План на курса

Введение в предиктивния AI в DevOps

  • Основни принципи на предиктивния AI
  • Пресечната точка между AI и DevOps
  • Общ преглед на предиктивния анализ в доставката на софтуер

Предиктивен анализ и моделиране

  • Разбиране на предсказания, базирани на данни
  • Създаване на предиктивни модели за DevOps
  • Инструменти и платформи за предиктивен анализ

Развивателни среди, управлявани от AI

  • Настройка на развивателни среди, подобрени с AI
  • Предиктивен AI за кодиране и контрол на версии
  • Интегриране на AI в континуални процеси на интеграция/разпространение (CI/CD)

Предиктивен AI в тестване и осигуряване на качество

  • AI за автоматизирано тестване и предсказване на грешки
  • Ползване на предиктивни инсайти за подобрение на качеството на кода
  • Предиктивни модели за тестване на производителност и сигурност

AI в операции и мониторинг

  • Предиктивен AI за мониторинг на системи и известия
  • Анализ на причината с AI
  • Предиктивно поддържане и предотвратяване на инциденти

Примери и добри практики

  • Реални приложения на предиктивен AI в DevOps
  • Добри практики за внедряване на предиктивен AI
  • Уроци, извлечени от лидерства в индустрията

Работилница и практическа работа

  • Интерактивни сесии с инструменти за предиктивен AI
  • Симулации на предиктивен AI в сценарии на DevOps
  • Групови проекти за внедряване на функции на предиктивен AI

Етични размишления и бъдещи тенденции

  • Етично ползване на AI в DevOps
  • Навигиране на предизвикателствата на предиктивен AI
  • Новосъздадени тенденции и бъдеще на AI в DevOps

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране в основните принципи на DevOps
  • Опит с непрекъснато интегриране и непрекъснато разпространение (CI/CD)
  • Знание в областта на анализ на данни и концепции за машинно обучение

Целева аудитория

  • Инженери по DevOps
  • Софтуерни разработчици
  • ИТ професионалисти
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории