AI for DevOps Kurs i Västmanland

AI-driven rollout kontroll är en metod som använder maskininlärning, mönsteranalys och anpassningsbara beslutsmodeller i operationer med funktionsflaggor och arbetsflöden för kanaritester.

Detta handledarutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivåingenjörer och tekniska teamledare som vill förbättra släppens betrodlighet och optimera beslut om funktionsexponering med hjälp av AI-driven analys.

Vid genomgången av denna kurs kommer deltagarna att kunna:

• Tillämpa AI-baserade beslutsmodeller för att utvärdera risken med ny funktionsexponering.
• Automatisera kanariutvärderingar med hjälp av prestanda-, beteendes- och driftmått.
• Integrera smarta poängsystem i plattformar för funktionsflaggor.
• Designa rolloutstrategier som dynamiskt justeras baserat på realtiddata.

Kursformat

• Ledda diskussioner stödda av verkliga scenarier.
• Praktiska övningar som fokuserar på AI-förbättrade rolloutstrategier.
• Praktisk implementation i en simulerad miljö för funktionsflaggor och kanaritester.

Kursanpassningsalternativ

• För att anpassa innehållet eller integrera organisationsspecifika verktyg, vänligen kontakta oss.

Selvrätande automation är praktiken att använda intelligenta system för att upptäcka pipelinefel, identifiera källan till problemet och utlösa realtidsåtgärder för återhämtning.

Detta instruktörledda, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till avancerad nivå professionella som vill integrera AI-driven incidentidentifiering och automatiserad åtgärdsplanering i sina leveranspipeliner.

Vid genomgången av denna kurs kommer deltagarna att få följande kunskaper:

• Övervaka pipeliner med hjälp av AI-baserade modeller för anomalidetektion.
• Utforma automatiserade återställningsarbetsflöden för att lösa problem omedelbart.
• Implementera intelligenta feedback-loops som förebygger återkommande problem.
• Förbättra den totala hållbarheten och pålitligheten i CI/CD-system.

Kursformat

• Experterledna presentationer med konkreta exempel från verkligheten.
• Tillämpade övningar fokuserade på utmaningar inom pipelinens pålitlighet.
• Praktiska övningar för att utveckla automatiserade lösningsscheman i ett laboratoriemiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För anpassat innehåll som riktar sig till din organisationens arbetsflöden eller behov av incidenthantering, kontakta oss för att arrangera.

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

Denna instruktörsguidade, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till professionella med nivå från nybörjare till mellannivå som vill använda GitHub Copilot för att förenkla DevOps-uppgifter, förbättra automatisering och öka produktiviteten.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Använda GitHub Copilot för att hjälpa med shell-skript, konfiguration och CI/CD-pipeliner.
• Dra nytta av AI-kodslutförande i YAML-filer och GitHub Actions.
• Accelerera testning, distribution och automatiseringsarbetsflöden.
• Använda Copilot ansvarsfullt med en förståelse för AI:s begränsningar och bästa praxis.

Kursformat

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

Kurstillpassningsalternativ

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

AI-stödd compliance-övervakning är ett område som tillämpar intelligenta automatiseringsmetoder för att upptäcka, tvinga och validera policykrav genom hela livscykeln för programvaruleveransering.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till mellannivåprofiler som vill integrera AI-drivna compliance-kontroller i sina CI/CD-pipeliner.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att vara rustade för att:

• Tillämpa AI-baserade kontroller för att identifiera compliance-gapper under programvarusammanförsel.
• Använda intelligenta policymotors för att tvinga genom reglerings-, säkerhets- och licensstandarder.
• Identifiera konfigurationsavvikelser automatiskt.
• Införliva realtid-compliance-rapportering i leveransarbetsflöden.

Kursformat

• Instruktörsledda presentationer med praktiska exempel som stöd.
• Hands-on övningar fokuserade på reala CI/CD-compliance-scenarier.
• Tillämpad experimentering i en kontrollerad DevSecOps-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• Om din organisation kräver anpassade compliance-integrationer, vänligen kontakta oss för att ordna.

CI/CD för AI är en strukturerad metod för automatisering av modellförpackning, testning, containrarbetande och distribution med hjälp av kontinuerliga integrations- och leveranspipeliner.

Detta instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till mellannivåprofessionals som vill automatisera slut-på-slut AI-modellleveransarbetsflöden med Docker och CI/CD-plattformar.

När utbildningen är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Skapa automatiserade pipeliner för bygg och testning av AI-modellcontainrar.
• Implementera versionshantering och återgivbarhet för modelllivscykler.
• Integrera automatiserade distributionsstrategier för AI-tjänster.
• Tillämpa CI/CD-bästa praxis anpassade till maskininlärningsoperationer.

Kursens format

• Instruktörförledda presentationer och tekniska diskussioner.
• Praktiska laborationer och handson-implementationsexerciser.
• Realistiska CI/CD-arbetsflödessimuleringar i en kontrollerad miljö.

Kursanpassningsalternativ

• Om din organisation behöver anpassade pipelinarbetssätt eller plattformsintegreringar, kontakta oss för att anpassa denna kurs.

AI-drivna testgenerering är en mängd tekniker och verktyg som automatiserar skapandet av testfall och predicerar testluckor med hjälp av maskininlärning.

Detta instruktörledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till avancerade professionella som vill tillämpa AI-tekniker för att generera tester automatiskt och förutse områden med otillräcklig täckning.

Efter att ha slutfört denna workshop kommer deltagarna att vara beredda på att:

• Nyttja AI-modeller för att generera effektiva enhetstester, integreringstester och slut-till-slutt-testszenarier.
• Analysera kodbas med maskininlärning för att upptäcka potentiella täckningsblindfläckar.
• Integrera AI-baserad testgenerering i CI/CD-arbetsflöden.
• Optimera teststrategier baserat på förutsägelsebaserade feilanalyzer.

Kursens format

• Vägledande tekniska föreläsningar stödda av expertinsikter.
• Scenario-baserade praktiksessioner och praktiska övningar.
• Tillämpad experimentering i en kontrollerad testmiljö.

Kursens anpassningsalternativ

• Om du behöver att denna träningsutbildning anpassas efter din verktygskedja eller arbetsflöden, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Prediktiv byggoptimering är metoden att använda maskininlärning för att analysera byggbeteende och förbättra pålitlighet, hastighet och resursutnyttjande.

Detta instruktörsledda livsträning (online eller platsbaserat) riktar sig till mellanförstådda tekniska experter som vill förbättra byggpipelines genom automatisering, prediktions- och intelligenta cachestrategier med maskininlärningsmetoder.

Vid avslutning av denna kurs kommer deltagarna kunna:

• Använda ML-tekniker för att utvärdera byggprestandamönster.
• Identifiera och förutsäga bygfel baserat på historiska bygglogg.
• Implementera ML-drivna cachestrategier för att minska bygtider.
• Integrera prediktiva analyser i befintliga CI/CD-arbetsflöden.

Kursformat

• Instruktioner med vägledande föreläsningar och samarbetsdiskussion.
• Praktiska övningar fokuserade på analys och modellering av byggdata.
• Hands-on implementering i en simulerad CI/CD-miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att anpassa denna utbildning till specifika verktygskedjor eller miljöer, vänligen kontakta oss för att anpassa programmet.

En AIOps-rörledning byggd helt med öppen källkodsverktyg gör det möjligt för team att skapa kostnadseffektiva och flexibla lösningar för övervakning, avvikelseupptäckt och intelligenta varningar i produktionsmiljöer.

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

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Designa en AIOps-arkitektur med endast öppen källkodskomponenter.
• Samla in och normalisera data från loggar, mått och spår.
• Använda ML-modeller för att upptäcka avvikelser och förutspå händelser.
• Automatisera varningar och åtgärder med öppna verktyg.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Mycket övningar och praktik.
• Händer-på implementation i en live-labbmiljö.

Alternativ för kursanpassning

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

AI-styrd QA-automatisering förbättrar traditionell testning genom att generera smarta testfall, optimera regressionstäckning och integrera intelligent kvalitetskontroll i CI/CD-pipeliner för skalbar och pålitlig mjukvaruleverans.

Denna instruktörsvetad, live-träning (online eller lokalt) riktas till mellannivå- QA- och DevOps-professionals som vill använda AI-verktyg för att automatisera och skala kvalitetskontroll i kontinuerliga integrerings- och distributionsarbetsflöden.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Generera, prioritera och underhålla tester med hjälp av AI-drivna automatiseringsplattformar.
• Integrera intelligent kvalitetskontroll i CI/CD-pipeliner för att förebygga regressioner.
• Använda AI för utforskande testning, felprognos och analys av instabila tester.
• Optimerar testtid och täckningsgrad över snabbt rörliga agila projekt.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händelseutformning i ett live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

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

Företagsplattformar AIOps som Splunk, Moogsoft och Dynatrace erbjuder kraftfulla funktioner för att upptäcka avvikelser, korrelera varningar och automatisera svar i stora IT-miljöer.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till IT-team på företagsnivå med mellanavancerad kunskap som vill integrera AIOps-verktyg i sin befintliga övervakningsstack och operativa arbetsflöden.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och integrera Splunk, Moogsoft och Dynatrace i en sammanhållen AIOps-arkitektur.
• Korrelera mått, loggar och händelser över fördelade system med AI-drivna analyser.
• Automatisera incidentdetektering, prioritering och svar med inbyggda och anpassade arbetsflöden.
• Optimerar prestanda, minskar MTTR och förbättrar operativ effektivitet på företagsnivå.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska uppgifter.
• Hands-on-implementering i en levande labbmiljö.

Alternativ för att anpassa 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 alltmer för att förutse incidenter innan de inträffar och automatisera huvudorsaksanalys (RCA) för att minimera nedtid och accelerate lösningstid.

Detta instruktörledda, live-träning (online eller på plats) är riktat till avancerade IT-professionals som vill implementera prediktiv analys, automatisera åtgärder och designa smarta RCA-arbetsflöden med hjälp av AIOps-verktyg och maskininlärningsmodeller.

Efter detta träningspass kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna ML-modeller för att upptäcka mönster som leder till systemfel.
• Automatisera RCA-arbetsflöden baserat på korrelation av loggar och mått från flera källor.
• Integrera alarm- och åtgärdsprocesser i befintliga plattformar.
• Distribuera och skalera smarta AIOps-pipeliner i produktionsmiljöer.

Kursformat

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

Kursanpassningsalternativ

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

DevSecOps med AI är praxis för att integrera artificiell intelligens i DevOps pipeline för att proaktivt upptäcka säkerhetshot, genomdriva säkerhetspolicyer och automatisera åtgärder genom hela mjukvaruleveranscykeln.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till mellanavancerade DevOps och säkerhetsprofessionella som vill tillämpa AI-baserade verktyg och metoder för att förbättra säkerhetsautomatisering i utvecklings- och distributionspipelines.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Inkorporera AI-drivna säkerhetsverktyg i CI/CD-pipelines.
• Använda statisk och dynamisk analys drivna av AI för att tidigt upptäcka problem.
• Automatisera upptäckning av hemligheter, kodvulnerabilitetsskanning och beroenderiskanalys.
• Aktivera proaktiv hotmodellering och policygenomförande med intelligenta tekniker.

Utbildningsformat

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

Alternativ för utbildningsanpassning

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

AI-drivna distributionsorchestration är en metod som använder maskininlärning och automatisering för att vägleda utrullningsstrategier, upptäcka anomalier och utlösa automatisk återdragning vid behov.

Detta instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivåprofiler som önskar optimera distributionspipelines med AI-driven beslutsfattande och haveriberedskap.

Efter genomgången utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-assisterade utrullningsstrategier för säkrare distributioner.
• Försäkra sig om distributionsrisk med hjälp av maskininlärningsdrivna insikter.
• Integrera automatiserade återdragningsarbetsflöden baserade på anomaliedetektering.
• Förbättra överblickbarheten för att stödja intelligenta orchestration.

Kursformat

• Instruktörsledda demonstrationer med tekniska djupdykningar.
• Händelsebaserade scenarier fokuserade på distributionsförsök.
• Praktiska laborationer som simulerar verkliga orchestration-utmaningar.

Kursanpassningsalternativ

• Anpassade integrationer, verktygskedja-support eller arbetsflödesjustering kan arrangeras vid begäran.

Prometheus och Grafana är bredt använta verktyg för observabilitet i modern infrastruktur, medan maskininlärning förbättrar dessa verktyg med prediktiva och intelligenta insikter för att automatisera operationsbeslut.

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

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera Prometheus och Grafana för observabilitet över system och tjänster.
• Samla in, lagra och visualisera högkvalitativa tidsserieuppgifter.
• Använda maskininlärningsmodeller för anomalidetektering och prognoser.
• Bygga intelligenta varningsregler baserade på prediktiva insikter.

Kursformat

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

Alternativ för kursanpassning

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

AI för DevOps är tillämpningen av artificiell intelligens för att förbättra kontinuerliga integrations-, test-, distributions- och leveransprocesser med intelligent automatisering och optimeringsmetoder.

Detta instruktörledd, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till DevOps-professionals med mellannivåerfarenhet som önskar införa AI och maskininlärning i sina CI/CD-pipeliner för att förbättra hastighet, noggrannhet och kvalitet.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Integrera AI-verktyg i CI/CD-flöden för intelligent automatisering.
• Använda AI-baserade tester, kodanalys och ändringar påverkan.
• Optimerar byggnads- och distributionsstrategier med prediktiva insikter.
• Implementera spårbarhet och kontinuerlig förbättring med AI-förstärkta feedback-loops.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händelsebaserad implementation i en live-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

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

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) är en metod som använder maskininlärning och analys för att automatisera och förbättra IT-operationer, särskilt inom områdena övervakning, incidentidentifiering och reaktion.

Denna instruktörspådriven, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivån IT-operationsprofiler som vill implementera AIOps-tekniker för att korrelera metrik och loggar, minska varningsbrus och förbättra övervakningen genom intelligenta automatiseringar.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och arkitekturen för AIOps-plattformar.
• Korrelera data från loggar, metrik och spårningar för att identifiera rotorsaker.
• Minska varningsbrus genom intelligenta filter och brussuppression.
• Använda open-source- eller kommersiella verktyg för att övervaka och reagera på incidenter automatiskt.

Kursformat

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

Kursanpassningsalternativ

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