AI-gestützte Testgenerierung und Abdeckungsvorhersage Schulung

Die AI-gesteuerte Bereitstellungsausführung ist ein Ansatz, der maschinelles Lernen und Automatisierung nutzt, um Ausführungsstrategien zu steuern, Anomalien zu erkennen und gegebenenfalls automatische Rollbacks auszulösen.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die ihre Bereitstellungspipelines durch AI-gestützte Entscheidungsfindung und Resilienzfähigkeit optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AI-gestützte Ausführungsstrategien für sicherere Bereitstellungen zu implementieren.
• Bereitstellungsrisiken mithilfe von maschinelles Lernen getriebenen Erkenntnissen vorherzusagen.
• Automatisierte Rollback-Abläufe basierend auf Anomalieerkennung zu integrieren.
• Die Beobachtbarkeit zu erhöhen, um intelligente Orchestrierung zu unterstützen.

Kursformat

• Dozentengeleitete Demonstrationen mit technischen Tiefgangsbesprechungen.
• Praxisnahe Szenarien, die sich auf Bereitstellungs-Experimente konzentrieren.
• Praktische Labore zur Simulation realer Orchestrationsherausforderungen.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Anpassbare Integrationen, Toolchain-Unterstützung oder Workflow-Anpassungen können auf Anfrage angeboten werden.

KI für DevOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz, um kontinuierliche Integrations-, Test-, Bereitstellungs- und Delivery-Prozesse mit intelligenten Automatisierungs- und Optimierungstechniken zu verbessern.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene DevOps-Profis, die KI und maschinelles Lernen in ihre CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um Geschwindigkeit, Genauigkeit und Qualität zu verbessern.

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

• KI-Tools in CI/CD-Abläufe für intelligente Automatisierung zu integrieren.
• AI-basierte Tests, Codeanalyse und Auswirkungsanalyse von Änderungen anzuwenden.
• Build- und Bereitstellungsstrategien mit vorhersagenden Erkenntnissen zu optimieren.
• Traceabilität und kontinuierliche Verbesserung durch AI-verstärkte Feedback-Schleifen umzusetzen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Zahlreiche Übungen und Praxisanwendungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

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

KI-gestützte Rollout-Steuung ist ein Ansatz, der maschinelles Lernen, Musteranalyse und adaptive Entscheidungsmodelle auf die Operation von Feature Flags und Canary-Testabläufen anwendet.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure und technische Leiter, die Releaseverlässlichkeit verbessern und Feature-Exposure-Entscheidungen mit KI-gestützter Analyse optimieren möchten.

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

• AI-basierte Entscheidungsmodelle anwenden, um das Risiko von neuen Features zu bewerten.
• Canary-Analysen mit Leistungs-, Verhaltens- und Betriebsindikatoren automatisieren.
• Intelligente Bewertungssysteme in Feature Flag-Plattformen integrieren.
• Rollout-Strategien entwerfen, die sich basierend auf Echtzeitdaten dynamisch anpassen.

Kursformat

• Gebührt von realen Szenarien unterstützte leitende Diskussionen.
• Praktische Übungen, die auf KI-gestützte Rollout-Strategien abstellen.
• Praktische Implementierung in einer simulierten Feature Flag- und Canary-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für angepassten Inhalt oder die Integration organisationsspezifischer Tools kontaktieren Sie uns bitte.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Betriebsabläufe) wird zunehmend verwendet, um Vorfälle vor deren Auftreten zuvorzusagen und die Ursachenanalyse (RCA) zu automatisieren, um Downtime zu minimieren und eine schnelle Lösung zu gewährleisten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Trainingssitzung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Profis, die vorausschauende Analysemethoden implementieren, automatische Fehlerbehebung und intelligente RCA-Abläufe mit AIOps-Werkzeugen und maschinellen Lernmodellen entwerfen möchten.

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

• Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen und zu trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Abläufe basierend auf der Korrelation von Log- und Metrikdaten aus mehreren Quellen zu automatisieren.
• Alarmierung und Fehlerbehebungsprozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übung und Praxis.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analysen zur Automatisierung und Verbesserung von IT-Operationen anwendet, insbesondere in den Bereichen Monitoring, Vorfallerkennung und -reaktion.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Betreiberfachkräfte, die AIOps-Techniken implementieren möchten, um Metriken und Logs zu korrelieren, Alarmmäßigkeit 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 Logs, Metriken und Traces zu korrelieren, um Ursachen zu identifizieren.
• Alarmmäßigkeit durch intelligente Filterung und Rauschunterdrückung zu reduzieren.
• Offene oder kommerzielle Tools zur automatischen Überwachung und Reaktion auf Vorfälle zu verwenden.

Kursformat

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

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

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-gestützte QA-Automatisierung verbessert traditionelle Testverfahren, indem sie intelligente Testfälle generiert, die Regressionstests optimiert und intelligente Qualitätsgates in CI/CD-Pipelines integriert, um skalierbare und verlässliche Softwarelieferungen zu gewährleisten.

Diese von einem Trainer angeführte, lebendige Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an QA- und DevOps-Profis mit fortgeschrittenem Niveau, die AI-Werkzeuge anwenden möchten, um die Qualitätsicherung in kontinuierlichen Integrations- und Bereitstellungsvorgängen zu automatisieren und zu skalieren.

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

• Tests mit AI-gestützten Automatisierungsplattformen zu generieren, priorisieren und zu pflegen.
• Intelligente QA-Gates in CI/CD-Pipelines zu integrieren, um Regressionen zu vermeiden.
• AI für exploratives Testen, Fehlerschätzung und Analyse von flakigen Tests zu nutzen.
• Die Testzeit und -abdeckung in schnellen agilen Projekten zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Handson-Implementierung in einer lebendigen Laborumgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu klären.

Die künstlich-intelligenzgestützte Überwachung der Compliance ist eine Disziplin, die intelligente Automatisierung anwendet, um Regelungsanforderungen im gesamten Software-Lieferzyklus zu erkennen, durchzusetzen und zu überprüfen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die KI-gestützte Compliance-Kontrollen in ihre CI/CD-Pipelines integrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• KI-basierte Überprüfungen anwenden, um Compliance-Lücken während der Software-Erstellung zu identifizieren.
• Intelligente Richtlinien-Engines verwenden, um regulatorische, Sicherheits- und Lizenzstandards durchzusetzen.
• Konfigurationsabweichungen und Abweichungen automatisch zu erkennen.
• Echtzeit-Compliance-Berichte in die Lieferabläufe zu integrieren.

Kursformat

• Trainergeleitete Präsentationen, die durch praktische Beispiele ergänzt werden.
• Praktische Übungen, die sich auf realistische CI/CD-Compliance-Szenarien konzentrieren.
• Angewandtes Experimentieren in einer kontrollierten DevSecOps-Laborumgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Wenn Ihre Organisation angepasste Compliance-Integrationen benötigt, kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

GitHub Copilot ist ein künstlich-intelligenzgestützter Code-Assistent, der die Automatisierung von Entwicklungsaufgaben unterstützt, einschließlich DevOps-Operationen wie dem Schreiben von YAML-Konfigurationen, GitHub Actions und Bereitstellungsskripten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Trainings (online oder vor Ort) richtet sich an Profis mit Anfänger- bis Mittelstufenkenntnissen, die GitHub Copilot verwenden möchten, um DevOps-Aufgaben zu optimieren, Automatisierungen zu verbessern und die Produktivität zu steigern.

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

• GitHub Copilot für Shell-Skripting, Konfiguration und CI/CD-Pipelines zu nutzen.
• KI-gestützte Code-Vervollständigung in YAML-Dateien und GitHub Actions zu nutzen.
• Test-, Bereitstellungs- und Automatisierungsworkflows zu beschleunigen.
• Copilot verantwortungsbewusst einzusetzen, wobei die Grenzen der KI und beste Praktiken berücksichtigt werden.

Kursformat

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

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

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.

Die Predictive Build Optimization ist die Praxis, maschinelles Lernen zu verwenden, um das Verhalten von Builds zu analysieren und die Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Ressourcennutzung zu verbessern.

Diese unter Anleitung des Dozenten durchgeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die lernen möchten, Build-Pipelines durch Automatisierung, Vorhersage und intelligente Caching-Strategien mit maschinellen Lernmethoden zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Techniken anzuwenden, um Leistungs-Muster von Builds zu bewerten.
• Aus historischen Build-Logs fehleranfällige Builds vorherzusagen und zu erkennen.
• ML-gesteuerte Caching-Strategien zu implementieren, um die Build-Dauern zu reduzieren.
• Vorhersageanalysen in vorhandene CI/CD-Arbeitsabläufe zu integrieren.

Kursformat

• Dozentengesteuerte Vorlesungen und kooperative Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Analyse und Modellierung von Build-Daten.
• Hands-on-Implementierungen in einer simulierten CI/CD-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Um dieses Training an spezifische Toolchains oder Umgebungen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm anzupassen.

Die Selbstheilung durch Automatisierung ist die Praxis, intelligente Systeme zu verwenden, um Pipelineausfälle zu erkennen, Ursachen zu identifizieren und Echtzeit-Wiederherstellungsmassnahmen auszulösen.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die KI-gestützte Vorfallerkennung und automatische Fehlerbehebung in ihre Bereitstellungspipelines integrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer die Fähigkeit erlangen:

• Pipelines mit AI-basierten Anomaliedetektionsmodellen zu überwachen.
• Automatisierte Wiederherstellungsworkflows zu entwerfen, um Ausfälle sofort zu beheben.
• Intelligente Feedback-Schleifen zu implementieren, die sich wiederholende Probleme verhindern.
• Die allgemeine Widerstandsfähigkeit und Zuverlässigkeit in CI/CD-Systemen zu verbessern.

Kursformat

• Expertengeführte Präsentationen mit realen Beispielen.
• Angewandte Übungen, die sich auf Pipeline-Zuverlässigkeitsprobleme konzentrieren.
• Praktische Entwicklung automatisierter Lösungsmechanismen in einem Laborumfeld.

Kursanpassungsoptionen

• Für maßgeschneiderten Inhalt, der auf die Workflows oder Vorfallantwortbedarfe Ihrer Organisation abgestimmt ist, kontaktieren Sie uns bitte zur Anpassung.