Mesterséges Intelligencia Alapú QA Automatizálás CI/CD-ben Képzés

Az AI-alapú üzembehelyezési irányítás egy olyan megközelítés, amely gépi tanulást és automatizálást használ a bevezetési stratégiák irányítására, anomáliák észlelésére és szükség esetén automatikus visszaállítás indítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék optimalizálni üzembehelyezési folyamataikat AI-alapú döntéshozatali és rugalmassági képességekkel.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• AI által támogatott bevezetési stratégiák implementálása biztonságosabb üzembehelyezések érdekében.
• Üzembehelyezési kockázatok előrejelzése gépi tanulás alapú elemzések segítségével.
• Automatikus visszaállítási munkafolyamatok integrálása anomália észlelés alapján.
• Megfigyelhetőség fokozása az intelligens irányítás támogatása érdekében.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett bemutatók technikai részletekkel.
• Gyakorlati forgatókönyvek, amelyek az üzembehelyezési kísérletekre fókuszálnak.
• Gyakorlati laborok, amelyek valós irányítási kihívásokat szimulálnak.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott integrációk, eszközlánc támogatás vagy munkafolyamat-összehangolás kérésre elérhető.

Az AI a DevOps számára azt jelenti, hogy mesterséges intelligenciát alkalmazunk a folyamatos integráció, tesztelés, üzembe helyezés és szállítási folyamatok javítására intelligens automatizálási és optimalizálási technikákkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű DevOps szakembereknek szól, akik szeretnék beépíteni az AI-t és a gépi tanulást a CI/CD folyamataikba, hogy növeljék a sebességet, a pontosságot és a minőséget.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI eszközök integrálása a CI/CD munkafolyamatokba intelligens automatizálás érdekében.
• AI-alapú tesztelés, kódelemzés és változáshatás-észlelés alkalmazása.
• Build és üzembe helyezési stratégiák optimalizálása prediktív elemzések segítségével.
• Nyomonkövetés és folyamatos fejlesztés megvalósítása AI-fokozott visszacsatolási hurkokkal.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Az AI-alapú bevezetési vezérlés egy olyan megközelítés, amely gépi tanulást, mintaelemzést és adaptív döntési modelleket alkalmaz a feature flag műveletekhez és a canary tesztelési folyamatokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű mérnökök és technikai vezetők számára készült, akik szeretnék javítani a kiadások megbízhatóságát és optimalizálni a funkciók bevezetésével kapcsolatos döntéseket AI-alapú elemzések segítségével.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• AI-alapú döntési modellek alkalmazása az új funkciók bevezetésének kockázatának felméréséhez.
• Canary elemzés automatizálása teljesítmény, viselkedési és működési mutatók alapján.
• Intelligens pontozási rendszerek integrálása a feature flag platformokba.
• Olyan bevezetési stratégiák tervezése, amelyek valós idejű adatok alapján dinamikusan módosulnak.

A képzés formátuma

• Valós helyzetekkel alátámasztott irányított megbeszélések.
• Gyakorlati feladatok, amelyek az AI-fokozott bevezetési stratégiákra összpontosítanak.
• Gyakorlati implementáció egy szimulált feature flag és canary környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi tartalom vagy szervezet-specifikus eszközök integrálása érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az AIOps (Művészeti Intelligencia az IT Műveletekhez) egyre inkább elterjedt az incidensek előrejelzésére, mielőtt azok bekövetkeznének, valamint a gyökérkautomatizálás (RCA) céljából, hogy minimalizálják az állásidőt és felgyorsítsák a problémamegoldást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű IT szakembereknek szól, akik szeretnének prediktív elemzéseket implementálni, szervizelési folyamatokat automatizálni és intelligens RCA munkafolyamatokat tervezni AIOps eszközök és gépi tanulási modellek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• ML modellek építésére és betanítására a rendszerhibákhoz vezető mintázatok felismeréséhez.
• RCA munkafolyamatok automatizálására több forrásból származó napló- és metrikaadatok korrelációja alapján.
• Riasztási és szervizelési folyamatok integrálására meglévő platformokba.
• Intelligens AIOps folyamatok üzembe helyezésére és skálázására éles környezetben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az AIOps (Művészeti Intelligencia az IT Műveletekhez) egy olyan gyakorlat, amely gépi tanulást és elemzést alkalmaz az IT műveletek automatizálására és javítására, különösen a monitorozás, incidens észlelés és válaszadás területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű IT műveleti szakembereknek szól, akik AIOps technikákat szeretnének alkalmazni a metrikák és naplók korrelálására, a riasztási zaj csökkentésére és a megfigyelhetőség javítására intelligens automatizáció segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AIOps platformok alapelveit és architektúráját.
• Naplók, metrikák és nyomok adatainak korrelálásával azonosítani a gyökér okokat.
• Csökkenteni a riasztási fáradtságot intelligens szűréssel és zajcsökkentéssel.
• Nyílt forráskódú vagy kereskedelmi eszközök használatával automatikusan monitorozni és reagálni az incidensekre.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati rész.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Egy teljes egészében nyílt forráskódú eszközökkel felépített AIOps folyamat lehetővé teszi a csapatok számára, hogy költséghatékony és rugalmas megoldásokat tervezzenek a megfigyelhetőség, anomáliadetektálás és intelligens riasztás területén éles környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű mérnököknek szól, akik egy teljes körű AIOps folyamatot szeretnének felépíteni és üzembe helyezni olyan eszközök segítségével, mint a Prometheus, ELK, Grafana és egyéni ML modellek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AIOps architektúra tervezése kizárólag nyílt forráskódú komponensekkel.
• Adatok gyűjtése és normalizálása naplókból, metrikákból és nyomkövetésekből.
• ML modellek alkalmazása anomáliák észlelésére és incidensek előrejelzésére.
• Riasztások és szervizelés automatizálása nyílt eszközök segítségével.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati rész.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Az AI-alapú tesztgenerálás egy olyan technikák és eszközök gyűjteménye, amely gépi tanulás segítségével automatizálja a tesztesetek létrehozását és előrejelzi a tesztelési hiányosságokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik AI-technikákat szeretnének alkalmazni a tesztek automatikus generálására és a nem megfelelő lefedettségű területek előrejelzésére.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• AI-modellek felhasználásával hatékony egységteszt-, integrációs és végpontok közötti tesztforgatókönyveket generálni.
• Kódbázisok elemzése gépi tanulás segítségével a lehetséges lefedettségi vakfoltok felderítésére.
• AI-alapú tesztgenerálás integrálása a CI/CD munkafolyamatokba.
• Tesztstratégiák optimalizálása prediktív hibaanalízis alapján.

A képzés formátuma

• Szakmai előadások szakértői bepillantásokkal támogatva.
• Esetalapú gyakorlati foglalkozások és gyakorlatok.
• Alkalmazott kísérletezés ellenőrzött tesztkörnyezetben.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ha szükséges, hogy ez a képzés az Ön eszközláncához vagy munkafolyamataihoz igazodjon, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Az AI által támogatott megfelelőségi monitorozás egy olyan terület, amely intelligens automatizálást alkalmaz a szoftver szállítási életciklusában előforduló politikai követelmények észlelésére, betartatására és ellenőrzésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék integrálni az AI által vezérelt megfelelőségi ellenőrzéseket a CI/CD folyamataikba.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• AI-alapú ellenőrzéseket alkalmazni a szoftver összeállítás során felmerülő megfelelőségi hiányosságok azonosítására.
• Intelligens politikai motorok használatával betartatni a szabályozási, biztonsági és licencelési szabványokat.
• Automatikusan észlelni a konfigurációs eltéréseket és eltéréseket.
• Valós idejű megfelelőségi jelentéseket integrálni a szállítási munkafolyamatokba.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett előadások gyakorlati példákkal alátámasztva.
• Gyakorlati feladatok, amelyek a valós CI/CD megfelelőségi forgatókönyvekre fókuszálnak.
• Alkalmazott kísérletezés egy ellenőrzött DevSecOps laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha a szervezete igényel testreszabott megfelelőségi integrációkat, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligenciával működő kódolási asszisztens, amely segít automatizálni a fejlesztési feladatokat, beleértve a DevOps műveleteket, például YAML konfigurációk, GitHub Actions és telepítési szkriptek írását.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakemberek számára készült, akik szeretnék a GitHub Copilotot használni a DevOps feladatok egyszerűsítésére, az automatizálás javítására és a termelékenység növelésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot segítségével shell szkriptek írásában, konfigurálásban és CI/CD folyamatokban.
• AI által generált kódkiegészítés kihasználása YAML fájlokban és GitHub Actionsban.
• Tesztelési, telepítési és automatizálási munkafolyamatok gyorsítása.
• A Copilot felelősségteljes használata az AI korlátainak és ajánlott gyakorlatainak ismeretében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A DevSecOps AI-val egy olyan gyakorlat, amely a mesterséges intelligenciát integrálja a DevOps folyamatokba, hogy proaktívan észlelje a sebezhetőségeket, érvényesítse a biztonsági irányelveket és automatizálja a válaszokat a szoftverkézbesítési életciklus során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű DevOps és biztonsági szakembereknek szól, akik AI-alapú eszközöket és gyakorlatokat szeretnének alkalmazni a fejlesztési és üzembehelyezési folyamatokban történő biztonsági automatizálás javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI-alapú biztonsági eszközök beágyazása a CI/CD folyamatokba.
• AI által támogatott statikus és dinamikus elemzések használata a hibák korai észlelésére.
• Titkos kulcsok észlelésének, kódsebezhetőség vizsgálatának és függőségi kockázatelemzésének automatizálása.
• Proaktív fenyegetésmodellezés és irányelv-érvényesítés engedélyezése intelligens technikákkal.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabását kérheti, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

Az Enterprise AIOps platformok, mint például a Splunk, a Moogsoft és a Dynatrace, hatékony képességeket biztosítanak anomáliák észlelésére, riasztások korrelálására és válaszok automatizálására nagymértékű IT környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű vállalati IT csapatok számára készült, akik szeretnék integrálni az AIOps eszközöket a meglévő megfigyelhetőségi stackbe és működési munkafolyamataikba.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Splunk, Moogsoft és Dynatrace konfigurálása és integrálása egy egységes AIOps architektúrába.
• Metrikák, naplók és események korrelálása elosztott rendszerekben AI-alapú elemzéssel.
• Incidensek automatikus észlelése, rangsorolása és válaszadása beépített és egyéni munkafolyamatokkal.
• Teljesítmény optimalizálása, MTTR csökkentése és működési hatékonyság javítása vállalati szinten.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Prometheus és a Grafana széles körben elterjedt eszközök a modern infrastruktúra megfigyelhetőségéhez, míg a gépi tanulás ezeket az eszközöket prediktív és intelligens betekintésekkel bővíti, hogy automatizálja az üzemeltetési döntéseket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű megfigyelhetőségi szakembereknek szól, akik modernizálni szeretnék a megfigyelő infrastruktúrájukat AIOps gyakorlatok integrálásával a Prometheus, Grafana és ML technikák segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Prometheus és Grafana konfigurálása rendszerek és szolgáltatások megfigyelhetőségéhez.
• Kiváló minőségű idősoros adatok gyűjtése, tárolása és vizualizációja.
• Gépi tanulási modellek alkalmazása anomália detekcióra és előrejelzésre.
• Intelligens riasztási szabályok létrehozása prediktív betekintések alapján.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az LLM-ek és az önálló ügynök keretrendszerek, mint az AutoGen és a CrewAI, újradefiniálják, hogy a DevOps csapatok hogyan automatizálhatnak feladatokat, mint például a változások nyomon követése, tesztek generálása és riasztások kezelése, emberi együttműködést és döntéshozatalt szimulálva.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű mérnököknek szól, akik szeretnének nagy nyelvi modellek (LLM) és többügynökös rendszerek által hajtott DevOps automatizálási munkafolyamatokat tervezni és implementálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-alapú ügynököket integrálni a CI/CD munkafolyamatokba intelligens automatizálás érdekében.
• Tesztek generálását, commit elemzést és változásösszefoglalókat automatizálni ügynökök segítségével.
• Több ügynök koordinálása riasztások kezeléséhez, válaszok generálásához és DevOps ajánlások nyújtásához.
• Biztonságos és karbantartható ügynök-alapú munkafolyamatokat építeni nyílt forráskódú keretrendszerek használatával.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A prediktív build optimalizálás a gépi tanulás alkalmazását jelenti a build viselkedés elemzésére és a megbízhatóság, sebesség és erőforrás-használat javítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű mérnöki szakembereknek szól, akik szeretnék javítani a build folyamatokat automatizálás, előrejelzés és intelligens gyorsítótárazás segítségével gépi tanulási technikák alkalmazásával.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Gépi tanulási technikák alkalmazása a build teljesítmény mintázatok felmérésére.
• Build hibák észlelése és előrejelzése a korábbi build naplók alapján.
• Gépi tanulás alapú gyorsítótárazási stratégiák implementálása a build idő csökkentése érdekében.
• Prediktív elemzés integrálása meglévő CI/CD munkafolyamatokba.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett előadások és együttműködéses beszélgetések.
• Gyakorlati feladatok a build adatok elemzésére és modellezésére összpontosítva.
• Gyakorlati megvalósítás egy szimulált CI/CD környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés igény szerinti testreszabásához konkrét eszközláncok vagy környezetek esetén kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az öngyógyító automatizálás olyan intelligens rendszerek alkalmazását jelenti, amelyek képesek folyamatok hibáinak felismerésére, a gyökér okok azonosítására és valós idejű helyreállítási műveletek indítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakemberek számára készült, akik szeretnék integrálni a mesterséges intelligencia által vezérelt incidensfelismerést és automatizált helyreállítást a szállítási folyamataikba.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Folyamatok monitorozása mesterséges intelligencia alapú anomáliafelismerési modellekkel.
• Automatizált helyreállítási munkafolyamatok tervezése a hibák azonnali megoldásához.
• Intelligens visszacsatolási hurkok implementálása az ismétlődő problémák megelőzésére.
• A CI/CD rendszerek általános rugalmasságának és megbízhatóságának javítása.

A képzés formátuma

• Szakértő által vezetett előadások valós példákkal.
• Gyakorlati feladatok a folyamatok megbízhatósági kihívásaira fókuszálva.
• Automatizált helyreállítási mechanizmusok fejlesztése laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Szervezeti munkafolyamatokra vagy incidenskezelési igényekre szabott tartalomért kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.