AI-Driven Deployment Orchestration & Auto-Rollback - Plan Szkolenia

AI for DevOps jest zastosowaniem sztucznej inteligencji w celu poprawy ciągłej integracji, testowania, wdrażania i dostarczania za pomocą technik inteligentnej automatyzacji i optymalizacji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów na poziomie średnim DevOps, którzy chcą wdrożyć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do swoich przepływów CI/CD w celu poprawy szybkości, dokładności i jakości.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Integrować narzędzia AI z przepływami CI/CD w celu inteligentnej automatyzacji.
• Stosować testowanie, analizę kodu i wykrywanie zmian oparte na AI.
• Optymalizować strategie budowania i wdrażania za pomocą przewidywalnych wglądów.
• Wdrażać śledzenie i ciągłe ulepszanie za pomocą zoptymalizowanych pętli zwrotnych z wykorzystaniem AI.

Format Kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.

AIOps to prężnie rozwijająca się dziedzina, która odpowiada na potrzeby nowoczesnych, złożonych środowisk IT – szczególnie tych działających w architekturze chmurowej. Kurs AIOps Foundation to kompleksowe wprowadzenie do koncepcji, technologii i praktyk związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w operacjach IT.

Program omawia tło powstania AIOps, kluczowe założenia, narzędzia oraz wyzwania organizacyjne, przed którymi stoją zespoły IT wdrażające te podejścia.

Szkolenie kończy się egzaminem, którego zdanie uprawnia do uzyskania certyfikatu AIOps Foundation – uznawanego na całym świecie, ważnego przez 3 lata.

Dla kogo?

Szkolenie adresowane jest do specjalistów i menedżerów związanych z:

operacjami IT,

DevOps i SRE,

architekturą chmurową,

analizą danych i Data Science,

rozwojem oprogramowania,

bezpieczeństwem IT,

zarządzaniem produktami i projektami.

AIOps (Sztuczna inteligencja dla operacji IT) jest coraz częściej wykorzystywana do przewidywania incydentów zanim się wydarzą i automatyzacji analizy przyczyn pierwotnych (RCA) w celu minimalizacji czasu przerwy i przyspieszenia rozwiązywania problemów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów IT, którzy chcą wdrożyć analitykę przewidywującą, automatyzować naprawę i projektować inteligentne przepływy analizy RCA z użyciem narzędzi AIOps i modeli uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Budować i trenować modele ML do wykrywania wzorców prowadzących do awarii systemów.
• Automatyzować przepływy analizy RCA na podstawie korelacji logów i metryk z wielu źródeł.
• Integrować procesy alertowania i naprawy z istniejącymi platformami.
• Wdrażać i skalować inteligentne rurociągi AIOps w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

AIOps (Sztuczna inteligencja dla operacji IT) to praktyka, która stosuje uczenie maszynowe i analitykę do automatyzacji i poprawy operacji IT, szczególnie w dziedzinach monitorowania, wykrywania i reagowania na incydenty.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zawodowców IT na poziomie średnim, którzy chcą wdrożyć techniki AIOps w celu korygowania metryk i logów, redukcji hałasu alertów oraz poprawy obserwowalności dzięki inteligencji automatycznej.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i architekturę platform AIOps.
• Korelować dane między logami, metrykami i śladami w celu identyfikacji przyczyn pierwotnych.
• Redukować zmęczenie alertami dzięki inteligentnej filtracji i tłumieniu hałasu.
• Używać narzędzi open-source lub komercyjnych do monitorowania i automatycznej reakcji na incydenty.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w środowisku laboraorium online.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, proszę skontaktować się z nami w celu uregulowania.

Rurociadowa AIOps zbudowana wyłącznie z narzędzi open-source pozwala zespołom na projektowanie ekonomicznych i elastycznych rozwiązań dla obserwacji, wykrywania anomalii oraz inteligentnego alertowania w środowiskach produkcyjnych.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub na miejscu) jest skierowany do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą zbudować i wdrożyć całościowy rurociąd AIOps przy użyciu narzędzi takich jak Prometheus, ELK, Grafana i niestandardowe modele ML.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zaprojektować architekturę AIOps używając tylko komponentów open-source.
• Zbierać i normalizować dane z logów, metryk i śladów.
• Zastosować modele ML do wykrywania anomalii i przewidywania incydentów.
• Automatyzować alertowanie i naprawę za pomocą narzędzi open-source.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany kurs dla tego szkolenia, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.

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.

Automatyzacja QA wspierana przez AI poprawia tradycyjne testowanie poprzez generowanie inteligentnych przypadków testowych, optymalizowanie pokrycia regresji oraz wbudowywanie inteligentnych bram kontroli jakości w pipeline CI/CD dla skalowalnej i niezawodnej dostawy oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla QA i DevOps na poziomie średnim, którzy chcą zastosować narzędzia AI do automatyzacji i skalowania zapewniania jakości w ciągłych procesach integracji i wdrażania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Generować, priorytetyzować i utrzymywać testy przy użyciu platform automatyzacji opartych na AI.
• Integrować inteligentne bramy QA w pipeline CI/CD, aby zapobiegać regresjom.
• Wykorzystywać AI do testowania eksploracyjnego, predykcji błędów i analizy zmienności testów.
• Optymalizować czas i pokrycie testów w szybko rozwijających się agilnych projektach.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

GitHub Copilot to asystent kodujący oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga w automatyce zadań programistycznych, w tym operacjach DevOps takich jak pisaniu konfiguracji YAML, akcji GitHub i skryptów wdrożeniowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do upraszczenia zadań DevOps, poprawy automatyzacji i podnoszenia produktywności.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystywać GitHub Copilot do asystowania w pisaniu skryptów powłoki, konfiguracji i potoków CI/CD.
• Korzystać z uzupełniania kodu AI w plikach YAML i akcjach GitHub.
• Przyspieszać testowanie, wdrażanie i automatyzację przepływów pracy.
• Odpowiedzialnie stosować Copilot zrozumiały granice AI i najlepsze praktyki.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie tego szkolenia, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

DevSecOps z AI jest praktyką integracji sztucznej inteligencji w DevOps pipelines w celu wykrywania zagrożeń, egzekwowania polityk bezpieczeństwa i automatyzacji reakcji w trakcie całego cyklu dostarczania oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z zakresu DevOps i bezpieczeństwa na poziomie średnim, którzy chcą stosować narzędzia i praktyki oparte na sztucznej inteligencji w celu poprawy automatyzacji bezpieczeństwa w procesach rozwoju i wdrażania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wbudować narzędzia bezpieczeństwa zasilane sztuczną inteligencją w pipelines CI/CD.
• Używać statycznej i dynamicznej analizy wspieranej sztuczną inteligencją do wykrywania problemów na wczesnym etapie.
• Automatyzować wykrywanie tajnych informacji, skanowanie wulnerabilności kodu i analizę ryzyka związanego z zależnościami.
• Włączanie proaktywnego modelowania zagrożeń i egzekwowania polityk przy użyciu inteligentnych technik.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie w ramach tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.

Platformy AIOps, takie jak Splunk, Moogsoft i Dynatrace, zapewniają potężne możliwości wykrywania anomalii, korelacji alertów i automatyzacji odpowiedzi w dużych skalowych środowiskach IT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zespołów IT na poziomie średnim, które chcą zintegrować narzędzia AIOps z ich obecnym stosem obserwacyjności i operacyjnymi przepływami pracy.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i zintegrować Splunk, Moogsoft i Dynatrace w jednolitą architekturę AIOps.
• Korelować metryki, logi i zdarzenia w rozproszonych systemach za pomocą analizy napędzanej sztuczną inteligencją.
• Automatyzować wykrywanie, priorytetyzację i odpowiedź na incydenty z wbudowanymi i niestandardowymi przepływami pracy.
• Optymalizować wydajność, zmniejszać MTTR i poprawiać efektywność operacyjną na skalę przedsiębiorstwa.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wielość ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

Narzędzia Prometheus i Grafana są szeroko stosowanymi narzędziami do obserwowalności w nowoczesnej infrastrukturze, podczas gdy uczenie maszynowe wzmocnia te narzędzia inteligentnymi i przewidywalnymi wglądami do automatyzacji decyzji operacyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów zajmujących się obserwowalnością na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą modernizować swoją infrastrukturę monitorowania poprzez integrację praktyk AIOps z użyciem narzędzi Prometheus, Grafana i technik uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować Prometheus i Grafana do obserwowalności w różnych systemach i usługach.
• Zbierać, przechowywać i wizualizować wysokiej jakości dane szeregowe.
• Stosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i prognozowania.
• Budować inteligentne reguły alertów opierające się na przewidywalnych wglądach.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

LLMs i autonomiczne ramy agentów, takie jak AutoGen i CrewAI, redefiniują sposób, w jaki zespoły DevOps automatyzują zadania, takie jak śledzenie zmian, generowanie testów i klasyfikacja alertów, symulując współpracę i podejmowanie decyzji w sposób przypominający człowieka.

To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie online lub stacjonarnym jest skierowane do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą projektować i wdrażać automatyzowane przepływy pracy DevOps zasilane dużymi modelami językowymi (LLMs) i wieloagentowymi systemami.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Integrować agentów opartych na LLMs w przepływy pracy CI/CD dla inteligentnej automatyzacji.
• Automatyzować generowanie testów, analizę commitów i podsumowania zmian za pomocą agentów.
• Koordynować wiele agentów do klasyfikacji alertów, generowania odpowiedzi i dostarczania zaleceń dla DevOps.
• Budować bezpieczne i utrzymywalne przepływy pracy zasilane agentami za pomocą otwartych ram open-source.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.

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.