DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline - Plan Szkolenia

AI for DevOps is the application of artificial intelligence to enhance continuous integration, testing, deployment, and delivery processes with intelligent automation and optimization techniques.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps professionals who wish to incorporate AI and machine learning into their CI/CD pipelines to improve speed, accuracy, and quality.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate AI tools into CI/CD workflows for intelligent automation.
• Apply AI-based testing, code analysis, and change impact detection.
• Optimize build and deployment strategies using predictive insights.
• Implement traceability and continuous improvement using AI-enhanced feedback loops.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AIOps (Sztuczna inteligencja dla IT) jest coraz częściej używana do przewidywania incydentów zanim nastąpią i automatyzowania analizy przyczyn pierwotnych (RCA) w celu minimalizacji przestojów i przyspieszenia rozwiązywania problemów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów IT, którzy chcą wdrożyć prognozowanie, automatyzować naprawy i projektować inteligentne przepływy analizy przyczyn pierwotnych za pomocą 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 naprawiania z istniejącymi platformami.
• Wdrażać i skalować inteligentne przewidywania AIOps w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zapytać o dostosowany kurs dla tego szkolenia, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

AIOps Fundamentals: Monitoring, Correlation, and Intelligent AlertingWprowadzenie do AIOpsWprowadzenie do AIOpsCo to jest AIOps i dlaczego jest ważneMonitorowanie tradycyjne vs. obserwowalność w oparciu o AIOpsArchitektura AIOps i kluczowe komponentyZbieranie i normalizowanie danych operacyjnychTypy danych obserwowalności: metryki, logi i śladyImportowanie danych z wielu źródeł (serwery, kontenery, chmura)Używanie agentów i eksportów (Prometheus, Beats, Fluentd)Korelacja danych i wykrywanie anomaliiKorelacja szeregów czasowych i metody statystyczneUżywanie modeli ML do wykrywania anomaliiWykrywanie incydentów w rozproszonych systemachAlerting i redukcja hałasuProjektowanie inteligentnych reguł alertów i progówSupresja, deduplikacja i grupowanie alertówIntegracja z Alertmanager, Slack, PagerDuty lub OpsgenieAnaliza przyczyn i wizualizacjaUżywanie dashboradów do wizualizacji metryk i wykrywania trendówEksplorowanie zdarzeń i linii czasowych dla RCAŚledzenie problemów przez warstwy z narzędziami do śledzenia rozproszonegoAutomatyzacja i naprawaWywyływanie automatycznych skryptów lub przepływów pracy z incydentówIntegracja z systemami ITSM (ServiceNow, Jira)Przykłady zastosowań: samo-leczenie, skalowanie, przekierowywanie ruchuPlatformy AIOps open source i komercyjnePrzegląd narzędzi: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, DynatraceKryteria oceny do wyboru platformy AIOpsDemonstracja i praca z wybranym zestawemPodsumowanie i następne krokiAIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) jest praktyką, która stosuje uczenie maszynowe i analitykę do automatyzacji i poprawy operacji IT, zwłaszcza w dziedzinach monitorowania, wykrywania i reagowania na incydenty.To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla profesjonalistów IT operacyjnych na poziomie średnim, którzy chcą wdrożyć techniki AIOps w celu korelacji metryk i logów, redukcji hałasu alertów i poprawy obserwowalności przez inteligentną automatyzację.Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:Zrozumieć zasady i architekturę platform AIOps.Korelować dane między logami, metrykami i śladami w celu identyfikacji przyczyn podstawowych.Zredukować zmęczenie alertami przez inteligentne filtrowanie i supresję hałasu.Używać narzędzi open source lub komercyjnych do automatycznego monitorowania i reagowania na incydenty.Format kursuInteraktywne wykłady i dyskusje.Wiele ćwiczeń i praktyki.Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.Opcje dostosowania kursuAby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby to uregulować.Zrozumienie koncepcji operacji IT i monitorowania systemówDoświadczenie z narzędziami monitorowania lub dashbordamiZnajomość podstawowych formatów logów i metrykGrupy doceloweZespoły operacyjne odpowiedzialne za infrastrukturę i aplikacjeSite Reliability Engineers (SREs)Zespoły monitorowania IT i obserwowalności

Rurociadło AIOps zbudowane w całości z narzędzi open source pozwala zespołom na projektowanie ekonomicznych i elastycznych rozwiązań dla monitorowania, wykrywania anomalii i inteligentnego alertowania w środowiskach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą zbudować i wdrożyć rurociadło AIOps od początku do końca, korzystając z narzędzi takich jak Prometheus, ELK, Grafana i niestandardowe modele ML.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować architekturę AIOps za pomocą wyłącznie komponentów open source.
• Zbierać i normalizować dane z logów, metryk i śladów.
• Zastosować modele ML do wykrywania anomalii i prognozowania incydentów.
• Automatyzować alertowanie i naprawianie za pomocą narzędzi open source.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboryjnym na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowany szkoleniowy kurs, skontaktuj się z nami, aby umówić się.

AI-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant that helps automate development tasks, including DevOps operations such as writing YAML configurations, GitHub Actions, and deployment scripts.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to use GitHub Copilot to streamline DevOps tasks, improve automation, and boost productivity.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use GitHub Copilot to assist with shell scripting, configuration, and CI/CD pipelines.
• Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
• Accelerate testing, deployment, and automation workflows.
• Apply Copilot responsibly with an understanding of AI limitations and best practices.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Platformy AIOps w przedsiębiorstwach, takie jak Splunk, Moogsoft i Dynatrace, zapewniają potężne możliwości wykrywania anomalii, korygowania alertów i automatyzowania odpowiedzi w dużych środowiskach IT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów IT przedsiębiorstw o poziomie średnim, którzy chcą zintegrować narzędzia AIOps z ich istniejącą obserwacją i przepływami operacyjnymi.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować i integrować Splunk, Moogsoft i Dynatrace w zunifikowaną architekturę AIOps.
• Korelować metryki, logi i zdarzenia w rozproszonych systemach za pomocą analizy napędzanej AI.
• Automatyzować wykrywanie, priorytyzację i odpowiedź na incydenty za pomocą wbudowanych i niestandardowych przepływów.
• Optymalizować wydajność, zmniejszać średni czas naprawy i poprawiać efektywność operacyjną na skalę przedsiębiorstwa.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowania kursu

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

Prometheus i Grafana są szeroko stosowanymi narzędziami do obserwowalności w nowoczesnej infrastrukturze, podczas gdy uczenie maszynowe wzmaga te narzędzia dzięki przewidywanym i inteligentnym wglądom, automatyzując decyzje dotyczące operacji.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów obserwowalności na poziomie średnim, którzy chcą zmodernizować swoją infrastrukturę monitorowania poprzez integrację praktyk AIOps przy użyciu Prometheus, Grafana i technik ML.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować Prometheus i Grafana do obserwacji w systemach i usługach.
• Zbierać, przechowywać i wizualizować wysokiej jakości dane szeregów czasowych.
• Zastosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i prognozowania.
• Budować inteligentne reguły alertów na podstawie przewidywanych wglądów.

Format Kursu

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

Opcje Personalizacji Kursu

• Aby zażądać spersonalizowanego szkolenia dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.