Cursuri de pregatire DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline

AI for DevOps is the application of artificial intelligence to enhance continuous integration, testing, deployment, and delivery processes with intelligent automation and optimization techniques.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps professionals who wish to incorporate AI and machine learning into their CI/CD pipelines to improve speed, accuracy, and quality.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate AI tools into CI/CD workflows for intelligent automation.
• Apply AI-based testing, code analysis, and change impact detection.
• Optimize build and deployment strategies using predictive insights.
• Implement traceability and continuous improvement using AI-enhanced feedback loops.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AIOps (Inteligența Artificială pentru Operațiuni IT) este utilizată din ce în ce mai mult pentru a prezice incidentele înainte ca acestea să apară și pentru a automatiza analiza cauzelor fundamentale (RCA), minimizând timpul de inactivitate și accelerând rezolvarea problemelor.

Acest curs interactiv, live (online sau la sediu) se adresă profesionalilor avansați IT care doresc să implementeze analitica predictivă, să automateze remediala și să deseneze fluxuri de lucru inteligente RCA folosind instrumentele AIOps și modelele de învățare mașină.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască și antreneze modele ML pentru a detecta modele care duce la eșecuri ale sistemelor.
• Să automateze fluxurile de lucru RCA bazate pe corelația surselor multiple log și metrici.
• Să integreze procesele de alertare și remedială în platformele existente.
• Să implementeze și să scaloneze pipeline-uri inteligente AIOps în medii de producție.

Format al Cursului

• Lecția interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementarea directă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru Personalizarea Cursului

• Pentru a cere un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

AIOps (Inteligența Artificială pentru Operațiuni IT) este o practică care aplică învățarea automatizată și analiza pentru a automate și îmbunătăți operațiunile IT, în special în domeniul monitorizării, detectării incidentelor și răspunsului.

Acest curs guiț de instrucțuator (în mod online sau presencial) este destinat profesionistilor intermediați de operațiuni IT care doresc să implementeze tehnici AIOps pentru a corela metricele și jurnalele, a reduce zgomotul alertelor și a îmbunătăți observabilitatea prin automatizare inteligentă.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și arhitectura platformelor AIOps.
• Să coreleze date între jurnale, metrice și urmări pentru a identifica cauzele fundamentale.
• Să reducă stâncările alertelor prin filtrare inteligentă și suprimare de zgomot.
• Să folosească instrumente open-source sau comerciale pentru monitorizarea și răspunsul automat la incidente.

Formatul cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Pune în aplicare manual într-un mediu de laborator viu.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a cere un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

O un pipeline AIOps construit în totalitate cu instrumente open-source permite echipei să dezvolte soluții eficiente și flexibile pentru observabilitate, detectarea anomaliei și alertarea inteligentă în mediul de producție.

Această formare live (online sau pe locație), condusă de un instrucțurator, se adresează inginerilor avansați care doresc să construiască și să implementeze un pipeline AIOps de la început până la sfârșit folosind instrumente precum Prometheus, ELK, Grafana, și modele ML personalizate.

La finalul acestei forme, participanții vor putea:

• Să proiecteze o arhitectură AIOps folosind doar componente open-source.
• Să colecteze și să normalizeze date din jurnale, metrice și traseuri.
• Să aplicheze modele ML pentru detectarea anomalilor și predictia incidentelor.
• Să automateze alertarea și remedierea folosind instrumente open-source.

Formatul cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Pune în aplicare prin construirea unui laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Creearea unui Pipeline AIOps cu Instrumente Open-Source

Proiectarea unei Arhitecturi Open AIOps

• Pregătire generală a componentelor cheie din pipelinele open AIOps
• Fluxul de date de la încarcare până la alerta
• Comparativ al instrumentelor și strategia de integrare

Colecționarea și Agregarea Datelor

• Încărcarea datelor în serie cu timp folosind Prometheus
• Capturează jurnalele folosind Logstash și Beats
• Normalizarea datelor pentru corelația inter-surse

Sfaturi de Observabilitate Dashboards

• Vizualizați metrice cu Grafana
• Construirea dashboardelor Kibana pentru analize jurnalare
• Folosirea cererilor Elasticsearch pentru a extrage inspecțiuni operaționale

Detectarea Anomaliilor și Predicția Incidentelor

• Export observabilității date către pipelinele Python
• Trebuie instruit modele ML pentru detectarea outlier-elor și predictiile
• Deploying modele pentru inferențe live în pipelinele de observabilitate

Alertați și Automatizați cu Instrumente Open-Source

• Creați reguli de alertă Prometheus și enrutarea Alertmanager
• Azvârlirea scriptelor sau fluxurilor API pentru auto-respunzătoare
• Folosirea instrumentelor open-source de orchestrate (de exemplu, Ansible, Rundeck)

Integrarea și Considerentele Scalabilității

• Gestionarea ingeșterii voluminiște și a reteniei pe termen lung
• Siguranța și controlul de acces în pilonurile open-source
• Scalare fiecare strat independent: încarcare, procesare, alertă

Aplicații la Întâmplare și Extensii

• Cazuri de studiu: optimizarea performanței, prevenirea downtime-ului și optimizarea costurilor
• Extinderea pipeline-elor cu instrumente de urmărire sau grafice servicii
• Best practices pentru rulare și menținere AIOps în producție

Ridicat la Suma și Pasii Următori

• Experiențe cu instrumentele de observabilitate, cum ar fi Prometheus sau ELK
• Cunoștințe practice ale Python și fundamentale ale învățării mașinilor
• Înțelegerea operatiunilor IT și fluxurilor de alerte

Audiție

• Inginerii avansați de asigurare a fiabilității site-ului (SREs)
• Ingineria datelor care lucrează în operațiuni
• Conducerea platformei DevOps și arhitecții infrastructurii

Creearea unui Pipeline AIOps cu Instrumente Open-Source

AI-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant that helps automate development tasks, including DevOps operations such as writing YAML configurations, GitHub Actions, and deployment scripts.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to use GitHub Copilot to streamline DevOps tasks, improve automation, and boost productivity.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use GitHub Copilot to assist with shell scripting, configuration, and CI/CD pipelines.
• Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
• Accelerate testing, deployment, and automation workflows.
• Apply Copilot responsibly with an understanding of AI limitations and best practices.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Platforme de AIOps pentru întreprinderi precum Splunk, Moogsoft, și Dynatrace oferă capacități puternice pentru detectarea anomaliilor, corelarea alertelor și automatizarea răspunsurilor în mediul IT la scară largă.

Acest instruire îndrumată (online sau presentială) se adresează echipelor IT din întreprinderi cu nivel mediu care dorește să integreze instrumentele AIOps în stiva observabilității și fluxurile de lucru existente.

La sfârșitul instruirii, participanții vor putea:

• Sa configureze și integreze Splunk, Moogsoft, și Dynatrace într-o arhitectură unificată de AIOps.
• Sa coreleze metricile, jurnalele și evenimentele din sisteme distribuite folosind analiza bazată pe IA.
• Sa automatizeze detectarea incidentelor, prioritizarea și răspunsul cu fluxuri de lucru integrate sau personalizate.
• Sa optimizeze performanța, să reducă timpul MTTR și să îmbunătățească eficiența operațiunii la scară întreprinderi.

Format al cursului

• Lecție interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Porneală de mână într-un mediu de laborator activ.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Prometheus și Grafana sunt instrumente larg adoptate pentru observabilitate în infrastructura modernă, în timp ce învățarea automatizată îmbunătățește aceste instrumente cu perspective predictiv și inteligente pentru a automate deciziile de operare.

Acest training personalizat (online sau la local) este destinat profesionistilor intermediari ai observabilității care doresc să modernizeze infrastructura de monitorizare prin integrarea practicilor AIOps folosind Prometheus, Grafana, și tehnici de ML.

La finalul acestui training, participantii vor putea:

• Configura Prometheus și Grafana pentru observabilitate în sisteme și servicii.
• Colecta, stoca și vizualiza date de serie temporală de calitate ridicată.
• Aplica modele de învățare automatizată pentru detectarea anomaliilor și previziuni.
• Construi reguli inteligente de alertare bazate pe perspective predictive.

Format al cursului

• Lecție interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare manuală într-un mediu de laborator viu.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.