Курс за обучение по CI/CD за AI: Автоматизиране на Docker-базирани построения и внедрявания на модели

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.

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.

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.

Тази обучителна тренировка в България (онлайн или офлайн) е предназначена за инженери за наблюдаемост и SRE, които искат да интегрират LLMs и AI в своите работни потоци за мониторинг, предупреждения и анализ на инциденти.

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.

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.

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.

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.

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.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) в България е насочено към инженери по SRE и DevOps, които искат да проектират, създават и безопасно разгръщат AI агенти за автоматизирани ИТ операции.

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.

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.

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.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) в България е насочено към ML инженери и платформи, които трябва да построят здрави оперативни тръбопроводи за LLM-базираните приложения в мащаб.

Тази тренировка, водена от инструктор, живо в България (онлайн или на място), е предназначена за инженери по сигурност и ML, които се нуждаят да идентифицират, тестват и защитават срещу атаки върху AI модели и LLM-обогатени приложения.