Szkolenia AI for DevOps w Polsce

An AIOps pipeline built entirely with open-source tools allows teams to design cost-effective and flexible solutions for observability, anomaly detection, and intelligent alerting in production environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to build and deploy an end-to-end AIOps pipeline using tools like Prometheus, ELK, Grafana, and custom ML models.

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

• Design an AIOps architecture using only open-source components.
• Collect and normalize data from logs, metrics, and traces.
• Apply ML models to detect anomalies and predict incidents.
• Automate alerting and remediation using open tooling.

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.

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.

Enterprise AIOps platforms like Splunk, Moogsoft, and Dynatrace provide powerful capabilities for detecting anomalies, correlating alerts, and automating responses across large-scale IT environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level enterprise IT teams who wish to integrate AIOps tools into their existing observability stack and operational workflows.

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

• Configure and integrate Splunk, Moogsoft, and Dynatrace into a unified AIOps architecture.
• Correlate metrics, logs, and events across distributed systems using AI-driven analysis.
• Automate incident detection, prioritization, and response with built-in and custom workflows.
• Optimize performance, reduce MTTR, and improve operational efficiency at enterprise scale.

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.

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.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) is increasingly being used to predict incidents before they occur and automate root cause analysis (RCA) to minimize downtime and accelerate resolution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level IT professionals who wish to implement predictive analytics, automate remediation, and design intelligent RCA workflows using AIOps tools and machine learning models.

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

• Build and train ML models to detect patterns leading to system failures.
• Automate RCA workflows based on multi-source log and metric correlation.
• Integrate alerting and remediation processes into existing platforms.
• Deploy and scale intelligent AIOps pipelines in production environments.

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.

DevSecOps with AI is the practice of integrating artificial intelligence into DevOps pipelines to proactively detect vulnerabilities, enforce security policies, and automate response actions throughout the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps and security professionals who wish to apply AI-based tools and practices to enhance security automation across development and deployment pipelines.

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

• Embed AI-driven security tools into CI/CD pipelines.
• Use static and dynamic analysis powered by AI to detect issues earlier.
• Automate secrets detection, code vulnerability scanning, and dependency risk analysis.
• Enable proactive threat modeling and policy enforcement using intelligent techniques.

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.

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.

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 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