Predictive Build Optimization with Machine Learning 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.

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

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.

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.