Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon til AI i DevOps
- Hva er AI for DevOps?
- Bruksområder og fordeler med AI i CI/CD-rør
- Oversikt over verktøy og plattformer som støtter AI-drevet automatisering
AI-assistert kodeutvikling og revisjon
- Bruk av GitHub Copilot og lignende verktøy for kodefylling
- AI-baserte kodekvalitetskontroller og forslag
- Generering av tester og automatisk oppdagelse av sårbarheter
Intelligent CI/CD-rørdesign
- Konfigurering av Jenkins eller GitHub-handlinger med AI-forsterkede steg
- Prediktiv byggingstriggering og smart tilbakekalling
- Dynamiske rørjusteringer basert på historisk ytelse
AI-drevet testautomatisering
- AI-drevet testgenerering og prioritering (f.eks. Testim, mabl)
- Regressjonstestanalyse ved bruk av maskinlæring
- Reduksjon av flakiness og testkjøringstid med datadrevne innsikter
Statisk og dynamisk analyse med AI
- Integrering av SonarQube og lignende verktøy i rør
- Automatisk oppdagelse av kodefarger og refaktoringsforslag
- Påvirkningsanalyse og koderisikoprofiler
Overvåking, tilbakemelding og kontinuerlig forbedring
- AI-drevne observasjonsverktøy og anomalioppdagelse
- Bruk av ML-modeller for å lære av distribusjonsresultater
- Opprettelse av automatiske tilbakemeldingsløkker gjennom hele SDLC
Case-studier og praktisk integrasjon
- Eksempler på AI-forsterket CI/CD i bedriftsmiljøer
- Integrering med cloud-native plattformer og mikrotjenester
- Utfordringer, anbefalinger og beste praksis
Oppsummering og neste skritt
Krav
- Erfaring med DevOps og CI/CD-arbeidsflyter
- Grunnleggende forståelse av versjonskontroll og automatiseringsverktøy
- Kjennskap til software-testing og deploymentskonsepter
Målgruppe
- DevOps-ingeniører og plattformlag
- QA-automasjonsledere og testingeniører
- Programvarearkitekter og releaseansvarlige
14 timer