AI-Driven Deployment Orchestration & Auto-Rollback Schulung

AI for DevOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz zur Verbesserung von Prozessen der kontinuierlichen Integration, Tests, Bereitstellung und Lieferung durch intelligente Automatisierung und Optimierungstechniken.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene DevOps-Professionals, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in ihre CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um Geschwindigkeit, Genauigkeit und Qualität zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AI-Tools in CI/CD-Workflow einbinden für intelligente Automatisierung.
• AI-gestütztes Testen, Code-Analyse und Veränderungsinpaktdetektion anwenden.
• Berechnungs- und Bereitstellungsmethoden mithilfe von vorhersagbaren Erkenntnissen optimieren.
• Spurenverfolgung und kontinuierliche Verbesserung unter Verwendung AI-gestützter Rückmeldeschleifen implementieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praxisorientierte Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Für eine anpassungsfähige Ausbildung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.

AI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.

Upon completion of this course, participants will be able to:

• Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
• Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
• Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
• Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.

Format of the Course

• Guided discussions supported by real-world scenarios.
• Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
• Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.

Course Customization Options

• To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) wird zunehmend verwendet, um Incidents vor ihrer Entstehung zuvorzuwarnen und die Ursachenanalyse (RCA) automatisiert zu beschleunigen, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösungszeit zu verkürzen.

Diese von einem Lehrer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Professionals, die vorausschauende Analyse implementieren, Automatisierung der Behebung und das Design intelligenter RCA-Prozesse mit AIOps Werkzeugen und maschinellem Lernen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster vor Systemausfällen zu erkennen.
• RCA-Prozesse basierend auf der Korrelation mehrerer Quellen von Protokollen und Metriken automatisiert einzurichten.
• Warnungs- und Behebungsprozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einem Live-Lab-Umfeld.

Anpassungs-Optionen des Kurses

• Bitte kontaktieren Sie uns, um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Betriebsabläufe) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analytik zur Automatisierung und Verbesserung von IT-Operationen anwendet, insbesondere im Bereich der Überwachung, der Ereigniserkennung und -behandlung.

Dieses instructor-led Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Betriebsexperten, die Techniken von AIOps einsetzen möchten, um Metriken und Protokolle zu korrelieren, den Alarm-Lärm zu reduzieren und durch intelligente Automatisierung die Beobachtbarkeit zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Protokolle, Metriken und Spuren zu korrelieren, um die Ursachen festzustellen.
• Den Alarm-Frust durch intelligente Filterung und Lärmsuppression zu reduzieren.
• Open-Source oder kommerzielle Tools zum automatischen Überwachen und Beantworten von Ereignissen zu verwenden.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übungsaufgaben und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Ein von Open-Source-Tools vollständig erstellter AIOps-Pfad ermöglicht Teams, kosteneffektive und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Warnmeldungen in Produktionsumgebungen zu entwerfen.

Dieser durch den Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die einen end-to-end AIOps-Pfad mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Logs, Metriken und Spuren zu sammeln und zu normalisieren.
• ML-Modelle anzuwenden, um Anomalien zu erkennen und Vorfallprognosen zu erstellen.
• Warnmeldungen und Remediierung mit Open-Source-Tools automatisieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisfälle.
• Hand-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung an diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

AI-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.

Upon completing this workshop, participants will be prepared to:

• Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
• Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
• Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
• Optimize test strategies based on predictive failure analytics.

Format of the Course

• Guided technical lectures supported by expert insights.
• Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
• Applied experimentation within a controlled testing environment.

Course Customization Options

• If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.

AI-gestützte QA-Automatisierung verbessert traditionelle Tests durch die Erstellung intelligenter Testfälle, die Optimierung der Regressionserfassung und die Integration intelligenter Qualitätsgattern in CI/CD-Pipelines für skalierbare und zuverlässige Softwarelieferungen.

Dieser von einem Lehrkräfte geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene im Bereich QA und DevOps, die AI-Werkzeuge verwenden möchten, um Qualitätssicherung in kontinuierlichen Integrationen und -Deployment-Prozessen zu automatisieren und zu skalieren.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Tests mit AI-gestützten Automatisierungsplattformen zu generieren, zu priorisieren und zu pflegen.
• Intelligente QA-Gattern in CI/CD-Pipelines zu integrieren, um Regressionsfehler zu vermeiden.
• AI zur explorativen Testung, Defektprognose und Analysen von instabilen Tests zu nutzen.
• Die Testzeit und -abdeckung bei agilen Projekten mit schnellem Tempo zu optimieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um ein Arrangement vorzunehmen.

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

GitHub Copilot ist ein künstlich-intelligenzgestützter Code-Assistent, der Entwicklungs- und DevOps-Aufgaben automatisiert, darunter die Erstellung von YAML-Konfigurationen, GitHub Actions und Bereitstellungsskripten.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Profis mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die GitHub Copilot nutzen möchten, um DevOps-Aufgaben zu optimieren, Automatisierung zu verbessern und Produktivität zu steigern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot zur Unterstützung bei Shell-Skripten, Konfiguration und CI/CD-Pipelines zu verwenden.
• AI-Code-Vervollständigungen in YAML-Dateien und GitHub Actions zu nutzen.
• Test-, Bereitstellungs- und Automatisierungsabläufe zu beschleunigen.
• Copilot verantwortungsbewusst einzusetzen, wobei sie die Grenzen und Best Practices von KI verstehen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns, um einen Termin zu vereinbaren.

DevSecOps mit KI ist die Praxis der Integration künstlicher Intelligenz in DevOps Pipelines, um Schwachstellen proaktiv zu erkennen, Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen und Reaktionen automatisch abzuspeichern während des gesamten Software-Lieferzyklus.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene DevOps und Sicherheitsexperten, die AI-basierte Werkzeuge und -Praktiken einsetzen möchten, um die Sicherheitsautomatisierung in Entwicklung und Bereitstellungspipelines zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-getriebene Sicherheitstools in CI/CD-Pipelines einzubetten.
• Statische und dynamische Analyse mit KI zur früheren Erkennung von Problemen einsetzen.
• Automatisierte Geheimniserkennung, Code-Schwachstellen-Scanning und Abhängigkeitsrisikoanalyse durchführen.
• Proaktives Bedrohungsmodellieren und Richtlinienenforcement mit intelligenten Techniken ermöglichen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Für eine individuelle Anpassung dieses Kurses kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Unternehmensplattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Möglichkeiten zur Erkennung von Anomalien, Zusammenführung von Warnmeldungen und der Automatisierung von Reaktionen in großen IT-Umgebungen.

Dieser durch Trainer geführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe Unternehmens-IT-Mannschaften, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungsstacks und operative Workflows integrieren möchten.

Zum Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren und Integrieren von Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine einheitliche AIOps-Architektur.
• Zusammenführen von Metriken, Protokollen und Ereignissen über verteilte Systeme mit künstl. intelligenter Analyse.
• Automatisieren der Erkennung, Priorisierung und Reaktion auf Vorfälle mithilfe eingebaute und benutzerdefinierter Workflows.
• Leistungsoptimierung, Reduzierung der MTTR und Verbesserung der operativen Effizienz unter Unternehmenstauglichkeit.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hand-on-Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Arrangementierung.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Werkzeuge für Beobachtbarkeit in modernen Infrastrukturen, während Maschinelles Lernen diese Werkzeuge mit prädiktiven und intelligenten Erkenntnissen erweitert, um die Operationalitätsentscheidungen zu automatisieren.

Dieses von einem Lehrer begleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an mittelgradige Beobachtbarkeitsprofis, die ihre Überwachungsinfrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken mit Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Zum Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren von Prometheus und Grafana für Beobachtbarkeit über Systeme und Dienste.
• Sammeln, Speichern und Visualisieren von hochwertigen Zeitreihendaten.
• Anwendung von Maschinellem Lernen zur Auswertung von Anomalien und Prognosen.
• Erstellen intelligenter Warnregeln basierend auf prädiktiven Erkenntnissen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs bitten wir Sie, sich bei uns für ein Arrangement zu melden.

LLMs und autonome Agentenframeworks wie AutoGen und CrewAI revolutionieren die Art und Weise, wie DevOps-Teams Aufgaben wie Änderungsverfolgung, Testgenerierung und Alert-Prüfung durch Simulation menschenähnlicher Zusammenarbeit und Entscheidungen automatisieren.

Dieses von einem Trainer begleitete Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die Workflow-Automatisierungen für DevOps, gesteuert durch Large Language Models (LLMs) und mehrere Agentensysteme, entwerfen und implementieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• LLM-basierte Agenten in CI/CD-Workflow für intelligente Automatisierung zu integrieren.
• Mithilfe von Agenten Testgenerierung, Commit-Analyse und Änderungsübersichten zu automatisieren.
• Verschiedene Agenten zur Prüfung von Alerts, zum Generieren von Antworten und zur Bereitstellung von DevOps-Empfehlungen zu koordinieren.
• Verwendend offener Quellen sicherheitsrelevante und wartbare agentengeführte Workflows aufzubauen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisarbeit.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungs-Optionen des Kurses

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Anfrage.

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.

Self-healing automation is the practice of using intelligent systems to detect pipeline failures, identify root causes, and trigger real-time recovery actions.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to integrate AI-driven incident detection and automated remediation into their delivery pipelines.

On completion of this course, participants will gain the ability to:

• Monitor pipelines using AI-based anomaly detection models.
• Design automated recovery workflows to resolve failures instantly.
• Implement intelligent feedback loops that prevent recurring issues.
• Enhance overall resilience and reliability in CI/CD systems.

Format of the Course

• Expert-led presentations with real-world examples.
• Applied exercises focused on pipeline reliability challenges.
• Hands-on development of automated resolution mechanisms in a lab setup.

Course Customization Options

• For tailored content addressing your organization’s workflows or incident-response needs, please contact us to arrange.