CI/CD για AI: Αυτόματη Δόμηση και Ανάθεση Δοκιμών Βασισμένες σε Docker 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.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς παρατηρησιμότητας και SRE που επιθυμούν να ενσωματώσουν LLMs και ΤΝ στις εργασίες παρακολούθησης, ειδοποίησης και ανάλυσης επεισοδίων.

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 δημιουργία δοκιμών καθοδηγούμενη από AI είναι ένα σύνολο τεχνικών και εργαλείων που αυτοματοποιούν τη δημιουργία σεναρίων δοκιμών και προβλέπουν τα κενά δοκιμών χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές AI για την αυτόματη παραγωγή δοκιμών και την πρόβλεψη περιοχών ανεπαρκούς κάλυψης.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του εργαστηρίου, οι συμμετέχοντες θα είναι έτοιμοι να:

• Αξιοποιήσουν μοντέλα AI για την παραγωγή αποτελεσματικών σεναρίων δοκιμών μονάδας, ολοκλήρωσης και end-to-end.
• Αναλύσουν κώδικες χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση για την ανίχνευση πιθανών τυφλών σημείων κάλυψης.
• Ενσωματώσουν τη δημιουργία δοκιμών βασισμένη σε AI στις ροές εργασίας CI/CD.
• Βελτιστοποιήσουν στρατηγικές δοκιμών βάσει προβλεπτικής ανάλυσης αποτυχιών.

Μορφή του Μαθήματος

• Καθοδηγούμενες τεχνικές διαλέξεις υποστηριζόμενες από εμπειρογνωμοσύνη.
• Συνεδρίες πρακτικής βασισμένες σε σενάρια και πρακτικές ασκήσεις.
• Εφαρμοσμένος πειραματισμός μέσα σε ελεγχόμενο περιβάλλον δοκιμών.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Εάν χρειάζεστε αυτήν την εκπαίδευση προσαρμοσμένη στην εργαλειοθήκη ή τις ροές εργασίας σας, 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.

Σε αυτό το ζωντανό μάθημα με εκπαιδευτή στην τοποθεσία Ελλάδα (ονλαιν ή στο site) απευθύνεται σε μηχανικούς SRE και DevOps που επιθυμούν να σχεδιάζουν, να κατασκευάζουν και να αναπτύσσουν με ασφάλεια AI agents για αυτόνομες λειτουργίες ΤΠ.

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.

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.

Αυτό το ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα με καθοδηγούμενη διδασκαλία στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς Μηχανικής Μάθησης και ομάδες υποδομής που χρειάζεται να κατασκευάσουν ανθεκτικούς λειτουργικούς αγωγούς για εφαρμογές βασισμένες σε LLM σε μεγάλη κλίμακα.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς ασφαλείας και ML που χρειάζεται να εντοπίσουν, να δοκιμάσουν και να υπερασπιστούν από επιθέσεις σε μοντέλα ML και εφαρμογές βασισμένες σε LLM.