CI/CD für KI: Automatisierte Docker-basierte Modell-Builds und Bereitstellungen 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.

Dieser live angebotene, instruktorgeführte Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Observability- und SRE-Ingenieurinnen und -Ingenieure, die LLMs und KI in ihre Überwachungs-, Alarmierungs- und Incident-Analyse-Arbeitsabläufe integrieren möchten.

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.

Diese praxisnahe, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an SRE- und DevOps-Engineers, die KI-Agenten für autonome IT-Betriebsabläufe gestalten, entwickeln und sicher einsetzen möchten.

Die KI-gestützte Überwachung der Compliance ist eine Disziplin, die intelligente Automatisierung einsetzt, um Policy-Anforderungen über den gesamten Software-Lieferlebenszyklus hinweg zu erkennen, durchzusetzen und zu validieren.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Erfahrungsgrad, die KI-gesteuerte Compliance-Kontrollen in ihre CI/CD-Pipelines integrieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• KI-basierte Prüfungen anzuwenden, um Compliance-Lücken während der Software-Builds zu identifizieren.
• Intelligente Policy-Engines zur Durchsetzung regulatorischer, sicherheitsrelevanter und lizenzrechtlicher Standards einzusetzen.
• Konfigurationsdrift und Abweichungen automatisch zu erkennen.
• Echtzeit-Compliance-Berichte in die Lieferprozesse zu integrieren.

Format des Kurses

• Instruktionsgeleitete Präsentationen, unterstützt durch praxisnahe Beispiele.
• Praxisübungen mit Fokus auf realen CI/CD-Compliance-Szenarien.
• Anwendendes Experimentieren in einer kontrollierten DevSecOps-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Ihre Organisation maßgeschneiderte Compliance-Integrationen benötigt, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

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.

Diese instrukteursgeführte, lebendige Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure und Plattformteams, die robuste operative Pipelines für LLM-gestützte Anwendungen im Grossbetrieb aufbauen müssen.

Diese instructor-led-Liveschulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Sicherheits- und ML-Ingenieure, die Angriffe auf ML-Modelle und LLM-gestützte Anwendungen identifizieren, testen und abwehren müssen.