Continuous Compliance with AI: Governance in CI/CD Κομμάτι εκπαίδευσης

AI-driven deployment orchestration is an approach that uses machine learning and automation to guide rollout strategies, detect anomalies, and trigger automatic rollback when needed.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to optimize deployment pipelines with AI-powered decision-making and resilience capabilities.

Upon completion of this training, participants will be able to:

• Implement AI-assisted rollout strategies for safer deployments.
• Predict deployment risk using machine learning–driven insights.
• Integrate automated rollback workflows based on anomaly detection.
• Enhance observability to support intelligent orchestration.

Format of the Course

• Instructor-led demonstrations with technical deep dives.
• Hands-on scenarios focused on deployment experimentation.
• Practical labs simulating real-world orchestration challenges.

Course Customization Options

• Customized integrations, toolchain support, or workflow alignment can be arranged upon request.

AI for DevOps είναι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση των διεργασιών συνεχούς ολοκλήρωσης, εξέτασης, καθιέρωσης και παράδοσης με τεχνικές υπερβολικής αυτομάτευσης και βελτίωσης.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή offline) στόχο προέρχεται από τους επαγγελματίες DevOps μεταξύ καθεστώτων που επιθυμούν να περιλάβουν AI και μηχανική μάθηση στις διεργασίες CI/CD τους για βελτίωση της ταχύτητας, ακρίβειας και ποιότητας.

Τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ενσωματώσουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στις διεργασίες CI/CD για υπερβολική αυτομάτευση.
• Εφαρμόζουν εξέταση, ανάλυση κώδικα και διαίσθησης της αλλαγής βασική έξι AI.
• Βελτιώσουν στρατηγικές πολυμερική και καθιέρωση χρησιμοποιώντας δημιουργικά πρόβλεψη.
• Εφαρμόζουν αναπαραδόστεια και συνεχή βελτίωση χρησιμοποιώντας πακέτα επιβούλευσης AI-ενισχυμένη.

Σχήμα του Κουρσού

• Διακριτική πρόελευση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και άσκηση.
• Χέρια-πίσω εφαρμογή σε μια περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να αίτησε μια προσαρμογή εκπαίδευση για αυτόν τον κούρσο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

AI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.

Upon completion of this course, participants will be able to:

• Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
• Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
• Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
• Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.

Format of the Course

• Guided discussions supported by real-world scenarios.
• Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
• Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.

Course Customization Options

• To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Διαχείριση IT) χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για την πρόβλεψη εγκαταστάσεων πριν από την εμφάνισή τους και την αυτομάτη ανάλυση γύρω (RCA) για να μειώσει το χρόνο παύσης λειτουργίας και να επεκτείνει την επίλυση.

Αυτή η διδασκαλία από μέσω του διδάσκοντα (online ή offline) στοχεύει σε προηγμένους IT επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν αναλυτικά πρόβλεψη, να αυτοματοποιήσουν τη διόρθωση και να σχεδιάσουν εξειδικευμένες RCA διαδικασίες χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

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

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν μοντέλα ML για τη διάβαση προτύπων που οδηγούν σε αποτυχίες συστήματος.
• Αυτοματοποιήσουν RCA διαδικασίες βασιζόμενες σε πολυπηγές αρχεία και συμβάν.
• Προσθήκη διαδικασιών ειδοποίησης και διόρθωσης σε υπάρχουσες πλατφόρμες.
• Διαβάζουν και μεγαλώνουν εξειδικευμένους δείκτες AIOps σε παραγωγικά περιβάλλοντα.

Σχήμα της Διδασκαλίας

• Διεξοδικό μαθήμα και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές εφαρμογές.
• Σύνδεση με πραγματικό-πειραματικά περιβάλλοντα.

Προτιμήσεις Προσαρμογής της Διδασκαλίας

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το κουρσό, επικοινωνήστε μαζί μας.

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Διαχείριση IT) είναι μια πράξη που εφαρμόζει μηχανική μάθηση και ανάλυση για να υποστηρίξει και να βελτιώσει τις διαδικασίες IT, ειδικά στους τομείς της παρακολούθησης, ανίχνευσης και απόκρισης γεγονότων.

Αυτή η εκπαίδευση με εξουσιοδοτημένο δάσκαλο (διαπράκτικη ή στο χώρο εργασίας) προσβλέπει σε επαγγελματίες IT τάξης μέσου επιπέδου που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές AIOps για τον συγκριτικό αντικατάσταση μετρικών και ημερολογίων, να μειώσουν το χαος προειδοποιήσεων και να βελτιώσουν την δυνατότητα παρακολούθησης μέσω αυτόματης εφαρμογής.

Τελικά, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υποστηρίξουν τους αρχήδωρους και τη δομή πλατφόρμων AIOps.
• Διεθνώς συγκεντρώσουν δεδομένα από ημερολόγια, μέτρηση και περιπέτειες για να ταξινομήσουν τους βάθεις λόγους.
• Μειώσουν την παρακαλυμμένη ανησυχία μέσω κατορθωμένου φίλτρου και μείωσης σύγχυσης.
• Χρησιμοποιούν ελεύθερα πρόγραμμα λογισμικού ή εμπορικά εργαλεία για την αυτόματη παρακολούθηση και απόδειξη γεγονότων.

Σχέδιο της Εκπαίδευσης

• Διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές δουλειές.
• Εμπειρία σε μεγάλο εργαστηριακό περιβάλλον.

Προθεσμίες Προσωποποίησης της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσωποποιημένη εκπαίδευση για το κύριο κουτί, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας.

Μια αναλογία AIOps που κατασκευάζεται εξ ολοκλήρου με open-source εργαλεία επιτρέπει στα ομάδες να σχεδιάζουν αποδοτικές και ευελίξιες λύσεις για την παρατήρηση, την ανίχνευση απώλειων και την έγκαιρη ειδοποίηση σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η καθοδήγηση, υπό την διεύθυνση εκπαιδευτικών (online ή παρακειμένως), απευθύνεται σε μηχανικούς υψηλής εξουσιοδότησης που επιθυμούν να κατασκευάσουν και να διατίθουν μια από τέλος έως τέλος αναλογία AIOps χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Prometheus, ELK, Grafana και προσαρμοσμένα μοντέλα ML.

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

• Σχεδιάζουν μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο open-source συστατικά.
• Συλλέγουν και εξομαλύνουν δεδομένα από logs, μετρήσεις και τρακιά.
• Εφαρμένουν ML μοντέλα για την ανίχνευση απώλειων και την πρόβλεψη εκτοπισμών.
• Αυτοματοποιούν τις ειδοποιήσεις και τη διόρθωση με open-source εργαλεία.

Μορφή του Κουρσού

• Διαδραστικός διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική πρακτική.
• Συνεχής εφαρμογή σε ζωντανό περιβάλλον καθοδήγησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να παρατάξετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρς, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατυπώσετε.

AI-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.

Upon completing this workshop, participants will be prepared to:

• Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
• Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
• Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
• Optimize test strategies based on predictive failure analytics.

Format of the Course

• Guided technical lectures supported by expert insights.
• Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
• Applied experimentation within a controlled testing environment.

Course Customization Options

• If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.

Η AI-χαρακτηρισμένη αυτομάτευση QA ενισχύει τη διαδικασία παραδοσιακής δοκιμής με τη γενέση ικανότατων συναφθών δοκιμών, την εκπλάτωση της κάλυψης παλαιογνωσίας και την ολοκλήρωση νοηματικών πύλων ποιότητας σε παραδοχές CI/CD για μεγάλη κλίμακα και εξασφαλισμένη παραγωγή λογισμικού.

Αυτός ο διδασκαλικός, ζωντανός εκπαιδευτικός (διαδικτυακά ή προσωπικά) καθορίζεται για συμβουλευτές QA και DevOps με μεσαία επίπεδο εμπειρία που θέλουν να αξιοποιήσουν εργαλεία AI για την αυτομάτευση και διεύρυνση της ασφάλειας ποιότητας σε οδηγίες συνεχούς ενσωμάτωσης και κατανάλωσης.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Γεννά, προτεραιωθεί και διατηρήσει δοκιμές χρησιμοποιώντας πλατφόρμες αυτομάτευσης AI.
• Ολοκλήρωση νοηματικών πύλων QA σε CI/CD pipelines για την εξόδου αποτελεσμάτων.
• Χρήση AI για δοκιμές περιορισμένου μερίδιου, πρόβλεψη λάθων και ανάλυση της σφαλματογένειας δοκιμών.
• Στροφή του χρόνου και κάλυψης δοκιμής για τα ατζίλι και ταχύ πεδία προγραμματισμού.

Μορφή της Μάθησης

• Διαλεξές και συζητήσεις.
• Πολλά ασκήματα και πράξη.
• Εφαρμογή υπό πραγματικές συνθήκες πειραματισμού.

Προσαρμογές της Μάθησης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για την προσάρτηση.

GitHub Copilot είναι ένας βοηθός προγραμματισμού με τη χρήση ΤΕΚ (Τεχνητή Νοημοσύνη) που βοηθά στην αυτομάτωση εργασιών ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων των λειτουργιών DevOps όπως η γραφή κωδικών YAML, GitHub Actions και διαδρομές παράδοσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκθέτη (διαδικτυακά ή όντωρα) απευθύνεται σε επαγγελματίες του μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να ολοκληρώσουν αποτελεσματικά καθήκοντα DevOps, να βελτιώσουν την αυτομάτωση και να επιδρέψουν θετικά στην παραγωγικότητα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για βοήθεια στη διαγραφή shell, κωδικών ρυθμίσεων και CI/CD με πίπλιν.
• Να εκμεταλλευτούν την αναπλήρωση ΤΕΚ κώδικα σε αρχεία YAML και GitHub Actions.
• Να επιταχύνουν τα δοκιμαστικά, παράδοση και αυτοματοποίηση ροών.
• Να εφαρμόζουν το Copilot με ευθύνη, γνωρίζοντας τα περιορισμούς της ΤΕΚ και τις καλές πρακτικές.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρόν των δαχτύλων σε ζωντανό περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

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

DevSecOps με Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η πρακτική της ενσωμάτωσης τεχνητής νοημοσύνης σε DevOps pipelines για την πρόληψη και ανίχνευση διακρίσεων, εφαρμογή πολιτικών ασφάλειας και αυτοματοποίησης μέτρων σχεδιασμού στους όλους τους βήματα της διαδικασίας παραγωγής λογισμικού.

Αυτός ο εκπαιδευτικός, ζωντανός καθοδήγηση (online ή σε υποψήφιες θέσεις) προσβάλλει επίπεδο μεσαίου DevOps και ειδικούτεχνων ασφάλειας που θέλουν να εφαρμόσουν εργαλεία και πρακτικές βασισμένες σε τεχνητή νοημοσύνη για την αυξημένη ασφάλεια και αυτοματοποίηση στους προϊόντες και διαδικασίες εγκατάστασης.

Τέλος αυτή της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ενσωμάτωση εργαλείων ασφάλειας που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη σε CI/CD pipelines.
• Χρήση εξωτερικών και δυναμικών αναλύσεων που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη για την ανίχνευση προβλημάτων σε πρώτη φάση.
• Αυτοματοποίηση ανίχνευσης σεγκρέτ, ελέγχου κωδικών για διακρίσεις και ανάλυση των κινδύνων των ανεξάρτητων εξαρτήματος.
• Επιτρέψτε προεπιλεγμένα μοντέλα κίνδυνου και αποφάσεις με τη χρήση εξειδικευμένων τεχνικών.

Σχέδιο Διδασκαλίας

• Δελτίο για λόγου ομιλία και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές εφαρμογές.
• Αντίστοιχη εφαρμογή σε υπόλοιπο-γραμμή περιβάλλον.

Προσαρμογές Διδακτικού Περιεχομένου

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το κύκλωμα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσουμε.

Οι επιχειρησιακές πλατφόρμες AIOps όπως Splunk, Moogsoft και Dynatrace παρέχουν δυνατά μέσα για τον ανιχνευτή άνομαλίες, τη συνδυασμό ειδοποιήσεων και την αυτοματοποίηση αποκρισών σε μεγάλου μεγέθους IT περιβάλλοντα.

Αυτός ο εκπαιδευτή-διευθύνομενη, ζωντανή καθοδήγηση (δια διαδίκτου ή σε χώρο πρόσβασης) στοχεύει σε επιμέσου επίπεδου επιχειρηματικά IT ομάδες που θέλουν να αναμειγθούν τα εργαλεία AIOps στην υπάρχουσα stack εφανιστικότητας και λειτουργικών διαδικασιών.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαβεβαιώσουν και αναμείξουν τα Splunk, Moogsoft, και Dynatrace σε μια ενωμένη AIOps αρχιτεκτονική.
• Συνδυάσουν δείκτες, λόγια και γεγονότα σε περιβάλλοντα απομένου με χρήση AI-χαρακτηριστικών αναλύσεων.
• Αυτοματοποιήσουν την ανίχνευση, προτεραιότητα και συνέχεια γεγονότων με εμπεριστατωμένες και προσαρμοστικές διαδικασίες.
• Βελτιώσουν την απόδοση, μειώσουν το MTTR και βελτιώσουν τη λειτουργική αποδοτικότητα σε επιχειρηματικό μέγεθος.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Δυναμική εξήγηση και συζήτηση.
• Πολύ πράξη και ασκήσεις.
• Αλληλουχία πρωτότυπης εφαρμογής σε ζωντανό μέσο εργασίας.

Πιθανές Διεκδικήσεις Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Τα εργαλεία Prometheus και Grafana χρησιμοποιούνται ευρέως για την παρακολούθηση σύγχρονων διεργασιών, ενώ η μηχανική μάθηση (ML) και τα πρότυπα της αυξάνουν με προληπτικές και νοημοσύνης εφαρμογές, ώστε να αυτοματοποιήσουν τις λήψεις αποφάσεων.

Αυτός ο εξοπλισμός, υποδοχηγούμενος εκ πρώτου χέρι (διαδικτύου ή live), στόχευε σε διεξοδικούς προσελκυστές της παρακολούθησης που επιθυμούν να αναγεννήσουν τη συσκευή των κανόνων μετάδοσης των δεδομένων (observability) πλαισίων, χρησιμοποιώντας AIOps συστήματα, Prometheus, Grafana και τεχνικές μηχανικής μάθησης.

Τέλος αυτής της εξόπλισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαμορφώσουν Prometheus και Grafana για παρακολούθηση σε όλα τα αλγείδρωπα και τα θυρεός.
• Διαθέτουν, αποθηκεύουν και εμφανίζουν υψηλή ποιότητα δεδομένα ξεχωριστών μετρήσεων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανιδαλή σήγμα και πρόβλεψη.
• Δημιουργούν νοηματικές κατευθυντήριες γραμμές διακήρυξης με βάση πρόληπτικα σημεία.

Σχήμα της Εξοπλίσης

• Δυναμικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές τεχνικές εργασίες και πρακτική.
• Εμπειροκατάσταση με πραγματικό περιβάλλον εφαρμογής.

Πιθανές Προσαρμογές της Εξοπλίσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εξόπλιση για το κουρσο, ζητάτε να συγκεντρώσετε μας.

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και τα πλαίσια αυτόνομων οντοτήτων όπως το AutoGen και το CrewAI επανορθώνουν τον τρόπο με τον οποίο οι ομάδες DevOps αυτοματοποιούν εργασίες όπως η καταγραφή αλλαγών, η δημιουργία τεστ και η διαχείριση ειδοποιήσεων, μιμούμενες την ανθρώπινη συνεργασία και λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε υψηλού βαθμού μηχανικούς που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν αυτοματοποιημένες ρούτινες DevOps εξοπλισμένες με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και πολυ-όντων συστήματα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ενσωματώσουν πρόσωπα με βάση LLMs σε ρούτινες CI/CD για αυτοματοποίηση με εξυπηρέτηση.
• Αυτοματοποιήσουν τη δημιουργία τεστ, την ανάλυση κομματιών και τις επισκόπησης αλλαγών χρησιμοποιώντας πρόσωπα.
• Συντονίσουν πολλά πρόσωπα για τη διαχείριση ειδοποιήσεων, τη δημιουργία απαντήσεων και τη χορήγηση συστάσεων DevOps.
• Κατασκευάσουν ασφαλείς και διατηρήσιμες πρόσωπα με ρούτινες εξοπλισμένες με open-source πλαίσια.

Μορφή του Κουρσού

• Αδιάκοπη διδασκαλία και συζήτηση.
• Εκτενές ασκηματολόγιο και πρακτική εφαρμογή.
• Πρακτική υλοποίηση σε ζωντανή εργαστήρια περιβάλλον.

Ευέλικτες Επιλογές Κουρσού

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το κούρσο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσετε.

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.

Self-healing automation is the practice of using intelligent systems to detect pipeline failures, identify root causes, and trigger real-time recovery actions.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to integrate AI-driven incident detection and automated remediation into their delivery pipelines.

On completion of this course, participants will gain the ability to:

• Monitor pipelines using AI-based anomaly detection models.
• Design automated recovery workflows to resolve failures instantly.
• Implement intelligent feedback loops that prevent recurring issues.
• Enhance overall resilience and reliability in CI/CD systems.

Format of the Course

• Expert-led presentations with real-world examples.
• Applied exercises focused on pipeline reliability challenges.
• Hands-on development of automated resolution mechanisms in a lab setup.

Course Customization Options

• For tailored content addressing your organization’s workflows or incident-response needs, please contact us to arrange.