Δημιουργία Δοκιμών με AI και Πρόβλεψη Κάλυψης Κομμάτι εκπαίδευσης

Η ενορχήστρωση ανάπτυξης με τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί μια προσέγγιση που αξιοποιεί τη μηχανική μάθηση και τον αυτοματισμό για να καθοδηγεί στρατηγικές διάθεσης, να ανιχνεύει ανωμαλίες και να ενεργοποιεί αυτόματη επαναφορά όταν χρειάζεται.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τις pipelines ανάπτυξης με δυνατότητες λήψης αποφάσεων βάσει ΤΝ και ανθεκτικότητας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υλοποιούν στρατηγικές διάθεσης υποβοηθούμενες από ΤΝ για ασφαλέστερες αναπτύξεις.
• Προβλέπουν τον κίνδυνο ανάπτυξης χρησιμοποιώντας πληροφορίες που βασίζονται στη μηχανική μάθηση.
• Ενσωματώνουν αυτοματοποιημένες ροές εργασίας επαναφοράς βάσει ανίχνευσης ανωμαλιών.
• Ενισχύουν την παρατηρησιμότητα για να υποστηρίζουν την έξυπνη ενορχήστρωση.

Μορφή του Μαθήματος

• Επιδείξεις από τον εισηγητή με τεχνικές εμβαθύνσεις.
• Πρακτικά σενάρια επικεντρωμένα στον πειραματισμό με αναπτύξεις.
• Πρακτικά εργαστήρια που προσομοιώνουν πραγματικές προκλήσεις ενορχήστρωσης.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Προσαρμοσμένες ενσωματώσεις, υποστήριξη εργαλειοθήκης ή ευθυγράμμιση ροών εργασίας μπορούν να κανονιστούν κατόπιν αιτήματος.

Το AI for DevOps είναι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για την ενίσχυση των διαδικασιών συνεχούς ενσωμάτωσης, δοκιμών, ανάπτυξης και παράδοσης με έξυπνες τεχνικές αυτοματοποίησης και βελτιστοποίησης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες DevOps μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση στα CI/CD pipelines τους για να βελτιώσουν την ταχύτητα, την ακρίβεια και την ποιότητα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ενσωματώσουν εργαλεία AI σε ροές εργασίας CI/CD για έξυπνο αυτοματισμό.
• Εφαρμόσουν δοκιμές βασισμένες σε AI, ανάλυση κώδικα και ανίχνευση αλλαγών με αντίκτυπο.
• Βελτιστοποιήσουν στρατηγικές build και deployment χρησιμοποιώντας προγνωστικές πληροφορίες.
• Υλοποιήσουν ιχνηλασιμότητα και συνεχή βελτίωση χρησιμοποιώντας βρόχους ανατροφοδότησης ενισχυμένους με AI.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Ο έλεγχος διάθεσης με γνώμονα την Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια προσέγγιση που εφαρμόζει μηχανική μάθηση, ανάλυση προτύπων και προσαρμοστικά μοντέλα αποφάσεων στις λειτουργίες feature flag και στις ροές εργασίας δοκιμών canary.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση από εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή σε φυσικό χώρο), απευθύνεται σε μηχανικούς μεσαίου επιπέδου και τεχνικούς υπεύθυνους που επιθυμούν να βελτιώσουν την αξιοπιστία των εκδόσεων και να βελτιστοποιήσουν τις αποφάσεις έκθεσης λειτουργιών χρησιμοποιώντας ανάλυση με γνώμονα την Τεχνητή Νοημοσύνη.

Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόζουν μοντέλα αποφάσεων βασισμένα στην Τεχνητή Νοημοσύνη για την αξιολόγηση του κινδύνου έκθεσης νέων λειτουργιών.
• Αυτοματοποιούν την ανάλυση canary χρησιμοποιώντας δείκτες απόδοσης, συμπεριφοράς και λειτουργικούς δείκτες.
• Ενσωματώνουν ευφυή συστήματα βαθμολόγησης σε πλατφόρμες feature flag.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές διάθεσης που προσαρμόζονται δυναμικά βάσει δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.

Μορφή του Μαθήματος

• Καθοδηγούμενες συζητήσεις υποστηριζόμενες από πραγματικά σενάρια.
• Πρακτικές ασκήσεις που εστιάζουν σε στρατηγικές διάθεσης ενισχυμένες με Τεχνητή Νοημοσύνη.
• Πρακτική εφαρμογή σε ένα προσομοιωμένο περιβάλλον feature flag και canary.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να κανονίσετε προσαρμοσμένο περιεχόμενο ή να ενσωματώσετε εργαλεία συγκεκριμένα για τον οργανισμό, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας.

Το AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Λειτουργίες Πληροφορικής) χρησιμοποιείται ολοένα και περισσότερο για την πρόβλεψη περιστατικών πριν συμβούν και την αυτοματοποίηση της ανάλυσης βασικής αιτίας (RCA), με στόχο την ελαχιστοποίηση του χρόνου διακοπής και την επιτάχυνση της επίλυσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μορφή (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες Πληροφορικής που επιθυμούν να υλοποιήσουν προγνωστική ανάλυση, να αυτοματοποιήσουν την αποκατάσταση και να σχεδιάσουν ευφυείς ροές εργασίας ανάλυσης βασικής αιτίας (RCA) χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση μοτίβων που οδηγούν σε αποτυχίες συστημάτων.
• Αυτοματοποιήσουν ροές εργασίας ανάλυσης βασικής αιτίας (RCA) βάσει συσχέτισης καταγραφών (log) και μετρικών από πολλαπλές πηγές.
• Ενσωματώσουν διαδικασίες ειδοποίησης και αποκατάστασης σε υπάρχουσες πλατφόρμες.
• Αναπτύξουν και να κλιμακώσουν ευφυείς διοχετεύσεις (pipelines) AIOps σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να την οργανώσουμε.

Το AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Λειτουργίες Πληροφορικής) είναι μια πρακτική που εφαρμόζει μηχανική μάθηση και αναλυτική για την αυτοματοποίηση και βελτίωση των λειτουργιών πληροφορικής, ιδιαίτερα στους τομείς της παρακολούθησης, της ανίχνευσης συμβάντων και της απόκρισης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες λειτουργιών πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές AIOps για τη συσχέτιση μετρικών και αρχείων καταγραφής, τη μείωση του θορύβου ειδοποιήσεων και τη βελτίωση της παρατηρησιμότητας μέσω ευφυούς αυτοματισμού.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές και την αρχιτεκτονική των πλατφορμών AIOps.
• Συσχετίζουν δεδομένα από αρχεία καταγραφής, μετρικές και ίχνη για τον εντοπισμό βαθύτερων αιτιών.
• Μειώνουν την κόπωση από ειδοποιήσεις μέσω ευφυούς φιλτραρίσματος και καταστολής θορύβου.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία ανοιχτού κώδικα ή εμπορικά εργαλεία για την αυτόματη παρακολούθηση και απόκριση σε συμβάντα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Μια ροή AIOps που έχει δημιουργηθεί εξ ολοκλήρου με εργαλεία ανοικτού κώδικα επιτρέπει στις ομάδες να σχεδιάζουν οικονομικά αποδοτικές και ευέλικτες λύσεις για παρατηρησιμότητα, ανίχνευση ανωμαλιών και έξυπνη ειδοποίηση σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε μηχανικούς προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν μια ολοκληρωμένη ροή AIOps χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως Prometheus, ELK, Grafana και προσαρμοσμένα μοντέλα ML.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο στοιχεία ανοικτού κώδικα.
• Συλλέγουν και κανονικοποιούν δεδομένα από αρχεία καταγραφής, μετρικές και ίχνη.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση ανωμαλιών και την πρόβλεψη περιστατικών.
• Αυτοματοποιούν την ειδοποίηση και την αποκατάσταση χρησιμοποιώντας ανοικτά εργαλεία.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου σε πραγματικό χρόνο.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Η αυτοματοποίηση QA με την ενίσχυση της Τεχνητής Νοημοσύνης βελτιώνει τον παραδοσιακό έλεγχο, δημιουργώντας έξυπνες περιπτώσεις δοκιμών, βελτιστοποιώντας την κάλυψη παλινδρόμησης και ενσωματώνοντας ευφυείς πύλες ποιότητας σε σωληνώσεις CI/CD για κλιμακώσιμη και αξιόπιστη παράδοση λογισμικού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επαγγελματίες QA και DevOps μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν εργαλεία AI για να αυτοματοποιήσουν και να κλιμακώσουν τη διασφάλιση ποιότητας σε ροές εργασίας συνεχούς ολοκλήρωσης και ανάπτυξης.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν, ιεραρχούν και συντηρούν δοκιμές χρησιμοποιώντας πλατφόρμες αυτοματισμού που βασίζονται στην AI.
• Ενσωματώνουν ευφυείς πύλες QA σε σωληνώσεις CI/CD για την αποτροπή παλινδρομήσεων.
• Χρησιμοποιούν AI για εξερευνητικές δοκιμές, πρόβλεψη ελαττωμάτων και ανάλυση αστάθειας δοκιμών.
• Βελτιστοποιούν τον χρόνο δοκιμών και την κάλυψη σε ταχέως εξελισσόμενα ευέλικτα έργα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πληθώρα ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η παρακολούθηση συμμόρφωσης με υποστήριξη AI είναι ένας κλάδος που εφαρμόζει έξυπνο αυτοματισμό για τον εντοπισμό, την επιβολή και την επικύρωση απαιτήσεων πολιτικής σε ολόκληρο τον κύκλο ζωής παράδοσης λογισμικού.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν ελέγχους συμμόρφωσης βασισμένους σε AI στους αγωγούς CI/CD τους.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόζουν ελέγχους βασισμένους σε AI για τον εντοπισμό κενών συμμόρφωσης κατά τη δημιουργία λογισμικού.
• Χρησιμοποιούν έξυπνες μηχανές πολιτικής για την επιβολή κανονιστικών, ασφαλείας και αδειοδοτικών προτύπων.
• Εντοπίζουν αυτόματα απόκλιση διαμόρφωσης και αποκλίσεις.
• Ενσωματώνουν αναφορές συμμόρφωσης σε πραγματικό χρόνο στις ροές εργασίας παράδοσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Παρουσιάσεις καθοδηγούμενες από εκπαιδευτή, υποστηριζόμενες από πρακτικά παραδείγματα.
• Ασκήσεις πρακτικής εξάσκησης επικεντρωμένες σε πραγματικά σενάρια συμμόρφωσης CI/CD.
• Εφαρμοσμένος πειραματισμός σε ελεγχόμενο περιβάλλον εργαστηρίου DevSecOps.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Εάν ο οργανισμός σας χρειάζεται προσαρμοσμένες ενσωματώσεις συμμόρφωσης, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το CI/CD για AI είναι μια δομημένη προσέγγιση για την αυτοματοποίηση της συσκευασίας μοντέλων, των δοκιμών, της εικονοποίησης και της ανάπτυξης, χρησιμοποιώντας pipelines συνεχούς ενσωμάτωσης και συνεχούς παράδοσης.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση από εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή επιτόπια), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που θέλουν να αυτοματοποιήσουν ολοκληρωμένες ροές εργασίας παράδοσης μοντέλων AI χρησιμοποιώντας Docker και πλατφόρμες CI/CD.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν αυτοματοποιημένα pipelines για την κατασκευή και τον έλεγχο κοντέινερ μοντέλων AI.
• Εφαρμόζουν έλεγχο εκδόσεων και επαναληψιμότητα στους κύκλους ζωής των μοντέλων.
• Ενσωματώνουν στρατηγικές αυτοματοποιημένης ανάπτυξης για υπηρεσίες AI.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές CI/CD προσαρμοσμένες σε λειτουργίες μηχανικής μάθησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Παρουσιάσεις με καθοδήγηση από εκπαιδευτή και τεχνικές συζητήσεις.
• Πρακτικά εργαστήρια και ασκήσεις υλοποίησης.
• Ρεαλιστικές προσομοιώσεις ροών εργασίας CI/CD σε ελεγχόμενο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Εάν ο οργανισμός σας απαιτεί προσαρμοσμένες ροές εργασίας pipelines ή ενσωματώσεις πλατφορμών, επικοινωνήστε μαζί μας για να προσαρμόσουμε αυτό το μάθημα.

Το GitHub Copilot είναι ένας βοηθός κωδικοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη που συμβάλλει στην αυτοματοποίηση εργασιών ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων λειτουργιών DevOps όπως η σύνταξη YAML configurations, GitHub Actions και deployment scripts.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο), απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχαρίου έως και ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για την απλοποίηση εργασιών DevOps, τη βελτίωση της αυτοματοποίησης και την ενίσχυση της παραγωγικότητας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να χρησιμοποιούν το GitHub Copilot για την υποβοήθηση shell scripting, configuration και ροών εργασίας CI/CD.
• Να αξιοποιούν την ολοκλήρωση κώδικα με AI σε αρχεία YAML και GitHub Actions.
• Να επιταχύνουν τις διαδικασίες δοκιμών, ανάπτυξης (deployment) και αυτοματοποίησης.
• Να εφαρμόζουν το Copilot υπεύθυνα, κατανοώντας τους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης και τις βέλτιστες πρακτικές.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το DevSecOps με AI είναι η πρακτική της ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης στους αγωγούς DevOps για την προληπτική ανίχνευση ευπαθειών, την επιβολή πολιτικών ασφαλείας και την αυτοματοποίηση ενεργειών απόκρισης σε όλο τον κύκλο ζωής παράδοσης λογισμικού.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες DevOps και ασφάλειας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν εργαλεία και πρακτικές βασισμένα σε AI για να ενισχύσουν την αυτοματοποίηση της ασφάλειας σε όλους τους αγωγούς ανάπτυξης και διάθεσης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ενσωματώνουν εργαλεία ασφαλείας που βασίζονται σε AI στους αγωγούς CI/CD.
• Χρησιμοποιούν στατική και δυναμική ανάλυση με υποστήριξη AI για την έγκαιρη ανίχνευση προβλημάτων.
• Αυτοματοποιούν την ανίχνευση μυστικών (secrets), τον έλεγχο ευπαθειών κώδικα και την ανάλυση κινδύνου εξαρτήσεων.
• Ενεργοποιούν προληπτική μοντελοποίηση απειλών και επιβολή πολιτικών χρησιμοποιώντας ευφυείς τεχνικές.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Οι πλατφόρμες Enterprise AIOps όπως οι Splunk, Moogsoft και Dynatrace παρέχουν ισχυρές δυνατότητες για ανίχνευση ανωμαλιών, συσχέτιση ειδοποιήσεων και αυτοματοποίηση αποκρίσεων σε περιβάλλοντα ΙΤ μεγάλης κλίμακας.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite) απευθύνεται σε ομάδες ΙΤ επιχειρήσεων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν εργαλεία AIOps στην υπάρχουσα στοίβα παρατηρησιμότητας και τις λειτουργικές τους ροές εργασίας.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Διαμορφώσουν και να ενσωματώσουν τα Splunk, Moogsoft και Dynatrace σε μια ενοποιημένη αρχιτεκτονική AIOps.
• Να συσχετίζουν μετρικές, αρχεία καταγραφής (logs) και συμβάντα σε κατανεμημένα συστήματα χρησιμοποιώντας ανάλυση βασισμένη σε τεχνητή νοημοσύνη.
• Να αυτοματοποιούν την ανίχνευση συμβάντων, την προτεραιοποίηση και την απόκριση με ενσωματωμένες και προσαρμοσμένες ροές εργασίας.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση, να μειώνουν τον MTTR και να βελτιώνουν την επιχειρησιακή αποδοτικότητα σε κλίμακα επιχείρησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον πραγματικού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το Prometheus και το Grafana είναι ευρέως υιοθετημένα εργαλεία για την παρατηρησιμότητα στις σύγχρονες υποδομές, ενώ η μηχανική μάθηση ενισχύει αυτά τα εργαλεία με προβλεπτικές και έξυπνες πληροφορίες για την αυτοματοποίηση των αποφάσεων λειτουργίας.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες παρατηρησιμότητας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εκσυγχρονίσουν την υποδομή παρακολούθησής τους ενσωματώνοντας πρακτικές AIOps χρησιμοποιώντας Prometheus, Grafana και τεχνικές ML.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Παραμετροποιούν το Prometheus και το Grafana για παρατηρησιμότητα σε συστήματα και υπηρεσίες.
• Συλλέγουν, αποθηκεύουν και οπτικοποιούν υψηλής ποιότητας δεδομένα χρονοσειρών.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανίχνευση ανωμαλιών και πρόβλεψη.
• Δημιουργούν έξυπνους κανόνες ειδοποιήσεων με βάση προβλεπτικές πληροφορίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Τα LLMs και τα πλαίσια αυτόνομων πρακτόρων όπως το AutoGen και το CrewAI επαναπροσδιορίζουν τον τρόπο με τον οποίο οι ομάδες DevOps αυτοματοποιούν εργασίες όπως η παρακολούθηση αλλαγών, η παραγωγή δοκιμών και η διαλογή ειδοποιήσεων, προσομοιώνοντας την ανθρώπινη συνεργασία και λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε εγκαταστάσεις) απευθύνεται σε μηχανικούς προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν ροές εργασίας αυτοματισμού DevOps που τροφοδοτούνται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και συστήματα πολλαπλών πρακτόρων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να ενσωματώνουν πράκτορες βασισμένους σε LLM σε ροές εργασίας CI/CD για έξυπνο αυτοματισμό.
• Να αυτοματοποιούν την παραγωγή δοκιμών, την ανάλυση commits και τις περιλήψεις αλλαγών χρησιμοποιώντας πράκτορες.
• Να συντονίζουν πολλαπλούς πράκτορες για τη διαλογή ειδοποιήσεων, την παραγωγή αποκρίσεων και την παροχή συστάσεων DevOps.
• Να δημιουργούν ασφαλείς και συντηρήσιμες ροές εργασίας βασισμένες σε πράκτορες χρησιμοποιώντας πλαίσια ανοιχτού κώδικα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η προγνωστική βελτιστοποίηση διαδικασιών build είναι η πρακτική της χρήσης μηχανικής μάθησης για την ανάλυση της συμπεριφοράς των builds και τη βελτίωση της αξιοπιστίας, της ταχύτητας και της χρήσης πόρων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες μηχανικούς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τις σωληνώσεις build (build pipelines) μέσω αυτοματοποίησης, πρόβλεψης και έξυπνης προσωρινής αποθήκευσης (caching) με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης.

Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής μάθησης για την αξιολόγηση των προτύπων απόδοσης των builds.
• Να ανιχνεύουν και να προβλέπουν αποτυχίες builds με βάση ιστορικά αρχεία καταγραφής (build logs).
• Να υλοποιούν στρατηγικές προσωρινής αποθήκευσης (caching) που βασίζονται σε μηχανική μάθηση για τη μείωση της διάρκειας των builds.
• Να ενσωματώνουν προγνωστικές αναλύσεις σε υπάρχουσες ροές εργασίας CI/CD.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαλέξεις καθοδηγούμενες από τον εισηγητή και συζητήσεις συνεργασίας.
• Πρακτικές ασκήσεις που επικεντρώνονται στην ανάλυση και μοντελοποίηση δεδομένων build.
• Πρακτική υλοποίηση μέσα σε ένα προσομοιωμένο περιβάλλον CI/CD.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να προσαρμόσετε αυτήν την εκπαίδευση σε συγκεκριμένες σειρές εργαλείων ή περιβάλλοντα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να προσαρμόσουμε το πρόγραμμα.