AI for DevOps: Integrating Intelligence into CI/CD Pipelines Träningskurs

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.

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.

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-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant that helps automate development tasks, including DevOps operations such as writing YAML configurations, GitHub Actions, and deployment scripts.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to use GitHub Copilot to streamline DevOps tasks, improve automation, and boost productivity.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use GitHub Copilot to assist with shell scripting, configuration, and CI/CD pipelines.
• Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
• Accelerate testing, deployment, and automation workflows.
• Apply Copilot responsibly with an understanding of AI limitations and best practices.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

DevSecOps with AI is the practice of integrating artificial intelligence into DevOps pipelines to proactively detect vulnerabilities, enforce security policies, and automate response actions throughout the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps and security professionals who wish to apply AI-based tools and practices to enhance security automation across development and deployment pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Embed AI-driven security tools into CI/CD pipelines.
• Use static and dynamic analysis powered by AI to detect issues earlier.
• Automate secrets detection, code vulnerability scanning, and dependency risk analysis.
• Enable proactive threat modeling and policy enforcement using intelligent techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

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.

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.