AI-drivert QA-automatisering i CI/CD Treningskurs
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.
Kursplan
Introduksjon til AI i QA-automatisering
- Rolle av AI i moderne programvaretesting
- Sammenligning av tradisjonelle og AI-forbedrede QA-strategier
- Oversikt over AI-baserte testingverktøy (Testim, mabl, Functionize)
Generering av tester med AI
- Modellbasert og UI-basert testgenerering
- Bruk av Testim eller lignende plattformer til å auto-generere tester
- Evaluering av testhensikt, stabilitet og gjenbrukbarhet
Regressionstestanalyse og testprioritering
- Påvirkningsbasert testvalg og -kutt
- Endringssensitiv testkjøring for store repositorier
- AI-drevet prioritering basert på risiko og hyppighet
Integrasjon med CI/CD-pipelines
- Koble automatiserte tester til Jenkins, GitHub Actions eller GitLab CI
- Automatiske kvalitetsporter og testbakløkker
- Triggering av tester ved pull-forespørsler og distribusjonshendelser
Feilforutsigelse og anomaliopptekning
- Analyse av testdata for å forutse sannsynlige feilområder
- Klustering og triaging av anomali ved hjelp av ML-teknikker
- Tilbakemeldinger til utviklere ved hjelp av AI-genererte innsikt
Vedlikehold og skaling av AI-baserte tester
- Hantering av testdrift og UI-endringer
- Versjonskontroll og testkonfigurering
- Skaling til virksomhetens nivå for QA-miljøer
Case Studies og reelle verktøy
- Virksomhetsimplementasjoner av AI- QA-pipelines
- Beste praksis for teamadopsjon og -utrollinger
- Lærte leksjoner: suksesser, mislykkede forsøk og justeringer
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Erfaring med programvaretesting eller QA-arbeidsflyt
- Grunnleggende kjennskap til CI/CD-pipelines og DevOps-praksis
- Grunnleggende forståelse av automatiserte testingverktøy eller -rammeverk
Målgruppe
- QA-ledere og testautomatiseringsteknikere
- DevOps-professionals og SREs (Site Reliability Engineers)
- Agile tester og kvalitetsledere
Åpne kurs krever 5+ deltakere.
AI-drivert QA-automatisering i CI/CD Treningskurs - Bestilling
AI-drivert QA-automatisering i CI/CD Treningskurs - Forespørsel
AI-drivert QA-automatisering i CI/CD - Konsulentforespørsel
Konsulentforespørsel
Kommende kurs
Relaterte kurs
AI-Drivert Deploymentsstyring og Automatisk Tilbakekalling
14 TimerAI-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.
AI for DevOps: Integrating Intelligence into CI/CD Pipelines
14 TimerAI 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 Foundation – Godkjent opplæring
14 TimerAIOps er et raskt utviklende felt som dekker behovene til moderne, komplekse IT-miljøer – spesielt dem som opererer innenfor skyarkitekturer. AIOps Foundation-kurset gir 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 tilnærmelsene.
Opplæringen avsluttes med en eksamen. Å bestå den gir den globalt anerkjente AIOps Foundation-sertifiseringen, som er gyldig i tre år.
Hvem er det for?
Dette kurset er laget for profesjonelle og ledere som er involvert i:
IT-operasjoner
DevOps og Site Reliability Engineering (SRE)
Skyarkitektur
Dataanalyse og data science
Programvareutvikling
IT-sikkerhet
Produkt- og prosjektledelse
AIOps i praksis: Hendelsesprediksjon og automatisering av rotsaksanalyse
14 TimerAIOps (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.
AIOps Fundamentals: Monitoring, Correlation, og Intelligent Alerting
14 TimerAIOps (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.
Bygging av en AIOps Pipeline med Åpne Kildeverktøy
14 TimerEn 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-styrtet testgenerering og dekkingsprediksjon
14 TimerAI-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.
Kontinuerlig Overholdelse med AI: Styring i CI/CD
14 TimerAI-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.
GitHub Copilot for DevOps Automasjon og Produktivitet
14 TimerGitHub 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.
DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline
14 TimerDevSecOps 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.
Enterprise AIOps med Splunk, Moogsoft, og Dynatrace
14 TimerBedriftsplattformer 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.
Implementering AIOps med Prometheus, Grafana, og ML
14 TimerPrometheus 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.
LLMs and Agents in DevOps Workflows
14 TimerLLM-er og autonome agentrammeverk som AutoGen og CrewAI omdefinerer hvordan DevOps-team automatiserer oppgaver som endringssporing, testgenerering og varselstriage ved å simulere menneskelig samarbeid og beslutningsprosesser.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ingeniører som ønsker å designe og implementere DevOps-automatiseringsflyter drevet av store språkmodeller (LLM) og multi-agent-systemer.
Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Integrere LLM-baserte agenter i CI/CD-flyter for smart automatisering.
- Automatisere testgenerering, commit-analyse og endringssammendrag ved bruk av agenter.
- Koordinere flere agenter for triaging av varsler, generering av svar og levering av DevOps-anbefalinger.
- Bygge sikre og vedlikeholdbare agentbaserte flyter ved bruk av åpne rammeverk.
Kursets Format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mange øvelser og praksis.
- Hands-on implementering i en live-lab-miljø.
Tilpassingsmuligheter for Kurset
- For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Prediktiv buildoptimering med maskinlæring
14 TimerPrediktiv 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.
Selvhelende pipeliner: AI for automatisert hendelsesdeteksjon og gjenopptaking
14 TimerSelvhelende 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.