Sztuczna inteligencja w DevOps: integrowanie inteligencji z potokami CI/CD - Plan Szkolenia

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w DevOps

• Czym jest AI dla DevOps?
• Przykłady zastosowań i korzyści z AI w potokach CI/CD
• Przegląd narzędzi i platform wspierających automatyzację opartą na AI

Wspomagane przez AI tworzenie i przegląd kodu

• Wykorzystanie GitHub Copilot i podobnych narzędzi do uzupełniania kodu
• Kontrole jakości kodu i sugestie oparte na AI
• Automatyczne generowanie testów i wykrywanie luk w zabezpieczeniach

Inteligentne projektowanie potoków CI/CD

• Konfigurowanie Jenkins lub GitHub Actions z krokami wzbogaconymi o AI
• Predykcyjne wyzwalanie budowania i inteligentne wykrywanie wycofań
• Dynamiczne dostosowywanie potoków na podstawie historycznej wydajności

Automatyzacja testowania oparta na AI

• Generowanie i priorytetyzacja testów sterowane przez AI (np. Testim, mabl)
• Analiza testów regresyjnych z wykorzystaniem uczenia maszynowego
• Redukcja niestabilności i czasu wykonywania testów dzięki wnioskom opartym na danych

Analiza statyczna i dynamiczna z wykorzystaniem AI

• Integrowanie SonarQube i podobnych narzędzi z potokami
• Automatyczne wykrywanie zapachów kodu i sugestie refaktoryzacji
• Analiza wpływu zmian i profilowanie ryzyka kodu

Monitorowanie, informacje zwrotne i ciągłe doskonalenie

• Narzędzia obserwowalności oparte na AI i wykrywanie anomalii
• Wykorzystanie modeli ML do wyciągania wniosków z wyników wdrożeń
• Tworzenie zautomatyzowanych pętli informacji zwrotnej w całym cyklu SDLC

Studia przypadków i praktyczna integracja

• Przykłady CI/CD wzbogaconego o AI w środowiskach korporacyjnych
• Integracja z platformami chmurowymi i mikroserwisami
• Wyzwania, zalecenia i najlepsze praktyki

Podsumowanie i kolejne kroki