Kursplan

Introduktion till Kubiya AI och Enterprise DevOps

  • Översikt över Kubiya AI:s förmågor för DevOps på företagsnivå
  • Utmaningar med att automatisera företagsdevops
  • AI:s roll i modern företagsinfrastruktur

Avancerad anpassning av Kubiya AI

  • Konfiguration av Kubiya AI för företagsflöden
  • Anpassning av AI-drivna pipeline för företagets behov
  • Implementering av anpassade regler och automatiseringslogik

Integration av Kubiya AI med CI/CD-verktygskedjor

  • Anslutning av Kubiya AI med Jenkins, GitLab, Ansible och mer
  • AI-förstärkt övervakning och hantering av pipeline
  • Hantering av företagsspecifika CI/CD-användningsfall

Förbättrad säkerhet och överensstämmelse med Kubiya AI

  • AI-drivna säkerhetskontroller och hotdetektering
  • Säkerställande av överensstämmelse med företagspolicyer med hjälp av AI
  • Säkrare data och åtkomst inom AI-drivna flöden

Skalning av DevOps-automatisering med Kubiya AI

  • Optimering av resursfördelning genom AI
  • Automatisering av företagsbreda distribueringar
  • Skalning av AI-drivna DevOps över flera miljöer

Övervakning och optimering av DevOps-pipelines

  • Användning av Kubiya AI för realtidsövervakning av pipeline
  • AI-drivna optimeringar av flöden och processer
  • Minimering av nedtid och automatisering av incidenthantering

Framtida trender inom AI för företagsdevops

  • Uppkommande AI-teknologier inom DevOps-automatisering
  • Utmaningar och möjligheter med stor AI-integration
  • Framtidsutsikter för AI-drivna företagsdevops

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Avancerad kunskap om DevOps-praxis och verktyg
  • Erfarenhet av hantering av CI/CD-pipeline
  • Kännedom om företagsinfrastruktur och säkerhetsprotokoll

Målgrupp

  • Enterprise DevOps-team
  • IT-arkitekter
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (1)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier