Kurzusleírás

Kubiya AI és az Enterprise DevOps bevezetése

  • Kubiya AI képességeinek áttekintése vállalati méretű DevOps feladatokhoz
  • Az enterprise DevOps automatizálásának kihívásai
  • Az AI szerepe a modern vállalati infrastruktúrában

Kubiya AI előrehaladott testreszabása

  • Kubiya AI beállítása vállalati folyamatokhoz
  • AI-vezérelt folyamatláncok testreszabása vállalati igények szerint
  • Egyedi szabályok és automatizálási logika implementálása

Kubiya AI integrálása CI/CD eszközkészletekkel

  • Kubiya AI csatolása Jenkins, GitLab, Ansible és egyéb eszközökhöz
  • AI-erősített folyamatlánc-ellenőrzés és kezelés
  • Vállalati specifikus CI/CD használati esetek kezelése

Biztonság és összhangsegítés javítása Kubiya AI segítségével

  • AI-vezérelt biztonsági ellenőrzések és fenyegetésfelismerés
  • AI segítségével vállalati szabályzatok betartásának biztosítása
  • Adat- és hozzáférésbiztonság biztosítása AI-vezérelt folyamatokban

DevOps automatizálás skálázása Kubiya AI segítségével

  • Erőforrás-elosztás optimalizálása AI segítségével
  • Vállalati szintű telepítések automatizálása
  • AI-vezérelt DevOps skálázása több környezetben

DevOps folyamatláncok figyelése és optimalizálása

  • Kubiya AI használata folyamatláncok valós idejű figyelésére
  • AI-vezérelt folyamatok és eljárások optimalizálása
  • Leállásidő minimalizálása és incidensek automatizálása

AI jövőbeli trendjei az enterprise DevOps területén

  • Új AI technológiák a DevOps automatizálásában
  • Kihívások és lehetőségek nagy méretű AI integráláskor
  • Jövőbeli nézet az AI-vezérelt vállalati DevOpsra

Összefoglalás és Következő lépések

Követelmények

  • Haladó ismeretek a DevOps gyakorlatokról és eszközökről
  • CI/CD pipeline-kezelési tapasztalat
  • Ismeret az üzleti infrastruktúrákról és biztonsági protokollokról

Célközönség

  • Üzleti DevOps csapatok
  • IT architektusok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák