Önálló Javítású Pipelines: AI a Hiba Észlelésére és Automatikus Javításra Képzés

Az AI-vezérelt üzembe helyezési orkestráció olyan megközelítést alkalmaz, amely gépi tanulást és automációt használ a kibocsátási stratégiák irányításához, anomáliák észleléséhez és szükség esetén az automatikus visszavonás indításához.

Ez a képzés (online vagy helyszínen), amelyet a képző tanár vezet, középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnék optimalizálni az üzembe helyezési folyamatokat AI-vezérelt döntéshozással és rugalmassággal.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Biztonságosabb üzembe helyezések érdekében AI-segített kibocsátási stratégiákat implementálni.
• A gépi tanulás által szolgáltatott információk segítségével előre jelezni az üzembe helyezési kockázatokat.
• Anomália észlelés alapján automatikus visszavonási folyamatokat integrálni.
• Az intelligens orkestráció támogatására a megfigyelhetőséget javítani.

Képzés formátuma

• Képző tanár vezető bemutatók és technikai mélységes beszélések.
• A telepítési kísérletekre összpontosító gyakorlatok.
• Valós életben előforduló orkestrációs kihívásokat szimuláló gyakorló laborok.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott integrációk, eszköztár támogatás vagy folyamat igazítás arra kérhető fel, hogy megfeleljen a követelményeknek.

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.

Az AI-meghajtott kibocsátási vezérlés olyan megközelítés, amely gépi tanulást, mintafelmérést és alkalmazkodó döntési modelleket alkalmaz a funkció-zászló műveletekre és a kanártesztelési folyamatokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű mérnököknek és technikai vezetőknek szól, akik kívánják javítani a kiadás megbízhatóságát és optimalizálni a funkció-zárszínhellyel kapcsolatos döntéseket az AI-meghajtott elemzéssel.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazni AI-alapú döntési modelleket az új funkció-zárszín kockázatának becslésére.
• Automatizálni a kanártesztelést teljesítmény-, viselkedés- és működési mutatók alapján.
• Integrálni intelligens pontozó rendszereket a funkció-zászló platformokba.
• Kialakítani olyan kibocsátási stratégiákat, amelyek valós időben elérhető adatok alapján dinamikusan alkalmazkodnak.

Képzés formátuma

• Valós világ forgatókönyveket használó irányított viták.
• Kézi gyakorlatok, amelyek az AI-növeléses kibocsátási stratégiákra összpontosítanak.
• Gyakorlati megoldás a szimulált funkció-zászló és kanár környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A személyre szabott tartalom rendezéséhez vagy az organizáció specifikus eszköztárának integrálásához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

AIOps (Mesterséges Intelligencia IT Műveletcélja) egyre gyakrabban használatos incidensek előrejelzésére, valamint a gyökelnegyed elemzés (RCA) automatizálására, hogy csökkentsse az időt a szervízrégiókon és gyorsítsa a probléma megoldását.

Ez a tanár vezetett, élőképes képzés (online vagy helyszíni) a haladó IT szakembereknek szánt, akik előrejelező elemzéseket szeretnének implementálni, automatizálni a javításokat és intelligens RCA folyamatokat tervezni az AIOps eszközök és gépi tanulási modellek segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Készíteni és tanítani gépi tanulási modelleket rendszerszámadásokhoz vezető minták felismerésére.
• Automatizálni a gyökelnegyed elemzés folyamatát több forrásból származó napló és mérés adatok korrelációján alapulóan.
• Integrálni a riasztási és javítási folyamatokat meglévő platformokba.
• Üzemkörnyezetben üzembe helyezni és skálázni az intelligens AIOps csövet.

Képzés Formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi implementáció élő labor környezetben.

Képzés Testreszabási Opciók

• A képzés testreszabásának kérése érdekében lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

AIOps (Mesterséges Intelligencia IT Műveletök) egy gyakorlat, amely gépi tanulást és elemzést alkalmaz az IT műveletek automatizálására és javítására, különösen a monitoring, incidens észlelés és reakció területén.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) középhosszú szintű IT műveletek szakemberekre irányul, akik szeretnének AIOps technikákat alkalmazni a metrikák és naplók összefüggéseként, riasztás zajcsökkentésével, valamint intelligens automatizációval való megfigyelhetőség javításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AIOps platformok elveit és architektúráját.
• Összefüggések kialakítása naplók, metrikák és nyomkövetések között gyökér okok azonosításához.
• Riasztás fáradtság csökkentése intelligens szűrés és zajcsökkentés segítségével.
• Nyílt forráskódú vagy kereskedelmi eszközök használata incidensek automatikus figyelésére és reakcióra.

Képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdeményezés egy élő labor környezetben.

Képzés személyre szabható opciói

• Egyéni képzés kérése ez a tanfolyam, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

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.

Az AI-alapú tesztelési generálás egy sor technika és eszköz, amely a tesztesetek automatikus létrehozását és a tesztelési hiányosságok előrejelzését végezi mesterséges intelligencia segítségével.

Ez az interaktív, oktató által vezetett képzés (online vagy helyszíni) a fejlett szintű szakemberekre vonatkozik, akik kívánják AI technikákat alkalmazni a tesztek automatikus generálásához és az elégtelen coburage területeinek előrejelzéséhez.

A műhelytanulmány befejezése után a résztvevők felkészültek lesznek arra, hogy:

• Kiemeljék az AI modellket az effektív unit, integrációs és vég-után-vég teszt-scenariók generálásához.
• Elemezzék a kódalapokat mesterséges intelligencia segítségével az esetleges coburage-szelentek felderítéséhez.
• Integrálják az AI-alapú tesztelési generálást a CI/CD munkafolyamatokba.
• Optimalizálják a tesztletervüket előrejelzett hibaanalitika alapján.

Képzés formája

• Tervezett technikai előadások szakértői bevitel mellett.
• Scenárió alapú gyakorló feladatok és gyakorlási munkák.
• Alkalmazott kísérletezések vezérelt tesztelési környezetben.

Képzés személyre szabási lehetőségei

• Ha a képzést a saját eszköztárának vagy munkafolyamatoknak megfelelően szeretné testreszabni, kérjük lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

Az AI-vezérelt minőségellenőrzési automatizálás javítja a hagyományos tesztelést okos tesztesetek generálásával, a regressziók lefedettségének optimalizálásával és intelligens minőségi átmenetek beépítésével a CI/CD folyamatokba, hogy skálázható és megbízható szoftverterjesztést biztosítsanak.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy terén) a középhaladó minőségellenőrzési és DevOps szakemberekre vonatkozik, akik AI eszközt szeretnének alkalmazni az automatizált és skálázható minőségbiztosítás érdekében a folyamatos integrációs és üzembe helyezési munkafolyamatokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Teszteket generálni, prioritizálni és fenntartani AI-vezérelt automatizálási platformok segítségével.
• Intelligens minőségellenőrzési átmeneteket beépíteni a CI/CD folyamatokba, hogy megelőzzék a regressziókat.
• AI-t használni a felfedeztető teszteléshez, hibaelhárításhoz és teszthelyzetek instabilitásának elemzésére.
• Optimalizálni a tesztidőt és lefedettséget gyorsan haladó ágiles projektben.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és vitafolyamat.
• Sok gyakorlat és gyakorlés.
• Élő labor környezetben való kézi végrehajtás.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Testreszabott képzési követelmények esetén kérem, lépjen kapcsolatba velünk a megfelelő rendezésért.

Az AI-támogatott megfelelőség-figyelés olyan diszciplínát jelent, amely intelligens automatizálást alkalmaz a szoftver-szállítási életciklus során fellépő szabályozási követelmények felismertetésére, végrehajtására és ellenőrzésére.

Ez az oktató általi élő képzés (online vagy helyszínen) középszinthez tartozó szakemberek számára készült, akik be szeretnék építeni AI-alapú megfelelőség-ellenőrzéseket a CI/CD folyamataikba.

A képzés befejezése után az résztvevők:

• Az AI-alapú ellenőrzések segítségével tudják felismerni a megfelelőségi hiányosságokat a szoftver összeállítása alatt.
• Intelligens szabályozási motorok segítségével tudják végrehajtani a szabályozási, biztonsági és licencelési normákat.
• Automatikusan fel tudják találni a konfigurációs eltéréseket és létező különbségeket.
• Be tudják építeni az idegenes megfelelőség-jelentéseket a szolgáltatási folyamataikba.

A képzés formája

• Oktató által vezetett bemutatók, praktikus példák támogatásával.
• Gyakorlati feladatok a valós CI/CD megfelelőségi forgatókönyvekre összpontosítva.
• Alkalmazott kísérletezés vezérelt DevSecOps laborátoriális környezetben.

Képzés személyre szabásának lehetőségei

• Ha az Ön szervezetnek személyre szabott megfelelőségi integrációkra van szüksége, kérjük lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligencia segítségű kódoló asszisztens, amely fejlesztési feladatokat, beleértve a DevOps műveleteket, mint például a YAML konfigurációk, GitHub Actions és üzembe helyezési szkriptek írását, automatizál.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) a kezdő- és középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik a GitHub Copilotot szeretnék használni a DevOps feladatainak optimalizálásához, az automatizálás javításához és a produktivitás növeléséhez.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Használni a GitHub Copilotot hozzájárulni a shell szkriptek, konfiguráció és CI/CD folyamataik automatizálásához.
• Képességeket nyerni az AI-kód kiegészítésében a YAML fájlokban és a GitHub Actions során.
• Gyorbitni a tesztelést, üzembe helyezést és automatizálást.
• Felelősségteljesen alkalmazni a Copilotot az AI korlátozásainak és legjobb gyakorlatok ismeretében.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlati feladat és gyakorlás.
• Előállítás élő labor környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyéni képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezés érdekében.

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.

Az előrejelező építési optimalizálás olyan gyakorlat, amely a gépi tanulást használja az építési viselkedés elemzésére és a megbízhatóság, sebesség és erőforrás-használat javítására.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) a középhasonos szintű mérnöki szakemberekre vonatkozik, akik kívánják javítani az építési folyamatokat automatizálással, előrejelezéssel és intelligens gyorsítótár-stratégiákkal a gépi tanulás technikáinak felhasználásával.

A képzés befejezése után az résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazni a gépi tanulás technikáit az építési teljesítmény mintázatainak kiértékelésére.
• Az előző építési naplók alapján észlelni és előrejelezni az építési hibákat.
• Alkalmazni a gépi tanulás vezérelt gyorsítótár-stratégiáit, hogy csökkentse az építési időket.
• Integrálni előrejelező elemzéseket meglévő CI/CD folyamataikba.

A képzés formája

• Oktató által irányított előadások és együttműködő beszélgetések.
• Gyakorlati feladatok az építési adatok elemzésére és modellezésére összpontosítva.
• Kézi implementáció szimulált CI/CD környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• A képzés specifikus eszköztárakhoz vagy környezetekhez való alkalmazásához kérjük, lépjön kapcsolatba velünk a program testreszabása érdekében.