана тестова среда.

Опции за персонализация на курса

• Ако ви трябва това обучение да бъде адаптирано към вашия инструментарий или работни процеси, моля, свържете се с нас за подредба.

Автоматизирането на QA с употреба на ИИ подобрява традиционното тестиране, генерирайки интелигентни тестови случаи, оптимизира регресионната покритност и интегрира разумни качества във фазите на CI/CD за надежден и масштабируем доставяне на софтуер.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към QA и DevOps професионалисти с промежуточен ниво на запознаване, които желаят да прилагат ИИ инструменти за автоматизация и масштабиране на контрола на качеството във фазите на постоянна интеграция и доставяне.

По завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Генерират, приоритизират и поддържат тестове с помощта на автоматизирани платформи с ИИ.
• Интегрират разумни контролни врати за качество в CI/CD фазите, за да предотвратяват регресии.
• Използват ИИ за експлораторно тестиране, прогноза на дефекти и анализ на нестабилността на тестовете.
• Оптимизират времето и покритостта на тестовете в бързо се развиващи аджайлни проекти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Работа в реална лабораторна среда.

Опции за настройка на курса

• За да запълнете заявка за персонализирано обучение, моля свържете се с нас.

Поддържането на съответствие с подкрепа на ИИ е дисциплина, която прилага интелигентна автоматизация за откриване, наказаване и валидиране на политически изисквания през циклуса на доставяне на софтуер.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти със средно ниво, които искат да интегрират контроли за съответствие, поддържани от ИИ, в своите pipeline-и CI/CD.

След завършването на това обучение, участниците ще бъдат укомплектовани за:

• Прилагане на проверки, базирани на ИИ, за откриване на разстояния в съответствието по време на създаването на софтуер.
• Използване на интелигентни политически движители за наказаване на регулаторни, сигурносни и лицензионни стандарти.
• Автоматично откриване на конфигурационно отклонение и разлики.
• Интегриране на реално време съответствие в рабочите процеси за доставяне.

Формат на курса

• Презентации под ръководството на инструктор, насочени от практически примери.
• Практически упражнения, фокусирани върху реални сценарии за съответствие CI/CD.
• Применение на експерименти в контролирана среда DevSecOps лаборатория.

Опции за персонализация на курса

• Ако организацията ви изисква персонализирани интеграции за съответствие, моля свържете се с нас за организиране.

GitHub Copilot е AI-помощник за кодиране, който помага да се автоматизират разработъчни задачи, включително DevOps операции като записване на YAML конфигурации, GitHub Actions и скриптове за деплой.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с начален и среден ниво, които искат да използват GitHub Copilot за оптимизиране на DevOps задачи, подобряване на автоматизацията и повишаване продуктивността.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Използват GitHub Copilot за подкрепа при shell скриптове, конфигурации и CI/CD пайплайн.
• Извъзползват AI завършване на код в YAML файлове и GitHub Actions.
• Ускоряват тестиранията, деплоя и автоматизираните работни процеси.
• Применяват Copilot отговорно с разбиране на ограниченията на AI и най-добри практики.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Приложение в реално окръжение на жив лаборатория.

Опции за персонализация на курса

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

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.

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.

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.

LLMs и автономни агенти като AutoGen и CrewAI преопределят как екипите DevOps автоматизират задачи като отслеждане на промени, генериране на тестове и триране на сигнали чрез симулиране на човешко подобно сътрудничество и вземане на решения.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е насочен към напреднали инженери, които искат да проектират и внедряват автоматизирани работни процеси в DevOps, подкрепени от големи езикови модели (LLMs) и мултиагентни системи.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Интегрират агенти, базирани на LLMs, в работни процеси CI/CD за интелигентна автоматизация.
• Автоматизират генерирането на тестове, анализ на комити и резюме на промени чрез агенти.
• Координират множеството агенти за триране на сигнали, генериране на отговори и предоставяне на препоръки за DevOps.
• Създават сигурни и поддържаеми работни процеси, подкрепени от агенти, с помощта на отворени източници на рамки.

Формат на курса

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

Опции за персонализиране на курса

• За да поставите заявка за персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Предсказателната оптимизация на сградите е практиката използване на учене на машина за анализиране на поведението на сградата и подобряване на надеждността, скоростта и използването на ресурси.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е насочен към професионалисти с intermediatе ниво в инженерията, които искат да подобрят транспортните канали чрез автоматизация, предсказване и разумно кешуване с техники на учене на машина.

По завършване на курса участниците ще могат да:

• Приложават техники за учене на машина, за да анализират модели на производителността на сградата.
• Разпознават и предвиждат неуспехи при сграждането, базирани на исторически журнали на сградата.
• Пълнят ML-дривените стратегии за кешуване, за да съкратят времето за сграждане.
• Интегрират предиктивен анализ в съществуващи работни потоци CI/CD.

Формат на курса

• Уроци, водени от инструктор и съвместно обсъждане.
• Практични упражнения, фокусирани върху анализирането и моделирането на данните за сградата.
• Работа по практика в смоделиран CI/CD окръжени.

Опции за персонализация на курса

• За адаптиране на това обучение към конкретни инструменти или окръжения, моля, свържете се с нас за персонализацията на програмата.

Самовъзстановяващата се автоматизация е практика, при която се използват интелигентни системи за откриване на провалите в пайплайните, идентифициране на коренните причини и активиране на действия за реално време за възстановяване.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с високо ниво, които искат да интегрират ИИ-драйven откриване на инциденти и автоматично оправяне в своите пайплайни за доставки.

Върху завършването на този курс, участниците ще придобият уменията да:

• Мониторират пайплайните с използване на ИИ-базирани модели за откриване на отклонения.
• Проектират автоматизираните работни процеси, които решават провалите мгновено.
• Реализират интелигентни обратни връзки, които предотвратяват повторящите се проблеми.
• Подобряват общата устойчивост и надеждност в системите CI/CD.

Формат на курса

• Презентации, водени от експерти с реални примери.
• Практически упражнения, фокусирани върху предизвикателствата на надеждността на пайплайните.
• Работа с разработване на механизми за автоматично решение в лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

• За персонализирано съдържание, което отговаря на работните процеси или нуждите за отговори във вашия организационен контекст, моля, свържете се с нас, за да направим уредбите.