AI for DevOps oktatás Budapest

Az AI-meghajtott kibocsátási vezérlés olyan megközelítés, amely gépi tanulást, mintafelmérést és alkalmazkodó döntési modelleket alkalmaz a funkció-zászló műveletekre és a kanártesztelési folyamatokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű mérnököknek és technikai vezetőknek szól, akik kívánják javítani a kiadás megbízhatóságát és optimalizálni a funkció-zárszínhellyel kapcsolatos döntéseket az AI-meghajtott elemzéssel.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazni AI-alapú döntési modelleket az új funkció-zárszín kockázatának becslésére.
• Automatizálni a kanártesztelést teljesítmény-, viselkedés- és működési mutatók alapján.
• Integrálni intelligens pontozó rendszereket a funkció-zászló platformokba.
• Kialakítani olyan kibocsátási stratégiákat, amelyek valós időben elérhető adatok alapján dinamikusan alkalmazkodnak.

Képzés formátuma

• Valós világ forgatókönyveket használó irányított viták.
• Kézi gyakorlatok, amelyek az AI-növeléses kibocsátási stratégiákra összpontosítanak.
• Gyakorlati megoldás a szimulált funkció-zászló és kanár környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A személyre szabott tartalom rendezéséhez vagy az organizáció specifikus eszköztárának integrálásához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az önálló javítás az intelligens rendszerek használatával észleli a pipeline hibáit, megállapítja a gyökeres okokat és eseményezni tudja a valós időben zajló helyreállítási műveleteket.

Ez az interaktív képzés (online vagy személyesen) haladó szintű szakembereknek készült, akik AI-alapú incidens-észlelést és automatikus helyreállítást szeretnék beilleszteni a folyamatos integrációs és üzembe helyezési (CI/CD) folyamatukba.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Monitorozni a pipeline-ot AI-alapú anomáliaészlelési modellekkel.
• Automatikus helyreállítási folyamatokat tervezni, amelyek azonnal hibákat oldanak meg.
• Üzembehelyezési feedback hurokokat implementálni, amelyek elkerülik a ismétlődő problémákat.
• Növelni az átfogó rugalmasságot és megbízhatóságot a CI/CD rendszerekben.

A Képzés Formája

• Professzionális bemutatások valós példákkal.
• Alkalmazott gyakorlatok a pipeline megbízhatóságának kihívásaihoz.
• Labor környezetben való automatikus helyreállítási mechanizmusok fejlesztése.

Képzés Testreszabási Opciók

• Testreszabott tartalom a szervezet munkafolyamataihoz vagy incidenskezelési igényeihez. Kérjük, vedd fel velünk a kapcsolatot az elrendezéséhez.

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligencia segítségű kódoló asszisztens, amely fejlesztési feladatokat, beleértve a DevOps műveleteket, mint például a YAML konfigurációk, GitHub Actions és üzembe helyezési szkriptek írását, automatizál.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) a kezdő- és középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik a GitHub Copilotot szeretnék használni a DevOps feladatainak optimalizálásához, az automatizálás javításához és a produktivitás növeléséhez.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Használni a GitHub Copilotot hozzájárulni a shell szkriptek, konfiguráció és CI/CD folyamataik automatizálásához.
• Képességeket nyerni az AI-kód kiegészítésében a YAML fájlokban és a GitHub Actions során.
• Gyorbitni a tesztelést, üzembe helyezést és automatizálást.
• Felelősségteljesen alkalmazni a Copilotot az AI korlátozásainak és legjobb gyakorlatok ismeretében.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlati feladat és gyakorlás.
• Előállítás élő labor környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyéni képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezés érdekében.

Az AI-támogatott megfelelőség-figyelés olyan diszciplínát jelent, amely intelligens automatizálást alkalmaz a szoftver-szállítási életciklus során fellépő szabályozási követelmények felismertetésére, végrehajtására és ellenőrzésére.

Ez az oktató általi élő képzés (online vagy helyszínen) középszinthez tartozó szakemberek számára készült, akik be szeretnék építeni AI-alapú megfelelőség-ellenőrzéseket a CI/CD folyamataikba.

A képzés befejezése után az résztvevők:

• Az AI-alapú ellenőrzések segítségével tudják felismerni a megfelelőségi hiányosságokat a szoftver összeállítása alatt.
• Intelligens szabályozási motorok segítségével tudják végrehajtani a szabályozási, biztonsági és licencelési normákat.
• Automatikusan fel tudják találni a konfigurációs eltéréseket és létező különbségeket.
• Be tudják építeni az idegenes megfelelőség-jelentéseket a szolgáltatási folyamataikba.

A képzés formája

• Oktató által vezetett bemutatók, praktikus példák támogatásával.
• Gyakorlati feladatok a valós CI/CD megfelelőségi forgatókönyvekre összpontosítva.
• Alkalmazott kísérletezés vezérelt DevSecOps laborátoriális környezetben.

Képzés személyre szabásának lehetőségei

• Ha az Ön szervezetnek személyre szabott megfelelőségi integrációkra van szüksége, kérjük lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

A CI/CD for AI egy szabályozott megközelítés az ML-modell csomagolásának, tesztelésének, tárolókba való behelyezésének és üzembe helyezésének automatizálására folyamatos integrációs és folyamatos kézbesítési folyamatok használatával.

Ez az interaktív, élőképes képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnének automatizálni a végponti AI modell-szolgáltatási folyamatait Docker és CI/CD platformok használatával.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizált folyamatokat készíteni az AI modell tárolók építésére és tesztelésére.
• Verziókövetést és reproduktibilitást valósítani a modell élettartamában.
• Automatizált üzembe helyezési stratégiákat integrálni az AI szolgáltatásokhoz.
• CI/CD legjobb gyakorlatait alkalmazni a gépi tanulás műveleti folyamataira.

Képzés formája

• Mentorvezetett bemutatók és technikai beszélgetések.
• Gyakorlati laborok és kézi implementációs gyakorlatok.
• Realisztikus CI/CD folyamat-simulációk szabályozott környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha az Ön szervezetének személyre szabott folyamatmunkafolyamatai vagy platformintegrációkra van szüksége, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot ezen képzés testreszabásához.

Az AI-alapú tesztelési generálás egy sor technika és eszköz, amely a tesztesetek automatikus létrehozását és a tesztelési hiányosságok előrejelzését végezi mesterséges intelligencia segítségével.

Ez az interaktív, oktató által vezetett képzés (online vagy helyszíni) a fejlett szintű szakemberekre vonatkozik, akik kívánják AI technikákat alkalmazni a tesztek automatikus generálásához és az elégtelen coburage területeinek előrejelzéséhez.

A műhelytanulmány befejezése után a résztvevők felkészültek lesznek arra, hogy:

• Kiemeljék az AI modellket az effektív unit, integrációs és vég-után-vég teszt-scenariók generálásához.
• Elemezzék a kódalapokat mesterséges intelligencia segítségével az esetleges coburage-szelentek felderítéséhez.
• Integrálják az AI-alapú tesztelési generálást a CI/CD munkafolyamatokba.
• Optimalizálják a tesztletervüket előrejelzett hibaanalitika alapján.

Képzés formája

• Tervezett technikai előadások szakértői bevitel mellett.
• Scenárió alapú gyakorló feladatok és gyakorlási munkák.
• Alkalmazott kísérletezések vezérelt tesztelési környezetben.

Képzés személyre szabási lehetőségei

• Ha a képzést a saját eszköztárának vagy munkafolyamatoknak megfelelően szeretné testreszabni, kérjük lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

Az előrejelező építési optimalizálás olyan gyakorlat, amely a gépi tanulást használja az építési viselkedés elemzésére és a megbízhatóság, sebesség és erőforrás-használat javítására.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) a középhasonos szintű mérnöki szakemberekre vonatkozik, akik kívánják javítani az építési folyamatokat automatizálással, előrejelezéssel és intelligens gyorsítótár-stratégiákkal a gépi tanulás technikáinak felhasználásával.

A képzés befejezése után az résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazni a gépi tanulás technikáit az építési teljesítmény mintázatainak kiértékelésére.
• Az előző építési naplók alapján észlelni és előrejelezni az építési hibákat.
• Alkalmazni a gépi tanulás vezérelt gyorsítótár-stratégiáit, hogy csökkentse az építési időket.
• Integrálni előrejelező elemzéseket meglévő CI/CD folyamataikba.

A képzés formája

• Oktató által irányított előadások és együttműködő beszélgetések.
• Gyakorlati feladatok az építési adatok elemzésére és modellezésére összpontosítva.
• Kézi implementáció szimulált CI/CD környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• A képzés specifikus eszköztárakhoz vagy környezetekhez való alkalmazásához kérjük, lépjön kapcsolatba velünk a program testreszabása érdekében.

Egy teljesen nyílt forráskódú eszközökből épített AIOps pipeline lehetővé teszi a csapatok számára, hogy költséghatékony és rugalmas megoldásokat tervezzek az éles környezetekben történő monitorozáshoz, anomáliák észleléséhez és intelligens figyelmeztetésekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azokat a haladó szintű mérnököket célozza meg, akik szeretnék építeni és telepíteni egy végponttól-végpontig AIOps pipeline-t olyan eszközökkel, mint a Prometheus, ELK, Grafana, és saját ML modellekkel.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Nyílt forráskódú komponensek segítségével AIOps architektúrát tervezni.
• Naplók, metrikák és nyomkövetésekből adatok gyűjtéséhez és normálizálásához.
• ML modellek alkalmazásához az anomáliák észleléséhez és a balesetek előrejelzéséhez.
• Figyelmeztetések és javítások automatikus műveleteinek biztosításához nyílt eszközökkel.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sokat gyakorolunk és gyakorlunk.
• Élő-labor környezetben történő kézi implementáció.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az AI-vezérelt minőségellenőrzési automatizálás javítja a hagyományos tesztelést okos tesztesetek generálásával, a regressziók lefedettségének optimalizálásával és intelligens minőségi átmenetek beépítésével a CI/CD folyamatokba, hogy skálázható és megbízható szoftverterjesztést biztosítsanak.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy terén) a középhaladó minőségellenőrzési és DevOps szakemberekre vonatkozik, akik AI eszközt szeretnének alkalmazni az automatizált és skálázható minőségbiztosítás érdekében a folyamatos integrációs és üzembe helyezési munkafolyamatokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Teszteket generálni, prioritizálni és fenntartani AI-vezérelt automatizálási platformok segítségével.
• Intelligens minőségellenőrzési átmeneteket beépíteni a CI/CD folyamatokba, hogy megelőzzék a regressziókat.
• AI-t használni a felfedeztető teszteléshez, hibaelhárításhoz és teszthelyzetek instabilitásának elemzésére.
• Optimalizálni a tesztidőt és lefedettséget gyorsan haladó ágiles projektben.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és vitafolyamat.
• Sok gyakorlat és gyakorlés.
• Élő labor környezetben való kézi végrehajtás.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Testreszabott képzési követelmények esetén kérem, lépjen kapcsolatba velünk a megfelelő rendezésért.

A AIOps vállalati platformok, mint a Splunk, Moogsoft és Dynatrace, nagyszerű lehetőségeket kínálnak az anomáliák felismerésére, az értesítések korrelációjára és a válaszreakciók automatizálására nagyméretű IT környezetekben.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen tartandó) képzés az olyan vállalati IT-csapatoknak szól, akik beépíteni szeretnék a AIOps eszközöket már meglévő figyelő és műveleti folyamatokba.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Splunk, Moogsoft és Dynatrace beállítására és integrálására egy egységes AIOps architektúrába.
• Metrikák, naplók és események korrelálására elosztott rendszereken AI-alapú elemzéssel.
• Eseményfelismerés, prioritizálás és válaszreakció automatizálására beépített és egyedi munkafolyamatokkal.
• Teljesítményoptimalizálásra, MTTR csökkentésére és üzemeltetési hatékonyság javítására vállalati méretekben.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sokat gyakorolunk és gyakorolunk.
• Élő laboratóriumi környezetben valósíthatjuk meg.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés kérésére keressük meg, hogy rendezzük.

Az LLMs és az AutoGen és CrewAI autonom agent keretrendszerek a DevOps csapatok módját változtatják meg, ahogy az átalakuláskövetés, tesztgenerálás és figyelmeztetés-szűrés feladatokat automatizálják az emberi együttműködés és döntéshozatal szimulációjával.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az olyan haladó szintű mérnökökre célzott, akik DevOps-automatizálási munkafolyamatokat szeretnének tervezni és megvalósítani nagy nyelvmodellek (LLMs) és többagentes rendszerek segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-alapú agenteket integrálni a CI/CD munkafolyamatokba okos automatizáláshoz.
• Tesztgenerálást, elkövetési elemzést és változásösszegzést automatizálni agentek segítségével.
• Több agent koordinálására figyelmeztetések szűréséhez, válaszok generálásához és DevOps-javaslatok szolgáltatásához.
• Biztonságos és karbantartható agent-vezérelt munkafolyamatokat építeni nyílt forrású keretrendszerek segítségével.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdőmódban való valós implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzen.

AIOps (Mesterséges Intelligencia IT Műveletcélja) egyre gyakrabban használatos incidensek előrejelzésére, valamint a gyökelnegyed elemzés (RCA) automatizálására, hogy csökkentsse az időt a szervízrégiókon és gyorsítsa a probléma megoldását.

Ez a tanár vezetett, élőképes képzés (online vagy helyszíni) a haladó IT szakembereknek szánt, akik előrejelező elemzéseket szeretnének implementálni, automatizálni a javításokat és intelligens RCA folyamatokat tervezni az AIOps eszközök és gépi tanulási modellek segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Készíteni és tanítani gépi tanulási modelleket rendszerszámadásokhoz vezető minták felismerésére.
• Automatizálni a gyökelnegyed elemzés folyamatát több forrásból származó napló és mérés adatok korrelációján alapulóan.
• Integrálni a riasztási és javítási folyamatokat meglévő platformokba.
• Üzemkörnyezetben üzembe helyezni és skálázni az intelligens AIOps csövet.

Képzés Formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi implementáció élő labor környezetben.

Képzés Testreszabási Opciók

• A képzés testreszabásának kérése érdekében lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

DevSecOps az AI alkalmazásával a gyakorlat az olyan mesterséges intelligenciák bevonását jelenti a DevOps pipeline-okba, amelyek aktívan felderítik a hibákat, kényszerítik a biztonsági irányelveket, és automatikusan végrehajtják a válaszlépéseket az egész szoftverkiadás-ciklus során.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az olyan középfokú DevOps és biztonsági szakembereket célozza meg, akik szeretnék alkalmazni az AI alapú eszközöket és gyakorlatokat a biztonsági automatizálás erősítésére a fejlesztési és telepítési pipeline-okban.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI-vezérelt biztonsági eszközöket integrálni a CI/CD pipeline-okba.
• AI-alapú statikus és dinamikus elemzéseket használni az hibák korai felderítéséhez.
• Automatikusan felderíteni a titkos kulcsokat, kódhibákat keresni és a függőségek kockázatait elemzni.
• Proaktív fenyegetési modellzést és irányelvek kényszerítését engedélyezni intelligens technikákkal.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezeken áti megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzést szeretne erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy elrendezzük.

Az AI-vezérelt üzembe helyezési orkestráció olyan megközelítést alkalmaz, amely gépi tanulást és automációt használ a kibocsátási stratégiák irányításához, anomáliák észleléséhez és szükség esetén az automatikus visszavonás indításához.

Ez a képzés (online vagy helyszínen), amelyet a képző tanár vezet, középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnék optimalizálni az üzembe helyezési folyamatokat AI-vezérelt döntéshozással és rugalmassággal.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Biztonságosabb üzembe helyezések érdekében AI-segített kibocsátási stratégiákat implementálni.
• A gépi tanulás által szolgáltatott információk segítségével előre jelezni az üzembe helyezési kockázatokat.
• Anomália észlelés alapján automatikus visszavonási folyamatokat integrálni.
• Az intelligens orkestráció támogatására a megfigyelhetőséget javítani.

Képzés formátuma

• Képző tanár vezető bemutatók és technikai mélységes beszélések.
• A telepítési kísérletekre összpontosító gyakorlatok.
• Valós életben előforduló orkestrációs kihívásokat szimuláló gyakorló laborok.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott integrációk, eszköztár támogatás vagy folyamat igazítás arra kérhető fel, hogy megfeleljen a követelményeknek.

Prometheus és Grafana széles körben használt eszközök a modern infrastruktúrában történő figyelhetőség érdekében, miközben a gépi tanulás előrejelző és intelligens bevallásokkal segíti ezeket az eszközöket az üzemeltetési döntések automatizálásában.

Ez az oktatóvezetett élő (online vagy helyszíni) képzés az intermedier figyelhetőségi szakembereket célozza, akik modernizálni szeretnék a monitoring infrastruktúrájukat AIOps gyakorlatok beépítésével Prometheus, Grafana és gépi tanulás (ML) technikák segítségével.

A képzés befejeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Prometheus és Grafana konfigurálására a rendszerek és szolgáltatások figyelhetőségének biztosítása érdekében.
• Minőségi idősoradaták gyűjtésére, tárolására és vizualizálására.
• Anomáliák detektálására és előrejelzésére alkalmas ML modellek alkalmazására.
• Előrejelző bevallásokon alapuló intelligens figyelmeztetési szabályok létrehozására.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-labor környezetben történő gyakorlatok végrehajtása.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez keressük fel minket, hogy megtudhassuk, milyen módon tudunk segíteni.

AI for DevOps az az artificial intelligence alkalmazása a folyamatossággal integrálja, teszteli, telepíti és szállítja a folyamatokat intelligens automatizálás és optimalizálási technikákkal.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) azoknak a középfokú DevOps szakembereknek szól, akik szeretnék beépíteni az AI-t és a machine learninget a CI/CD pipeljaikba, hogy növeljék a sebességet, a pontosságot és a minőséget.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI eszközök integrálása a CI/CD munkafolyamatokba intelligens automatizálás céljából.
• AI alapú tesztelés, kódanalízis és változás hatásának detektálása.
• Prediktív információk segítségével optimalizálható építési és telepítési stratégiák.
• Nyomkövetés és folyamatos javulás AI-megerősített visszacsatolási hurokok segítségével.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Éles laboratóriumi környezetben történő gyakorlati alkalmazás.

A képzés egyedi igénybevételének lehetőségei

• Ez a képzés egyedi igénybevételére kérek, hogy lépjen kapcsolatba velünk, hogy elrendezzük.

AIOps (Mesterséges Intelligencia IT Műveletök) egy gyakorlat, amely gépi tanulást és elemzést alkalmaz az IT műveletek automatizálására és javítására, különösen a monitoring, incidens észlelés és reakció területén.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) középhosszú szintű IT műveletek szakemberekre irányul, akik szeretnének AIOps technikákat alkalmazni a metrikák és naplók összefüggéseként, riasztás zajcsökkentésével, valamint intelligens automatizációval való megfigyelhetőség javításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AIOps platformok elveit és architektúráját.
• Összefüggések kialakítása naplók, metrikák és nyomkövetések között gyökér okok azonosításához.
• Riasztás fáradtság csökkentése intelligens szűrés és zajcsökkentés segítségével.
• Nyílt forráskódú vagy kereskedelmi eszközök használata incidensek automatikus figyelésére és reakcióra.

Képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdeményezés egy élő labor környezetben.

Képzés személyre szabható opciói

• Egyéni képzés kérése ez a tanfolyam, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.