AI for DevOps Kurs i Norge

En AIOps pipeline bygget helt med åpne kildekode-verktøy lar team design kostnadseffektive og fleksible løsninger for overvåking, anomalioppdagelse og intelligent varsling i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot avanserte ingeniører som ønsker å bygge og deploye en ende-til-ende AIOps pipeline ved bruk av verktøy som Prometheus, ELK, Grafana, og egendefinerte ML-modeller.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Designe en AIOps arkitektur ved bruk av bare åpne kildekode-komponenter.
• Samle inn og normalisere data fra loggfiler, metrikker og sporing.
• Bruke ML-modeller til å oppdage anomali og forutsi hendelser.
• Automatisere varsling og feilretting ved bruk av åpne verktøy.

Kursform

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-på implementering i et live-lab-miljø.

Kurs-tilpassingsalternativer

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

AI-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Enterprise AIOps-plattformer som Splunk, Moogsoft og Dynatrace tilbyr kraftige muligheter for å oppdage anomalier, korrelere varsler og automatisere respons over store IT-miljøer.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå IT-teamer i bedrifter som ønsker å integrere AIOps-verktøy i sin eksisterende observabilitetsstack og operasjonelle arbeidsflyter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Konfigurere og integrere Splunk, Moogsoft og Dynatrace i en enhetlig AIOps-arkitektur.
• Korrelere metrikker, logger og hendelser over distribuerte systemer ved hjelp av AI-drevet analyse.
• Automatisere oppdagelse av hendelser, prioritering og respons med innebygde og tilpassede arbeidsflyter.
• Optimalisere ytelse, redusere MTTR og forbedre operasjonell effektivitet på bedriftsnivå.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-on implementering i en live-lab-miljø.

Tilpassingsalternativer for kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AIOps (Kunstig intelligens for IT-operasjoner) brukes i økende grad for å forutsi hendelser før de oppstår og automatisere rotårsaksanalyse (RCA) for å minimere nedetid og akselerere løsning.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot IT-profesjonelle på avansert nivå som ønsker å implementere prediktiv analyse, automatisere opprettelse og designe intelligente RCA-arbeidsflyter ved hjelp av AIOps-verktøy og maskinlæringsmodeller.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Bygg og tren ML-modeller for å oppdage mønstre som fører til systemfeil.
• Automatisere RCA-arbeidsflyter basert på korrelasjon av logg- og metrikkdata fra flere kilder.
• Integere varslings- og opprettelsesprosesser i eksisterende plattformer.
• Utplassere og skale intelligente AIOps-rørledninger i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Hånds-on implementering i et levende lab-miljø.

Kurskostymiseringsmuligheter

• For å be om en kostymisert opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

DevSecOps with AI is the practice of integrating artificial intelligence into DevOps pipelines to proactively detect vulnerabilities, enforce security policies, and automate response actions throughout the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps and security professionals who wish to apply AI-based tools and practices to enhance security automation across development and deployment pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Embed AI-driven security tools into CI/CD pipelines.
• Use static and dynamic analysis powered by AI to detect issues earlier.
• Automate secrets detection, code vulnerability scanning, and dependency risk analysis.
• Enable proactive threat modeling and policy enforcement using intelligent techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant that helps automate development tasks, including DevOps operations such as writing YAML configurations, GitHub Actions, and deployment scripts.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to use GitHub Copilot to streamline DevOps tasks, improve automation, and boost productivity.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use GitHub Copilot to assist with shell scripting, configuration, and CI/CD pipelines.
• Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
• Accelerate testing, deployment, and automation workflows.
• Apply Copilot responsibly with an understanding of AI limitations and best practices.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Prometheus og Grafana er bredt brukte verktøy for observabilitet i moderne infrastrukturer, mens maskinlæring forbedrer disse verktøyene med prediktive og intelligente innsikter for å automatisere operasjonelle beslutninger.Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-profesjonelle innen observabilitet som ønsker å modernisere sin overvåkningsinfrastruktur ved å integrere AIOps-prinsipper ved bruk av Prometheus, Grafana og ML-teknikker.Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Konfigurere Prometheus og Grafana for observabilitet over systemer og tjenester.
• Samle inn, lagre og visualisere høykvalitets tidsserie-data.
• Bruk maskinlæringsmodeller for anomalioppdagelse og prognoser.
• Bygge intelligente varslingsregler basert på prediktive innsikter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktiske oppgaver.
• Hender-i-praktiske implementasjoner i en live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om et tilpasset treningsprogram for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

AI for DevOps is the application of artificial intelligence to enhance continuous integration, testing, deployment, and delivery processes with intelligent automation and optimization techniques.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps professionals who wish to incorporate AI and machine learning into their CI/CD pipelines to improve speed, accuracy, and quality.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate AI tools into CI/CD workflows for intelligent automation.
• Apply AI-based testing, code analysis, and change impact detection.
• Optimize build and deployment strategies using predictive insights.
• Implement traceability and continuous improvement using AI-enhanced feedback loops.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) er en praksis som bruker maskinlæring og analyse for å automatisere og forbedre IT-operasjoner, særlig innen overvåking, hendelsesdeteksjon og respons.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på stedet) er rettet mot IT-operasjonsprofesjoneller på mellomnivå som ønsker å implementere AIOps-teknikker for å korrelere metrikker og logger, redusere alarmstøy og forbedre synlighet gjennom intelligent automatisering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og arkitekturen til AIOps-plattformer.
• Korrelere data over logger, metrikker og spor for å identifisere årsaksforhold.
• Redusere alarmtrettehet gjennom intelligent filtrering og støyundertrykkelse.
• Bruk åpen kildekode eller kommersielle verktøy for å overvåke og automatisk svare på hendelser.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-på-implementering i en live-lab-miljø.

Muligheter for tilpasning av kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.