CI/CD for AI: Automatisering av Docker-baserte modellbygg og utplasseringer Treningskurs

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.

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.

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.

Den veiledede, levende opplæringen i Norge (nettbasert eller på stedet) er rettet mot observabilitets- og SRE-ingeniører som ønsker å integrere LLMer og AI i deres arbeidsflyter for overvåking, varsling og analyse av hendelser.

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

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.

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.

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-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.

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.

Dette instruktørdrevne, direkte kurset i Norge (online eller på plass) er rettet mot SRE- og DevOps-ingeniører som ønsker å designe, bygge og trygt rulle ut AI-agenter for autonom IT-drift.

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.

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.

Denne instruktørledede, levende opplæringen i Norge (nettbasert eller på stedet) er rettet mot ML-ingeniører og plattformedr som trenger å bygge robuste operative pipeliner for LLM-støttede applikasjoner i stor skala.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot sikkerhets- og ML-ingeniører som trenger å identifisere, teste og forsvare seg mot angrep mot ML-modeller og applikasjoner drevet av store språkmodeller.