Plan Szkolenia

Wprowadzenie do potoków CI/CD i Kubiya AI

  • Przegląd koncepcji i procesów CI/CD
  • Wprowadzenie do Kubiya AI i jego roli w automatyzacji DevOps
  • Omówienie kluczowych funkcji Kubiya AI

Integracja Kubiya AI z popularnymi narzędziami CI/CD

  • Konfiguracja Kubiya AI z Jenkinsem
  • Integracja Kubiya AI z GitLab CI
  • Łączenie Kubiya AI z potokami opartymi na Dockerze

Automatyzacja zadań w potokach CI/CD za pomocą Kubiya AI

  • Automatyzacja oparta na AI dla etapów budowania, testowania i wdrażania
  • Zmniejszenie potrzeby ręcznej interwencji dzięki automatyzacji AI
  • Usprawnienie zarządzania potokami i rozwiązywania problemów

Monitorowanie i zarządzanie potokami CI/CD przy użyciu AI

  • Monitorowanie stanu potoków w czasie rzeczywistym
  • Proaktywne wykrywanie problemów za pomocą analizy AI
  • Automatyczne powiadomienia i przepływy rozwiązywania problemów

Zaawansowane zastosowania AI w potokach CI/CD

  • Optymalizacja alokacji zasobów oparta na AI
  • Analiza predykcyjna dotycząca awarii potoków
  • Wykrywanie anomalii w potokach CI/CD za pomocą AI

Zwiększenie bezpieczeństwa potoków CI/CD z wykorzystaniem AI

  • Wykorzystanie AI do wykrywania luk w zabezpieczeniach
  • Usprawnienie procesów przeglądu kodu za pomocą AI
  • Zapewnienie zgodności z automatycznymi kontrolami opartymi na AI

Skalowanie potoków CI/CD z wykorzystaniem AI

  • Zarządzanie dużymi środowiskami DevOps za pomocą AI
  • Automatyzacja skalowania infrastruktury CI/CD
  • Studia przypadków skalowalności z wykorzystaniem AI w produkcji

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość potoków CI/CD
  • Doświadczenie w pracy z narzędziami DevOps (np. Jenkins, GitLab)
  • Znajomość procesów automatyzacji

Grupa docelowa

  • Inżynierowie DevOps
  • Menedżerowie potoków CI/CD
  • Specjaliści ds. automatyzacji infrastruktury
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie