Dauerhafte Compliance mit KI: Governance in CI/CD Schulung

Bei der KI-gesteuerten Orchestrierung des Deployment-Prozesses werden Machine Learning und Automatisierung eingesetzt, um Rollout-Strategien zu steuern, Anomalien zu erkennen und bei Bedarf ein automatisches Zurückrollen (Rollback) auszulösen.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Know-how, die ihre Deployment-Pipelines durch KI-gestützte Entscheidungsfindung und Resilienzfähigkeiten optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• KI-unterstützte Rollout-Strategien für sicherere Deployments implementieren.
• Deployment-Risiken mithilfe von Machine-Learning-Erkenntnisse vorhersagen.
• Automatisierte Rollback-Workflows basierend auf Anomalieerkennung integrieren.
• Die Observability verbessern, um eine intelligente Orchestrierung zu unterstützen.

Kursformat

• Vom Dozenten geleitete Demonstrationen mit technischen Vertiefungen.
• Praxisorientierte Szenarien, die sich auf Deployment-Experimente konzentrieren.
• Praktische Labore, die reale Orchestrierungsherausforderungen simulieren.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Maßgeschneiderte Integrationen, Toolchain-Unterstützung oder Workflow-Anpassungen können auf Anfrage organisiert werden.

KI für DevOps bezeichnet den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Prozesse der kontinuierlichen Integration, Testung, Bereitstellung und Lieferung durch intelligente Automatisierung und Optimierungsmethoden.

Diese von Dozent:innen geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Fachleute mit mittlerem Erfahrungslevel, die KI- und Machine-Learning-Methoden in ihre CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um Geschwindigkeit, Genauigkeit und Qualität zu steigern.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• KI-Tools in CI/CD-Arbeitsabläufe zur intelligenten Automatisierung zu integrieren.
• KI-basierte Testverfahren, Codeanalysen und Erkennung von Änderungsauswirkungen anzuwenden.
• Build- und Bereitstellungsstrategien mithilfe prädiktiver Erkenntnisse zu optimieren.
• Nachverfolgbarkeit und kontinuierliche Verbesserung durch KI-gestützte Feedbackschleifen umzusetzen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praxiselemente.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

KI-gesteuerte Rollout-Kontrolle ist ein Ansatz, der maschinelles Lernen, Musteranalyse und adaptive Entscheidungsmodelle auf Feature-Flag-Operationen und Canary-Testing-Workflows anwendet.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure sowie technische Leitungspersonen mit mittlerem Kenntnisstand, die die Zuverlässigkeit ihrer Releases verbessern und Entscheidungen zur Feature-Freigabe mithilfe von KI-gestützter Analyse optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• KI-basierte Entscheidungsmodelle zur Bewertung des Risikos neuer Feature-Freigaben anzuwenden.
• Canary-Analysen mittels Leistungs-, Verhaltens- und Betriebsindikatoren zu automatisieren.
• Intelligente Bewertungssysteme in Feature-Flag-Plattformen zu integrieren.
• Rollout-Strategien zu entwerfen, die sich dynamisch an Echtzeitdaten anpassen.

Kursformat

• Geführte Diskussionen mit Unterstützung realer Szenarien.
• Praktische Übungen mit Schwerpunkt auf KI-verbesserten Rollout-Strategien.
• Praktische Implementierung in einer simulierten Feature-Flag- und Canary-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Inhalte oder die Integration unternehmensspezifischer Tooling-Lösungen kontaktieren Sie uns bitte.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wird zunehmend eingesetzt, um Incidents vorherzusagen, bevor sie eintreten, und die Root-Cause-Analyse (RCA) zu automatisieren, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösung zu beschleunigen.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute auf fortgeschrittenem Niveau, die prädiktive Analytik implementieren, Remediation automatisieren und intelligente RCA-Workflows mit AIOps-Tools und Machine-Learning-Modellen entwerfen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• ML-Modelle erstellen und trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Workflows basierend auf der Korrelation von Logs und Metriken aus mehreren Quellen automatisieren.
• Alarmierungs- und Remediation-Prozesse in bestehende Plattformen integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitstellen und skalieren.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Zahlreiche Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analysen einsetzt, um IT-Betriebstätigkeiten zu automatisieren und zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Überwachung, Fehlererkennung und Reaktion.

Diese von einer Lehrkraft geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte auf mittlem Level, die AIOps-Techniken implementieren möchten, um Metriken und Logs zu korrelieren, Alert-Lärm zu reduzieren und die Observability durch intelligente Automatisierung zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:

• die Prinzipien und die Architektur von AIOps-Plattformen verstehen.
• Daten über Logs, Metriken und Traces hinweg korrelieren können, um Fehlerursachen zu identifizieren.
• Alert-Ermüdung durch intelligentes Filtering und Rauschunterdrückung reduzieren können.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools zur automatischen Überwachung und Reaktion auf Vorfälle einsetzen können.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Eine vollständig mit Open-Source-Tools aufgebaute AIOps-Pipeline ermöglicht es Teams, kosteneffiziente und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Alerting-Prozesse in Produktionsumgebungen zu designen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieurinnen und Ingenieure, die eine durchgängige AIOps-Pipeline mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana sowie eigenen ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Eine AIOps-Architektur ausschliesslich mit Open-Source-Komponenten entwerfen.
• Daten aus Logs, Metriken und Traces sammeln und normalisieren.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien und Vorhersage von Incidents einsetzen.
• Alerting und Remediation mittels Open-Source-Tools automatisieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Umfassende Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

KI-gestützte Testgenerierung umfasst eine Reihe von Techniken und Tools, die die automatische Erstellung von Testfällen sowie die Vorhersage von Testlücken mithilfe des maschinellen Lernens ermöglichen.

Dieses instructor-led-Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die KI-Techniken einsetzen möchten, um Tests automatisch zu generieren und Bereiche mit unzureichender Abdeckung vorherzusagen.

Nach Abschluss dieses Workshops sind die Teilnehmer in der Lage:

• KI-Modelle zur Erstellung effektiver Unit-, Integrations- und End-to-End-Testszenarien zu nutzen.
• Codebasen mittels maschinellen Lernens zu analysieren, um potenzielle Abdeckungsblindstellen aufzudecken.
• KI-basierte Testgenerierung in CI/CD-Abläufe zu integrieren.
• Teststrategien basierend auf prädiktiven Ausfallanalysen zu optimieren.

Kursformat

• Geleitete technische Vorträge mit Experteneinblicken.
• Szenariobasierte Übungsphasen und praktische Übungen.
• Praktische Experimente in einer kontrollierten Testumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie diese Schulung auf Ihre Toolchain oder Workflows anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

KI-gestützte QA-Automatisierung verbessert das traditionelle Testen durch die Erzeugung intelligenter Testfälle, die Optimierung der Regressionstests und die Integration intelligenter Qualitätsgates in CI/CD-Pipelines für skalierbare und zuverlässige Softwarebereitstellungen.

Dieses von Dozent:innen geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an QA- und DevOps-Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die KI-Tools einsetzen möchten, um Qualitätssicherung in Continuous Integration- und Deployment-Workflows zu automatisieren und zu skalieren.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmende:

• Tests mit KI-gestützten Automatisierungsplattformen generieren, priorisieren und pflegen.
• Intelligente QA-Gates in CI/CD-Pipelines integrieren, um Regressionen zu verhindern.
• KI für exploratives Testen, Defektvorhersage und Analyse von Test-Flakiness verwenden.
• Testzeiten und -abdeckung in schnelllebigen agilen Projekten optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viel Übung und praktische Anwendung.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

CI/CD für KI ist ein strukturierter Ansatz zur Automatisierung der Modellverpackung, Tests, Containerisierung und Bereitstellung mittels Continuous Integration und Continuous Delivery Pipelines.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Niveau, die Ende-zu-Ende-AI-Modell-Lieferketten mit Docker- und CI/CD-Plattformen automatisieren möchten.

Nach Abschluss der Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Automatisierte Pipelines zum Erstellen und Testen von AI-Modellcontainern zu erstellen.
• Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit für Modelllebenszyklen zu implementieren.
• Automatisierte Bereitstellungsstrategien für AI-Dienste zu integrieren.
• CI/CD-Best Practices, die auf Machine-Learning-Operationen zugeschnitten sind, anzuwenden.

Kursformat

• Dozentengeleitete Präsentationen und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und praktische Implementierungsübungen.
• Realistische CI/CD-Workflow-Simulationen in einer kontrollierten Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Wenn Ihre Organisation maßgeschneiderte Pipeline-Workflows oder Plattformintegrationen benötigt, kontaktieren Sie uns bitte, um diesen Kurs anzupassen.

GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Coding-Assistent, der bei der Automatisierung von Entwicklungsaufgaben hilft, darunter DevOps-Operationen wie das Erstellen von YAML-Konfigurationen, GitHub Actions und Deployment-Skripts.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Berufstätige im Anfänger- bis Mittelstufenbereich, die GitHub Copilot nutzen möchten, um DevOps-Aufgaben zu optimieren, die Automatisierung voranzutreiben und die Produktivität zu steigern.

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

• GitHub Copilot zur Unterstützung von Shell-Skripting, Konfiguration und CI/CD-Pipelines einzusetzen.
• Die KI-gestützte Code-Vervollständigung in YAML-Dateien und GitHub Actions zu nutzen.
• Test-, Deployment- und Automatisierungsabläufe zu beschleunigen.
• Copilot verantwortungsbewusst anzuwenden, indem sie die Grenzen der KI verstehen und Best Practices befolgen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Sie ein angepasstes Training für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

DevSecOps mit KI bezeichnet die Praxis, künstliche Intelligenz in DevOps-Pipelines zu integrieren, um Schwachstellen proaktiv zu erkennen, Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen und Reaktionsmassnahmen während des gesamten Software-Lebenszyklus zu automatisieren.

Diese von Instruktoren geleitete Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler- und Sicherheitsexperten mit mittlerem Kenntnisstand, die KI-gestützte Tools und Praktiken anwenden möchten, um die Sicherheitsautomatisierung in Entwicklungs- und Deployment-Pipelines zu verbessern.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• KI-gesteuerte Sicherheitstools in CI/CD-Pipelines einbetten.
• Statische und dynamische Analysen mit KI-Unterstützung nutzen, um Probleme früher zu erkennen.
• Die Erkennung von Secrets, das Scannen auf Code-Schwachstellen sowie die Risikoanalyse von Abhängigkeiten automatisieren.
• Proaktives Threat Modeling und die Durchsetzung von Richtlinien mit intelligenten Techniken ermöglichen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praxisaufgaben.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Enterprise AIOps-Plattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Funktionen zur Erkennung von Anomalien, Korrelation von Alarmen und Automatisierung von Reaktionen in grossflächigen IT-Umgebungen.

Diese dozentengestützte Live- Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Teams auf fortgeschrittenem Ebene, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungs- und Operational Workflows integrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmer:

• Splunk, Moogsoft und Dynatrace konfigurieren und in eine einheitliche AIOps-Architektur integrieren.
• Metriken, Logs und Ereignisse über verteilte Systeme hinweg mit KI-gesteuerter Analyse korrelieren.
• Incident-Erkennung, Priorisierung und Reaktionen mit integrierten und benutzerdefinierten Workflows automatisieren.
• Performance optimieren, MTTR reduzieren und die operative Effizienz im Massstab unternehmenweit verbessern.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Ausführliche Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individualisierungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine individualisierte Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Terminvereinbarung.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Tools für Observability in der modernen Infrastruktur, während maschinelles Lernen diese Tools durch prädiktive und intelligente Erkenntnisse erweitert, um operative Entscheidungen zu automatisieren.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Intermediate-Level-Observability-Profis, die ihre Überwachungsumgebung modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken unter Verwendung von Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• Prometheus und Grafana für Observability über Systeme und Dienste hinweg konfigurieren.
• Hochwertige Zeitreihendaten sammeln, speichern und visualisieren.
• Maschinelle Lernmodelle für Anomalieerkennung und Forecasting anwenden.
• Intelligente Alert-Regeln basierend auf prädiktiven Erkenntnissen erstellen.

Kursformat

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

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

LLMs und autonome Agent-Frameworks wie AutoGen und CrewAI verändern die Art und Weise, wie DevOps-Teams Aufgaben wie Change-Tracking, Testgenerierung und Alert-Triage automatisieren, indem sie menschähnliche Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung simulieren.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieurinnen und Ingenieure, die DevOps-Automatisierungsworkflows entwerfen und implementieren möchten, die von Grossen Sprachmodellen (LLMs) und Multi-Agent-Systemen angetrieben werden.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• LLM-basierte Agenten in CI/CD-Workflows für intelligente Automatisierung zu integrieren.
• Testgenerierung, Commit-Analyse und Zusammenfassungen von Änderungen mithilfe von Agenten zu automatisieren.
• Mehrere Agenten zur Bewältigung von Alerts, Generierung von Antworten und Bereitstellung von DevOps-Empfehlungen zu koordinieren.
• Sichere und wartbare Agent-gestützte Workflows mit Open-Source-Frameworks aufzubauen.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übungs- und Praxiszeit.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten für den Kurs

• Um einen maßgeschneiderten Kurs für dieses Thema anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Prädiktive Build-Optimierung bezeichnet die Praxis, maschinelle Lernverfahren (Machine Learning) einzusetzen, um das Verhalten von Builds zu analysieren und deren Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit sowie Ressourcennutzung zu verbessern.

Diese instructor-led-Schulung (live, online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurprofessionalinnen und -professionalen mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihre Build-Pipelines durch Automatisierung, Prädiktion und intelligentes Caching mittels Machine-Learning-Techniken optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• ML-Methoden anzuwenden, um Leistungsmuster von Builds zu bewerten.
• Build-Fehler zu erkennen und basierend auf historischen Build-Logs vorherzusagen.
• ML-gestützte Caching-Strategien zu implementieren, um die Build-Dauer zu verkürzen.
• Prädiktive Analysen in bestehende CI/CD-Arbeitsabläufe zu integrieren.

Kursformat

• Dozentenbegleitete Vorträge und kollaborative Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Analyse und Modellierung von Build-Daten.
• Praxisorientierte Implementierung in einer simulierten CI/CD-Umgebung.

Möglichkeiten zur Individualisierung des Kurses

• Um diese Schulung an spezifische Toolchains oder Umgebungen anzupassen, setzen Sie sich bitte mit uns in Verbindung, um das Programm entsprechend zu konfigurieren.