Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do AI w DevOps
- Co to jest AI for DevOps?
- Zastosowania i korzyści z AI w procesach CI/CD
- Przegląd narzędzi i platform wspierających automatyzację wspieraną przez AI
Rozwijanie i przeglądanie kodu z użyciem AI
- Używanie GitHub Copilot i podobnych narzędzi do uzupełniania kodu
- Sprawdzanie jakości kodu i sugestie oparte na AI
- Automatyczne generowanie testów i wykrywanie podatności
Inteligentne projektowanie potoków CI/CD
- Konfigurowanie Jenkins lub GitHub Actions z krokami wspieranymi przez AI
- Przewidywanie budowania i wykrywanie inteligentnego cofania
- Dynamiczne dostosowywanie potoków na podstawie historycznej wydajności
Automatyzacja testów z wykorzystaniem AI
- Generowanie i priorytyzowanie testów z wykorzystaniem AI (np. Testim, mabl)
- Analiza testów regresyjnych z wykorzystaniem uczenia maszynowego
- Redukcja nieprzewidywalności i czasu wykonania testów z wykorzystaniem danych
Statyczne i dynamiczne analizy z wykorzystaniem AI
- Integrowanie SonarQube i podobnych narzędzi z potokami
- Automatyczne wykrywanie zapachów kodu i sugestie refaktoryzacji
- Analiza wpływu i profilowanie ryzyka kodu
Monitorowanie, opinie zwrotne i ciągłe doskonalenie
- Narzędzia do obserwacji i wykrywania anomalii z wykorzystaniem AI
- Używanie modeli ML do uczenia się z wyników wdrażania
- Tworzenie automatycznych pętli opinii zwrotnej w całym cyklu życia SDLC
Studium przypadku i praktyczna integracja
- Przykłady wzbogaconego o AI CI/CD w środowiskach przedsiębiorstw
- Integracja z platformami w chmurze i mikrousługami
- Wyzwania, zalecenia i najlepsze praktyki
Podsumowanie i następne kroki
Wymagania
- Doświadczenie z DevOps oraz procesami CI/CD
- Podstawowa znajomość narzędzi kontroli wersji i automatyzacji
- Zapoznanie z koncepcjami testowania i wdrażania oprogramowania
Grupa docelowa
- Inżynierowie DevOps i zespoły platformowe
- Liderzy automatyzacji QA i inżynierowie testowi
- Architektowie oprogramowania i menedżerowie wydań
14 godzin