Kurzusleírás

CI/CD Pipeline-k és Kubiya AI bevezetése

  • CI/CD koncepciók és folyamatok áttekintése
  • Kubiya AI bevezetése és szerepének a DevOps automatizálásban
  • Kubiya AI kulcsfontosságú funkcióinak felfedezése

Kubiya AI integrálása népszerű CI/CD eszközökkel

  • Kubiya AI beállítása Jenkins-szel
  • Kubiya AI integrálása GitLab CI-vel
  • Kubiya AI csatlakoztatása Docker-alapú pipeline-okkal

CI/CD Pipeline-feladatok automatizálása Kubiya AI-val

  • AI-használatú automatizálás építés, tesztelés és telepítés fázisokra
  • Manuális beavatkozás csökkentése AI automatizálással
  • Pipeline-kezelés és hibakeresés optimalizálása

CI/CD Pipeline-ok monitorozása és kezelése AI-val

  • Pipeline-egészségállapot való idejű monitorozás
  • Proaktív problémameghatározás AI-analitikával
  • Automatizált értesítések és problémamegoldási folyamatok

Fejlett AI alkalmazások CI/CD Pipeline-okban

  • AI-használatú optimalizálás erőforrás-elosztáshoz
  • Pipeline-hibák előrejelző analitikája
  • AI-alapú anomáliameghatározás CI/CD Pipeline-okban

CI/CD Pipeline-biztonság javítása AI-val

  • Biztonsági hiányosságok detektálása AI-val
  • Kódszemléleti folyamatok javítása AI-val
  • Automatizált AI-vezérelt ellenőrzésekkel való kompatibilitás biztosítása

CI/CD Pipeline-ok skálázása AI-val

  • AI használata nagy méretű DevOps környezetek kezeléséhez
  • CI/CD infrastruktúra automatizált skálázása
  • AI-felhasználás által elősegített skálázhatóság esetstudiumok a termelésben

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeret a CI/CD folyamatokról
  • Tapasztalat DevOps eszközökkel (pl. Jenkins, GitLab)
  • Ismeret az automatizálási folyamatokkal

Audience

  • DevOps mérnökök
  • CI/CD pipeline-kezelők
  • Infrastruktúra-automatizálási szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák