AI for DevOps Kurs i Oslo

AI-drivert rollout-kontroll er en tilnærming som anvender maskinlæring, mønsteranalyse og adaptiv beslutningsmodellering på feature flag-operasjoner og canary testing-arbeidsflyt.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå ingeniører og tekniske leder som ønsker å forbedre utgivelsesreliabiliteten og optimere beslutninger om funksjonsutsrolling ved hjelp av AI-drivene analyse.

Ved fullførelse av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Anvende AI-baserte beslutningsmodeller for å vurdere risikoen ved ny funksjonsutsrolling.
• Automatisere canary-analyse ved hjelp av ytelses-, oppførings- og driftsindikatorer.
• Integrere intelligente vurderingssystemer i feature flag-plattformer.
• Designe utsrollingsstrategier som justeres dynamisk basert på sanntidsdata.

Kursform

• Veiledede diskusjoner støttet av virkelige scenarier.
• Praktiske øvelser med fokus på AI-forstærkede utsrollingsstrategier.
• Praktisk implementering i en simulert feature flag- og canary-miljø.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å ordne tilpasset innhold eller integrere organisasjonsspesifikk verktøy, vennligst kontakt oss.

Selvhelende automatisering er praksis for å bruke intelligente systemer til å oppdage pipeline-feil, identifisere roårsaker og utløse sanntids gjenopptakingshandlinger.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte nivå profesjonelle som ønsker å integrere AI-drevet hendelsesdeteksjon og automatisert redering i deres leveringspipeliner.

Ved gjennomføringen av dette kurset, vil deltakerne få evnen til:

• Overvåke pipeliner ved hjelp av AI-baserte anomalideteksjonsmodeller.
• Designe automatiserte gjenopptakingsarbeidsflyter for å løse feil umiddelbart.
• Implementere intelligente tilbakemeldingsløkker som forhindrer gjentenende problemer.
• Forbedre overordnet motstandsdyktighet og pålitelighet i CI/CD-systemer.

Kursformatet

• Ekspertledet presentasjoner med eksempler fra virkeligheten.
• Anvendt øvelser fokusert på pipeline-pålitelhetsutfordringer.
• Håndig utvikling av automatiserte løsningsmekanismer i en laboratorieoppsett.

Kursinnholds tilpasningsoptjoner

• For tilpasset innhold som adresserer din organisasjonens arbeidsflyter eller hendelsesresponsbehov, vennligst kontakt oss for å avtale.

GitHub Copilot er en AI-drevet kodeassistent som hjelper med å automatisere utviklingsoppgaver, inkludert DevOps-operasjoner som skriving av YAML-konfigurasjoner, GitHub Actions og deploy-skript.

Denne veiledningsbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot begynner- til mellomnivå profesjonelle som ønsker å bruke GitHub Copilot for å forenkle DevOps-oppgaver, forbedre automatisering og øke produktiviteten.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bruke GitHub Copilot til å assistere med shell-skript, konfigurasjon og CI/CD-pipelines.
• Utnytte AI-kodefullførelse i YAML-filer og GitHub Actions.
• Akselerere testing, deploy og automatisering av arbeidsflyter.
• Bruke Copilot ansvarlig med en forståelse av AI-grenser og beste praksis.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og trening.
• Håndsjekket implementering i en live-lab-miljø.

Kursopptilsynetsoverlysinger

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

AI-støttet overholdelsesovervåking er en disiplin som anvender intelligent automatisering for å oppdage, gjennomføre og validere politikkkrav på tværs av programvareleveringsløkken.

Dette instruktørledede, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å integrere AI-drevne overholdelseskontroller i sine CI/CD-rørledninger.

Etter fullført kurs vil deltakerne være utstyret til å:

• Anvende AI-baserte sjekker for å identifisere overholdelseslucke under programvarebygg.
• Bruke intelligente politikkmotorer for å gjennomføre regulatoriske, sikkerhets- og lisensstandarder.
• Detektere konfigurasjonsavvik og avvigelser automatisk.
• Integrasjon av sanntids-overholdelsesrapportering i leveringsarbeidsganger.

Kursformatet

• Instruktørledet presentasjoner støttet av praktiske eksempler.
• Håndig øvelser fokusert på virkelige CI/CD-overholdelses-scenarier.
• Anvendt eksperimentering i en kontrollert DevSecOps-lab-miljø.

Kursjusteringsoptsjoner

• Hvis organisasjonen din krever tilpassede overholdelsesintegrasjoner, vennligst kontakt oss for å ordne det.

CI/CD for AI er en strukturert tilnærming til automatisering av modelpakking, testing, containerisering og uttrekk ved hjelp av kontinuerlig integrasjon og kontinuerlig leveringspipelines.

Dette veiledningsbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å automatisere end-to-end AI-modellleveringsarbeidsflyter ved hjelp av Docker og CI/CD-plattformer.

Når treningen avsluttes, vil deltakerne kunne:

• Opprette automatiserte pipelines for bygging og testing av AI-modellcontainer.
• Implementere versjonskontroll og gjentakelighet for modelllivsløp.
• Integrasjon av automatiserte uttrekksstrategier for AI-tjenester.
• Anvende CI/CD-bestpraksis tilpasset maskinlæring operasjoner.

Kursformat

• Instruktørveiledede presentasjoner og tekniske diskusjoner.
• Praktiske labber og håndverksøvelser for implementering.
• Realistiske CI/CD-arbeidsflyt-simuleringer i en kontrollert miljø.

Kursendringsmuligheter

• Hvis organisasjonen din krever tilpassede pipelinearbeidsflyter eller plattformintegrasjoner, kontakt oss for å tilpasse dette kurset.

AI-styrt testgenerering er en rekke teknikker og verktøy som automatiserer opprettelsen av testscenarier og predikerer testinglapper ved hjelp av maskinlæring.

Dette veilederesledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle med høy nivå som ønsker å bruke AI-teknikker til å generere tester automatisk og forutse områder med utilstrekkelig dekning.

Etter gjennomføring av dette workshopet, vil deltakerne være forberedt på:

• Å bruke AI-modeller til å generere effektive enhets-, integrasjon- og end-to-end testscenarier.
• Å analysere kodesett ved hjelp av maskinlæring for å oppdage potensielle dekningssleng.
• Å integrere AI-basert testgenerering i CI/CD-arbeidsflyt.
• Å optimere teststrategier basert på prediktiv feilanalyse.

Kursformat

• Veiledede tekniske forelesninger støttet av ekspertinnblikk.
• Scenario-baserte øvelsesøkter og praksisoppgaver.
• Anvendt eksperimentering i en kontrollert testingmiljø.

Kursanpassningsmuligheter

• Hvis du trenger denne treningen tilpasset din verktøykette eller arbeidsflyt, kontakt oss for å ordne det.

Prediktiv buildoptimering er praksisen av å bruke maskinlæring for å analysere byggatferdigheter og forbedre pålitelighet, hastighet og ressursbruk.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå sine tekniske profesjonelle som ønsker å forbedre build-piplinjer gjennom automatisering, prediksjon og intelligent caching ved hjelp av maskinlæringsmetoder.

Ved fullførelse av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bruke ML-teknikker for å vurdere build-ytelsesmønstre.
• Oppdage og forutse byggefeil basert på historiske build-loggfiler.
• Implementere ML-drevne caching-strategier for å redusere byggetider.
• Integrasjon av prediktiv analyse i eksisterende CI/CD-arbeidsflyt.

Kursformat

• Instruktørførte forelesninger og samarbeidende diskusjon.
• Praktiske øvelser fokusert på analyse og modellering av byggdata.
• Håndsinnsimplementering i en simulert CI/CD-miljø.

Kursanpassningsmuligheter

• For å tilpasse denne treningen til spesifikke verktøykjeder eller miljøer, vennligst kontakt oss for å anpassa programmet.

En AIOps pipeline bygget helt med åpne kildeverktøy, lar team designere kostnadseffektive og fleksible løsninger for observabilitet, anomaliopptak og intelligent varsling i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ingeniører som ønsker å bygge og distribuere en end-to-end AIOps pipeline ved hjelp av verktøy som Prometheus, ELK, Grafana, og tilpassede ML-modeller.

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

• Design en AIOps arkitektur ved å bruke kun åpne kildekomponenter.
• Samle inn og normalisere data fra logger, målinger og spor.
• Bruke ML-modeller for å oppdage anomali og forutsi hendelser.
• Automatisere varsling og retning med åpne verktøy.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndverksmessig implementering i en live-lab miljø.

Kurs Tilhørighet

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

AI-drivert QA-automatisering forbedrer tradisjonell testing ved å generere smarte testfall, optimalisere regressionstestning og integrere intelligente kvalitetsportaler i CI/CD-pipelines for skalerbar og pålitelig programvareleveranser.

Denne instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- QA- og DevOps-professionals som ønsker å anvende AI-verktøy for å automatisere og skala kvalitetsikring i kontinuerlige integrering- og distribusjonsarbeidsflyt.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Generere, prioritere og vedlikeholde tester ved hjelp av AI-drevne automatiseringsplattformer.
• Integrasjon av intelligente kvalitetsporter i CI/CD-pipelines for å forebygge regressioner.
• Bruke AI til utforskende testing, feilforutsigelse og analyse av testusikkerhet.
• Optimalisere testtid og dekning i raskt flytende agiler prosjekter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksisøvelser.
• Håndsom implementering i en live-lab-miljø.

Kursanpassningsalternativer

• For å forespørre et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Bedriftsplattformer AIOps som Splunk, Moogsoft og Dynatrace gir kraftige muligheter for å oppdage anomalier, korrelere varsler og automatisere svar i store IT-miljøer.

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

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

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

Format på kurset

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

Tilpassingsalternativer for kurset

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

LLM-er og autonome agentrammeverk som AutoGen og CrewAI endrer måten DevOps-team automatiserer oppgaver som endringssporing, testgenerering og varslingstraging på ved å simulere menneskelig lignende samarbeid og beslutningstaking.

Denna instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører på avansert nivå som ønsker å designe og implementere DevOps-automatiseringsarbeidsflyter drevet av store språkmodeller (LLM-er) og multi-agent-systemer.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Integriere LLM-baserte agenter i CI/CD-arbeidsflyter for intelligent automatisering.
• Automatisere testgenerering, commit-analyse og endringssammendrag ved hjelp av agenter.
• Koordinere flere agenter for traging av varsler, generering av svar og levering av DevOps-anbefalinger.
• Bygge sikre og vedlikeholdbare agent-drevne arbeidsflyter med open source-rammeverk.

Kursformatet

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

Alternativer for tilpasning av kurset

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

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) brukes stadig mer for å predikere hendelser før de skjer, og for å automatisere rotsaksanalyse (RCA) for å minimere nedetid og akselerere løsningen.

Dette kurset, som ledet av instruktører (online eller på stedet), er rettet mot avanserte IT-professionelle som ønsker å implementere prediktiv analyse, automatisere remsjon og designe intelligente RCA-arbeidsflyter ved hjelp av AIOps-verktøy og maskinlæringsmodeller.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene ML-modeller for å oppdage mønstre som fører til systemfeil.
• Automatisere RCA-arbeidsflyter basert på korelasjon av flere loggfiler og målinger.
• Integrere varsling og remsjonsprosesser i eksisterende plattformer.
• Dyrke og skåle intelligente AIOps-pipelines i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i et live-lab-miljø.

Kursjusteringsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å arrangere.

DevSecOps med AI er praksisen med å integrere kunstig intelligens i DevOps pipeline for å proaktivt oppdage sårbarheter, gjennomføre sikkerhetspolitikk og automatisere responshandlinger gjennom hele leveringslivssyklusen for programvare.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå DevOps og sikkerhetsfagfolk som ønsker å anvende AI-baserte verktøy og praksiser for å forbedre sikkerhetsautomatisering gjennom utvikling og distribusjonspipeline.

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

• Innebygge AI-drevne sikkerhetsverktøy i CI/CD-pipelines.
• Bruke statisk og dynamisk analyse drevet av AI for å oppdage problemer tidligere.
• Automatisere oppdagelse av hemmeligheter, sårbarhetsanalyse av kode og risikoanalyse av avhengigheter.
• Aktivere proaktiv truslemodellering og politikkgjennomføring ved hjelp av intelligente teknikker.

Format for kurset

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

Tilpasningsmuligheter for kurset

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

AI-drivert deploymentsstyring er en tilnærming som bruker maskinlæring og automatisering for å veilede utrullingsstrategier, oppdage anomalier og trigge automatisk tilbakekalling når det er nødvendig.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å optimalisere deploymentspipeliner med AI-støttede beslutningsprosesser og resilienskapabiliteter.

Etter fullført trening vil deltakerne kunne:

• Implementere AI-assisterede utrullingsstrategier for sikrere deployments.
• Forutsi deploymentsrisiko ved hjelp av maskinlæring-drevne innsikter.
• Integrere automatiserte tilbakekallingsarbeidsflyter basert på anomaliedeteksjon.
• Forbedre observabiliteten for å støtte intelligent orkestrering.

Kursformat

• Instruktørledet demonstrasjoner med tekniske dykkdypper.
• Praktiske scenarier fokusert på deploymentsforsøk.
• Praktiske labber som simulerer reelle orkestreringutfordringer.

Kursinnholdsspesifikasjoner

• Tilpassede integrasjoner, verktøykjederstøtte eller arbeidsflytjustering kan arrangeres på forespørsel.

Prometheus og Grafana er bredt aksepterte verktøy for observabilitet i moderne infrastrukturer, mens maskinlæring forbedrer disse verktøyene med prediktive og intelligente innsikter for å automatisere operasjonelle beslutninger.

Dette instruktørledede, live-traininget (online eller på stedet) er rettet mot observabilitetspersonell på mellomnivå som ønsker å modernisere sin overvåkningsinfrastruktur ved å integrere AIOps-praksis ved hjelp av Prometheus, Grafana og ML-teknikker.

Ved slutten av dette treningen vil deltakerne kunne:

• Konfigurere Prometheus og Grafana for observabilitet over systemer og tjenester.
• Samle inn, lagre og visualisere høykvalitets tidsserie data.
• Bruke maskinlæringsmodeller for anomali deteksjon og forutseelser.
• Opprette intelligente varselregler basert på prediktive innsikter.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndfast implementering i et live-lab-miljø.

Kursjusteringsmuligheter

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

AI for DevOps er anvendelsen av kunstig intelligens for å forbedre kontinuerlig integrasjon, testing, distribusjon og levering med intelligente automatisering- og optimaliseringsmetoder.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås DevOps-professionals som ønsker å integrere AI og maskinlæring i sine CI/CD-pipelines for å forbedre hastighet, nøyaktighet og kvalitet.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Integrasjon av AI-verktøy i CI/CD-arbeidsganger for intelligent automatisering.
• Anvendelse av AI-basert testing, kodeanalyse og endringspåvirkningdetektering.
• Optimalisering av build- og distribusjonsstrategier ved hjelp av forhåndsorienterte innsikter.
• Implementasjon av sporbarhet og kontinuerlig forbedring med AI-forsterket tilbakemeldingsløkker.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Håndsom implementering i en live-lab-miljø.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) er en praksis som anvender maskinlæring og analyse for å automatisere og forbedre IT-operasjoner, spesielt i områdene overvåking, hendelsesdeteksjon og respons.

Denne veiledede, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot mellemnivås IT-operasjonsprofesjonelle som ønsker å implementere AIOps-teknikker for å korrelerer metrikker og logger, redusere alert-støy, og forbedre observabilitet gjennom intelligent automatisering.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og arkitekturen for AIOps-plattformer.
• Korreler data fra logger, metrikker og spor for å identifisere røttsårsaker.
• Redusere alert-trapping gjennom intelligent filtrering og støyreduksjon.
• Bruke open-source eller kommersielle verktøy for å overvåke og responere automatisk på hendelser.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i et live-lab-miljø.

Kursanpassingsmuligheter

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

AIOps er et raskt utviklende felt som adresserer behovene i moderne, komplekse IT-miljøer — spesielt de som opererer innenfor skyarkitekturer. AIOps-grunnleggende-kurset tilbyr en omfattende innføring i konsepter, teknologier og praksis relatert til bruk av kunstig intelligens i IT-operasjoner.

Programmet dekker bakgrunnen for AIOps, dens kjerneprinsipper, verktøy og organisatoriske utfordringer som IT-team står overfor ved innføring av disse tilnærmingene.

Utdanningsprogrammet avsluttes med en eksamen. Å bestå den gir den globalt anerkjente AIOps-grunnleggende-sertifiseringen, som er gyldig i tre år.

Hvem er det for?

Dette kurset er utformet for profesjonelle og ledere involvert i:

IT-operasjoner

DevOps og Site Reliability Engineering (SRE)

Skyarkitektur

Dataanalyse og data science

Programvareutvikling

IT-sikkerhet

Produkt- og prosjektledelse