Kursplan

Introduksjon til CI/CD-pipelinjer og Kubiya AI

  • Oversikt over CI/CD-konsepter og -prosesser
  • Introduksjon til Kubiya AI og dets rolle i DevOps-automatisering
  • Gjennomgang av viktigste funksjoner ved Kubiya AI

Integrasjon av Kubiya AI med populære CI/CD-verktøy

  • Oppsett av Kubiya AI i Jenkins
  • Integrering av Kubiya AI med GitLab CI
  • Tilknytning av Kubiya AI til Docker-baserte pipelinjer

Automatisering av CI/CD-pipelineoppgaver med Kubiya AI

  • AI-drevet automatisering for bygg, test og deploy-faser
  • Reduksjon av manuell innblanding ved hjelp av AI-automatisering
  • Forenkling av pipelineadministrasjon og -feilsøking

Overvåking og administrering av CI/CD-pipelinjer ved hjelp av AI

  • Sanntids-overvåking av pipeline-helsen
  • Proaktiv feilsøking ved hjelp av AI-analyse
  • Automatiske varsler og problemhåndteringsprosesser

Avanserte AI-applikasjoner i CI/CD-pipelinjer

  • AI-drevet optimering for ressursallokering
  • Prediktiv analyse for pipelinefeil
  • AI-basert feilsøking i CI/CD-pipelinjer

Forbedring av CI/CD-pipeline-sikkerhet med AI

  • Utbytting av AI for oppdaging av sikkerhetsvulnerabiliteter
  • Forbedring av kodegjennomgangsprosesser ved hjelp av AI
  • Sikring av overholdelse med automatiserte, AI-drevne sjekker

Skalering av CI/CD-pipelinjer med AI

  • Bruk av AI for administrasjon av store DevOps-miljøer
  • Automatisert skaleringsprosesser for CI/CD-infrastruktur
  • Casestudier om AI-gyldig skalering i produksjon

Oppsummering og neste steg

Krav

  • Grunnleggende forståelse av CI/CD-pipelinjer
  • Erfaring med DevOps-verktøy (f.eks., Jenkins, GitLab)
  • Familiaritet med automatiseringsprosesser

Målgruppe

  • DevOps-ingeniører
  • CI/CD-pipelineledere
  • Infrastrukturautomatiseringseksperter
 14 timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier