Курс за обучение по Изкуствен интелект за стратегия на фичер флайг и канаринско тестване

Оркестрирането на разграждането с подкрепа на ИИ е подход, използващ машинно обучение и автоматизация за насочаване на стратегиите за пускане, разпознаване на аномалии и тригерване на автоматична отмяна при нужда.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти средно ниво, които искат да оптимизират своите пайплайни за разграждане с подкрепа на ИИ за приникаване на решения и засилване на устойчивостта.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Изпълняват стратегии за пускане с подкрепа на ИИ за по-сигурни разграждания.
• Прогнозират риск от разграждането, използвайки инсайтове от машинно обучение.
• Интегрират автоматизираните процеси за отмяна на основата на разпознаване на аномалии.
• Усиляват наблюдаемостта, за да подкрепят интелигентното оркестриране.

Формат на курса

• Демонстрации под ръководството на инструктор с технически дълбоки детайли.
• Практични сценарии, фокусирани върху експериментално разграждане.
• Практически лаборатории, моделиращи реалните предизвикателства на оркестрирането.

Опции за персонализация на курса

• Персонализирани интеграции, поддръжка на инструменти или съгласуване на процеси могат да бъдат организирани по запитване.

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.

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.