Schulungsübersicht

Einführung in CI/CD-Pipelines und Kubiya AI

  • Überblick über Konzepte und Prozesse von CI/CD
  • Einführung in Kubiya AI und seine Rolle in der DevOps-Automatisierung
  • Erkundung der wichtigsten Funktionen von Kubiya AI

Integrieren von Kubiya AI mit beliebten CI/CD-Tools

  • Einrichten von Kubiya AI mit Jenkins
  • Integration von Kubiya AI mit GitLab CI
  • Verbinden von Kubiya AI mit Docker-basierten Pipelines

Automatisieren von CI/CD-Pipeline-Aufgaben mit Kubiya AI

  • AI-gesteuerte Automatisierung für Bau-, Test- und Bereitstellungsstufen
  • Reduzierung der manuellen Eingriffe durch AI-Automatisierung
  • Verstreamlinung der Pipelineverwaltung und -fehlersuche

Überwachen und Verwalten von CI/CD-Pipelines mit KI

  • Echtzeitüberwachung der Pipelinegesundheit
  • Proaktive Problemidentifizierung mit AI-Analysen
  • Automatisierte Benachrichtigungen und Problemlösungsabläufe

Erweiterte KI-Anwendungen in CI/CD-Pipelines

  • AI-gesteuerte Optimierung für Ressourcenallokation
  • Prognostische Analysen für Pipelineausfälle
  • KI-basierte Anomalieerkennung in CI/CD-Pipelines

Verbesserung der Sicherheit von CI/CD-Pipelines mit AI

  • Verwenden von KI zur Erkennung von Sicherheitslücken
  • Verbessern der Codereview-Prozesse durch KI
  • Sicherstellen der Einhaltung von Vorgaben durch automatisierte AI-gesteuerte Prüfungen

Skalieren von CI/CD-Pipelines mit AI

  • Verwenden von KI zur Verwaltung großer DevOps-Umgebungen
  • Automatisches Skalieren der CI/CD-Infrastruktur
  • Fallstudien zu AI-gesteuertem Scalability in Produktion

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von CI/CD-Pipelines
  • Erfahrung mit DevOps-Tools (z. B. Jenkins, GitLab)
  • Kenntnisse über Automatisierungsprozesse

Zielgruppe

  • DevOps-Ingenieure
  • CI/CD-Pipeline-Manager
  • Fachleute für Infrastrukturautomatisierung
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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