Continuous Compliance with AI: Governance in CI/CD Képzés

AI-driven deployment orchestration is an approach that uses machine learning and automation to guide rollout strategies, detect anomalies, and trigger automatic rollback when needed.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to optimize deployment pipelines with AI-powered decision-making and resilience capabilities.

Upon completion of this training, participants will be able to:

• Implement AI-assisted rollout strategies for safer deployments.
• Predict deployment risk using machine learning–driven insights.
• Integrate automated rollback workflows based on anomaly detection.
• Enhance observability to support intelligent orchestration.

Format of the Course

• Instructor-led demonstrations with technical deep dives.
• Hands-on scenarios focused on deployment experimentation.
• Practical labs simulating real-world orchestration challenges.

Course Customization Options

• Customized integrations, toolchain support, or workflow alignment can be arranged upon request.

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.

AI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.

Upon completion of this course, participants will be able to:

• Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
• Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
• Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
• Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.

Format of the Course

• Guided discussions supported by real-world scenarios.
• Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
• Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.

Course Customization Options

• To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.

A AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) egyre gyakrabban használják a problémák előrejelzésére és a gyökérprobléma-megoldás (RCA) automatizálására, hogy minimalizálják a leállásokat és gyorsítsák a problémamegoldást.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) az advanced szintű IT-szakembereknek szánt, akik a prediktív elemzés bevezetésére, a problémamegoldás automatizálására és az intelligens RCA munkafolyamatok tervezésére szeretnék használni a AIOps eszközöket és a gépészettani modelleket.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gépészettani modellek készítésére és kiképzésére rendszerhibák előjelző minták felismerésére.
• Multi-source napló- és mértékadatok korrelációjára alapuló RCA munkafolyamatok automatizálására.
• Üzenő és problémamegoldási folyamatok integrálására a meglévő platformokba.
• Intelligens AIOps csövek telepítésére és skalálására termelési környezetben.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-labor környezetben történő gyakorlati implementáció.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• Ezen tanfolyam testreszabott formáját kérhetik, ha keresnek fel minket.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) egy gyakorlat, amely gépi tanulást és elemzéseket alkalmaz az IT operációk automatikusítására és javítására, különösen a monitorozás, incidensdetektálás és válaszadás terén.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) képzés a középfokú IT operációs szakembereknek szól, akik implementálni szeretnék AIOps technikákat a mértékek és naplók korrelációjához, a jelek zaját csökkenteni és intelligens automatikussággal javítani az observabilitást.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a AIOps platformok elvei és architektúrája.
• Naplók, mértékek és nyomkövetések korrelációja az okok azonosításához.
• Intelligens szűréssel és zajcsökkentéssel csökkenti a jelek fáradtságát.
• Nyílt forráskódú vagy kereskedelmi eszközök használata az incidensek monitorozására és automatikus reagálására.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő laboratóriumi környezetben történő gyakorlati alkalmazás.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabására kérjük, forduljon hozzánk.

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.

AI-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.

Upon completing this workshop, participants will be prepared to:

• Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
• Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
• Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
• Optimize test strategies based on predictive failure analytics.

Format of the Course

• Guided technical lectures supported by expert insights.
• Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
• Applied experimentation within a controlled testing environment.

Course Customization Options

• If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.

Az AI-használatú QA automatizálás javítja a hagyományos tesztelést azzal, hogy okos teszteseteket generál, optimalizálja a regressziós lefedettséget, és intelligens minőségi kapukat integrál a CI/CD folyamatokba, hogy skálázható és megbízható szoftverkibocsátást biztosítson.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az intermédiaires szintű QA és DevOps szakembereket célozza meg, akik szeretnék AI eszközöket alkalmazni a minőségellenőrzés automatizálására és skálázására a folyamatos integráció és kibocsátás folyamataiban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI-vezérelt automatizálási platformok használatával tesztek generálására, prioritizálására és karbantartására.
• Intelligens QA-kapuk integrálására a CI/CD folyamatokba, hogy regressziókat akadályozzanak meg.
• AI használatára a felfedező teszteléshez, hibaprediktáláshoz és tesztingaság-elemzéshez.
• Tesztidő és lefedettség optimalizálására gyorsan mozgó agilis projektekben.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlási lehetőség.
• Kezdelmi implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott verzióját kérhetik, ha velünk kapcsolatba lépnek.

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligencia által megerősített kódszegénység asszisztense, amely segíti a fejlesztési feladatok automatizálását, beleértve a DevOps műveleteket is, mint például a YAML konfigurációk, GitHub Actions és üzembehelyezési szkriptek írása.

Ez az interaktív képzés (online vagy helyszínen) a kezdő- és középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnének a GitHub Copilotot használni a DevOps feladatainak folyamatosságának javításához, az automatizálás fejlesztéséhez és a produktivitás növeléséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Használni a GitHub Copilotot shell szkriptek, konfigurációk és CI/CD folyamatok elősegítéséhez.
• Kiemelni az mesterséges intelligencia kód-kiegészítő funkcióját YAML fájlokban és GitHub Actions-ban.
• Gyorsítani a tesztelést, üzembehelyezést és automatizálási munkafolyamatokat.
• Felelősségteljesen alkalmazni a Copilotot, megértve az mesterséges intelligencia korlátozásait és legjobb gyakorlatokat.

Képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlás és gyakorlat.
• Éles környezetben való kézi implementáció.

Képzés személyre szabásának lehetőségei

• Egyéni képzés kérése ezen a kurzuson, lépjen kapcsolatba velünk az egyeztetéshez.

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.

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.

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.

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.

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.

Self-healing automation is the practice of using intelligent systems to detect pipeline failures, identify root causes, and trigger real-time recovery actions.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to integrate AI-driven incident detection and automated remediation into their delivery pipelines.

On completion of this course, participants will gain the ability to:

• Monitor pipelines using AI-based anomaly detection models.
• Design automated recovery workflows to resolve failures instantly.
• Implement intelligent feedback loops that prevent recurring issues.
• Enhance overall resilience and reliability in CI/CD systems.

Format of the Course

• Expert-led presentations with real-world examples.
• Applied exercises focused on pipeline reliability challenges.
• Hands-on development of automated resolution mechanisms in a lab setup.

Course Customization Options

• For tailored content addressing your organization’s workflows or incident-response needs, please contact us to arrange.