Continuous Compliance with AI: Governance in CI/CD Träningskurs

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 är tillämpningen av artificiell intelligens för att förbättra kontinuerlig integration, testning, distribuering och leverans med intelligenta automatiserings- och optimeringstekniker.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till medelavancerade DevOps-professionella som vill integrera AI och maskininlärning i sina CI/CD-pipelines för att förbättra hastighet, noggrannhet och kvalitet.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Integrera AI-verktyg i CI/CD-arbetsflöden för intelligent automatisering.
• Använda AI-baserad testning, kodanalys och detektering av ändringsinverkan.
• Optimera bygg- och distribueringsstrategier med hjälp av prediktiva insikter.
• Implementera spårbarhet och kontinuerlig förbättring med AI-förstärkta återkopplingskretsar.

Formatet för kursen

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

Alternativ för kursanpassning

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

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.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) används i ökande omfattning för att förutsäga incidenter innan de inträffar och automatisera rotorsaksanalys (RCA) för att minimera nedtid och påskynda lösen.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade IT-professionella som vill implementera prediktiva analyser, automatisera återställning och utforma intelligenta RCA-arbetsflöden med hjälp av AIOps-verktyg och maskininlärningsmodeller.

Vid slutet av denna utbildning 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 varnings- och återställningsprocesser i befintliga plattformar.
• Distribuera och skala intelligenta AIOps-pipelines i produktionsmiljöer.

Kursformat

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

Kursanpassningsalternativ

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

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

Denna ledarledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till IT-operationsprofessionella på mellannivå som vill implementera AIOps-tekniker för att korrelera mätvärden och loggar, minska alarmbrus och förbättra observabilitet genom intelligensbaserad automatisering.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

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

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska uppgifter.
• Praktisk implementering i en live-lablaboratoriemiljö.

Anpassningsalternativ för kursen

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

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-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.

AI-drivet QA-automatisering förbättrar traditionell testning genom att generera intelligenta testfall, optimera regressionsdäckning och integrera intelligenta kvalitetsgrindar i CI/CD-rörledningar för skalbar och pålitlig mjukvaruleverans.

Denna instruktörsledda, levande träning (online eller på plats) riktar sig till mellanavancerade QA- och DevOps -professionella som vill tillämpa AI-verktyg för att automatisera och skalera kvalitetssäkring i kontinuerliga integrations- och distributionsarbetsflöden.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Generera, prioritera och underhålla tester med hjälp av AI-drivna automatiseringsplattformar.
• Integrera intelligenta QA-grindar i CI/CD-rörledningar för att förebygga regressionsfel.
• Använda AI för utforskande testning, defektförutsägelse och analys av testfluktuationer.
• Optimera testtid och täckning i snabbt rörelse för agila projekt.

Kursens format

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

Kursanpassningsalternativ

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

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

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

Till slut av denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Använda GitHub Copilot för att hjälpa till med skallskript, konfiguration och CI/CD-pipeliner.
• Utnyttja AI-kodkomplettering i YAML-filer och GitHub Actions.
• Accelerera test, distribution och automatiseringsarbetsflöden.
• Använda Copilot ansvarsfullt med kunskap om AIs begränsningar och bästa praxis.

Kursformat

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

Kursanpassningsalternativ

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

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.

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.

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.

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.

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.

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.