AI for DevOps Kurs i Uppsala

GitHub Copilot är en AI-driven kodassistent som hjälper till att automatisera utvecklingsuppgifter, inklusive DevOps operationer såsom skrivning av YAML-konfigurationer, GitHub Actions och distribueringsskript.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare till mellannivåprofessionella som vill använda GitHub Copilot för att strömlinforma DevOps uppgifter, förbättra automatisering och öka produktiviteten.

Efter genomförd träning kommer deltagarna att kunna:

• Använda GitHub Copilot för att hjälpa till med skalskriptning, konfigurering och CI/CD-pipelines.
• Utnyttja AI-kodslut i YAML-filer och GitHub Actions.
• Påskynda testning, distribuering och automatiseringsarbetsflöden.
• Använda Copilot ansvarsfullt med en förståelse för AI:s begränsningar och bästa praxis.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska övningar.
• Hands-on implementering i en live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

En pipeline byggd helt med öppen källkod tillåter team att designa kostnadseffektiva och flexibla lösningar för observabilitet, anomalidetektering och intelligent alarmering i produktionsmiljöer.

Denna handledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade ingenjörer som vill bygga och distribuera en slut-till-slut AIOps pipeline med verktyg som Prometheus, ELK, Grafana och anpassade ML-modeller.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa en AIOps arkitektur med endast öppen källkodskomponenter.
• Samla in och normalisera data från loggar, mätvärden och spår.
• Tillämpa ML-modeller för att detektera anomalier och förutspå incidenter.
• Automatisera alarmering och åtgärder med öppen källkod.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

AI-styrd QA-automatisering förbättrar traditionell testning genom att generera intelligenta testfall, optimera regressions-täckning och integrera intelligenta kvalitetsgränser i CI/CD-pipelines för skalbar och pålitlig programvaruleverans.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till QA- och DevOps-professionella på mellannivå som vill tillämpa AI-vertyg för att automatisera och skala kvalitetssäkring i kontinuerliga integrations- och distributionsarbetsflöden.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Generera, prioritera och underhålla tester med hjälp av AI-drivna automatiseringsplattformar.
• Integrera intelligenta QA-gränser i CI/CD-pipelines för att förebygga regressioner.
• Använda AI för utforskande testning, felprognos och analys av testinstabilitet.
• Optimera testtider och täckning över snabbt föränderliga agila projekt.

Utbildningens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Enterprise AIOps-plattformar som Splunk, Moogsoft och Dynatrace erbjuder kraftfulla möjligheter för att upptäcka avvikelser, korrelera varningar och automatisera svar över stora IT-miljöer.

Denna instruktörsledda, live-training (online eller på plats) riktar sig till mellannivå IT-team på företagsnivå som vill integrera AIOps-verktyg i sin befintliga observabilitetsstack och operativa arbetsflöden.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och integrera Splunk, Moogsoft och Dynatrace i en enhetlig AIOps-arkitektur.
• Korrelera mätvärden, loggar och händelser i distribuerade system med hjälp av AI-drivna analyser.
• Automatisera incidentupptäckt, prioritering och svar med inbyggda och anpassade arbetsflöden.
• Optimera prestanda, minska MTTR och förbättra operativ effektivitet på företagsnivå.

Format på kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementering i en live-lab-miljö.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

LLMs och autonoma agentramverk som AutoGen och CrewAI omdefinierar hur DevOps-team automatiserar uppgifter som ändringsspårning, testgenerering och varningstriering genom att simulera mänsklig samarbets- och beslutsfattande.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till avancerade ingenjörer som vill designa och implementera DevOps-automatiseringsarbetsflöden som drivs av stora språkmodeller (LLMs) och multiagent-system.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Integrera LLM-baserade agenter i CI/CD-arbetsflöden för smart automatisering.
• Automatisera testgenerering, commitanalys och ändringssammanfattningar med hjälp av agenter.
• Koordinera flera agenter för att triera varningar, generera svar och ge DevOps-rekommendationer.
• Bygga säkra och underhållbara agentstyrda arbetsflöden med hjälp av öppen källkod ramverk.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-labmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) används allt mer för att förutspå incidenter innan de inträffar och automatisera rotorsaksanalys (RCA) för att minimera nertid och påskynda lösa.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade IT-proffs som vill implementera prediktiv analys, automatisera åtgärder och designa intelligenta RCA-flöden med hjälp av AIOps-verktyg och maskininlärningsmodeller.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna ML-modeller för att upptäcka mönster som leder till systemfel.
• Automatisera RCA-flöden baserat på korrelation av loggar och mätvärden från flera källor.
• Integrera varning- och åtgärdsprocesser i befintliga plattformar.
• Distribuera och skalera intelligenta AIOps-pipelines i produktionsmiljöer.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska övningar.
• Hands-on implementering i en live-lab-miljö.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.

DevSecOps med AI är praktiken att integrera artificiell intelligens i DevOps-pipelines för att proaktivt upptäcka sårbarheter, genomdriva säkerhetspolicyer och automatisera responsåtgärder genom hela mjukvaruleveranscykeln.

Denna handledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till DevOps- och säkerhetsprofessionella på mellannivå som vill tillämpa AI-baserade verktyg och praktiker för att förbättra säkerhetsautomatisering över utvecklings- och distributionspipelines.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Inkorporera AI-drivna säkerhetsverktyg i CI/CD-pipelines.
• Använda statisk och dynamisk analys som drivs av AI för att upptäcka problem tidigare.
• Automatisera hemlighetsdetektering, kodsårbarhetsskanning och beroenderiskanalys.
• Aktivera proaktiv hotmodellering och policygenomförande med intelligenta tekniker.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Mycket övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-labmiljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Prometheus och Grafana är vida anpassade verktyg för observabilitet i modern infrastruktur, medan maskininlärning förbättrar dessa verktyg med förutsägande och intelligenta insikter för att automatisera operativa beslut.

Denna instruktörsledda, live-training (online eller på plats) riktar sig till observabilitetsprofessionella på mellanavancerad nivå som vill modernisera sin övervakningsinfrastruktur genom att integrera AIOps-praktiker med Prometheus, Grafana och ML-tekniker.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera Prometheus och Grafana för observabilitet över system och tjänster.
• Samla in, lagra och visualisera högkvalitativa tidsserie data.
• Använda maskininlärningsmodeller för avvikelsedetektion och förutsägelser.
• Skapa intelligenta alarmregler baserade på förutsägande insikter.

Utbildningens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on-implementering i en live-labb-miljö.

Alternativ för anpassning av kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

AI for DevOps är tillämpningen av artificiell intelligens för att förbättra kontinuerlig integration, testning, distribution och leveransprocesser med intelligent automatisering och optimeringsmetoder.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) är avsedd för mellannivå DevOps-professionella som vill inkorporera AI och maskininlärning i sina CI/CD-pipelines för att förbättra hastighet, noggrannhet och kvalitet.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Integrera AI-verktyg i CI/CD-flöden för intelligent automatisering.
• Använda AI-baserad testning, kodanalys och detektion av förändringspåverkan.
• Optimera bygg- och distributionsstrategier med hjälp av prediktiva insikter.
• Implementera spårbarhet och kontinuerlig förbättring med hjälp av AI-förstärkta återkopplingslooper.

Format på kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on-implementering i en live-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) är en praxis som tillämpar maskininlärning och analys för att automatisera och förbättra IT-drift, särskilt inom områdena övervakning, incidentdetektering och respons.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till IT-driftsprofessionella på mellan-nivå som vill implementera AIOps-tekniker för att korrelera mått och loggar, minska alertljud och förbättra observerbarhet genom intelligent automatisering.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och arkitekturen hos AIOps-plattformar.
• Korrelera data mellan loggar, mått och spår för att identifiera rotorsaker.
• Minska alerttrötthet genom intelligent filtrering och ljuddämpning.
• Använda öppen källkod eller kommersiella verktyg för att övervaka och automatiskt svara på incidenter.

Kursens Format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska övningar.
• Pratisk implementering i en live-laboratoriemiljö.

Alternativ för Kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.