DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline Training Course

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.

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 πιπελάιν γοῦν AIOps που χτίστηκε εντελώς με ανοιχτούς κώδικα εργαλεία, επιτρέπει στις ομάδες να σχεδιάζουν δημιουργικές και ευέλικτες λύσεις για παρατήρηση, ανίχνευση ανωμαλιών και νοημοσύνη στα προϊόντα των περιβάλλοντων.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (διαδικτύου ή στο χώρο), στοχεύει σε προηγμένους μηχανικούς που επιθυμούν να κατασκευάσουν και να διαβιβάσουν ένα τελείωμα AIOps πιπελάιν χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως Prometheus, ELK, Grafana, και δικές τους ML μοντέλα.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Σχεδιάσει μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο ανοιχτούς κώδικα συστατικά.
• Συλλέγει και ενωρίζει δεδομένα από λογία, μετρήσεις, και τραγούδη.
• Ανάπτυξη ML μοντέλων για να εντοπίζουν ανωμαλίες και πρόβλεψη τύχη.
• Αυτοματοποιήσει μηνύματα ενέργειας και διάκριση χρησιμοποιώντας ανοιχτά εργαλεία.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Διεξοδικό διάλογο και συζήτηση.
• Πολλά τυπικά πρακτικά εργαλεία.
• Εφαρμογή πραγματικός-λάβρης μέσων για υποδοχή και διαχείριση.

Πιθανούς Διαμόρφωση της Εκπαίδευσης

• Για να αιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το δάσκαλο, παρακαλώ κοιτάξτε το μας ισχυρά συναντήθηκε.

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 κώδικας βοηθός υποστήριξης που δεσμεύει αυτομάτως τις εργασίες ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων DevOps λειτουργιών όπως η γρήγορη σύνθεση YAML εγκαταστάσεων, GitHub Δράσεις και αρχεία σαφήνισης.

Αυτό το διδασκαλικό ζωντανό μάθημα (διαδικτύου ή επιτόπου) προσβάνει σε επαγγελματίες είδησης και μέσου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για τον εκτελεστικό DevOps έλεγχο, βελτίωση της αυτομάτωσης και αύξηση της προducitivity.

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

• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για βοήθεια στη σκευή shell, διαμόρφωση και CI/CD προϊόντα.
• Εκμεταλλεύουν την ολοκλήρωση κώδικα AI σε YAML αρχεία και GitHub Δράσεις.
• Σπευδόντας τον δοκιμαστικό, εγκαταστατικό και αυτοματοποιητικό ρύθμιση.
• Αξιώνει το Copilot ευθυγράμμιστα με συνειδητή κατανόηση των περιορισμών AI και των καλύτερων πρακτικών.

Σχέση του Μαθήματος

• Επικοινωνία εξομοιωμένη διάλεξη και συζήτηση.
• Πολύ πρόγραμμα και πρακτικό πρόγραμμα επιθεώρησης.
• Χειρόνευρο πρόγραμμα σε ζωντάνο χώρο λειτουργίας.

Πλήρωση των Επιλογών Μαθήματος

• Για να παραιτηθεί μια εξειδικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

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 LLMs και τα πλαίσια αυτονόμων agents όπως το AutoGen και το CrewAI επαναδιαχρηματοδοτούν πώς οι ομάδες DevOps αυτοματοποιούν διαδικασίες όπως το monitoring των αλλαγών, τη γέννηση εξετάσεων και το sorting των προειδοποιήσεων με τη ανθρωπό-ομοια συνεργασία και λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εξειδικευμένη, γρήγορη διαμόρφωση (διαδικτύου ή σε χώρος) προσβάλλει επαγγελματίες ανώτερου επιπέδου που θέλουν να σχεδιάσουν και να εφαρμόσουν διαδικασίες αυτομάτου DevOps υποστηριζόμενων από μεγάλα λογισμικά γλωσσών (LLMs) και πολλαπλούς agents.

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

• Εγκαταστήσουν LLM agents σε CI/CD διαδικασίες για καθολική αυτομάτη.
• Αυτοματοποιήσουν τη γέννηση εξετάσεων, την ανάλυση commit και τα summary αλλαγών χρησιμοποιώντας agents.
• Συντονίζουν πολλά agents για sorting προειδοποιήσεων, δημιουργία απαντήσεων και παροχή συμβουλών DevOps.
• Κατασκευάζουν ασφαλείς και διατηρήσιμες workflows υποστηριζόμενες από agents χρησιμοποιώντας πλέον-κωδικούς πυρήνες.

Μορφή του μαθήματος

• Δειγματοληπτική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξεις.
• Εφαρμογή σε ένα υπεύθυνο περιβάλλον live-lab.

Προετοιμασία της εξειδικέυσης

• Για να ζητήσετε μια προσωπικοποιημένη εξειδίκευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας να οργανώσετε.