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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in KI in der DevOps-Praxis
- Was ist KI für DevOps?
- Anwendungsfälle und Vorteile von KI in CI/CD-Pipelines
- Überblick über Tools und Plattformen, die KI-getriebene Automatisierung unterstützen
KI-gestützte Codes Entwicklung und -Überprüfung
- Verwendung von GitHub Copilot und ähnlichen Tools zur Codevervollständigung
- KI-basierte Qualitätsprüfungen und Verbesserungsvorschläge für den Code
- Automatische Generierung von Tests und Erkennung von Sicherheitslücken
Intelligentes Design von CI/CD-Pipelines
- Konfiguration von Jenkins oder GitHub Actions mit KI-verbesserten Schritten
- Prädiktives Auslösen von Builds und intelligente Erkennung von Rollback-Situationen
- Dynamische Anpassung von Pipelines basierend auf historischen Leistungsdaten
KI-basierte Testautomatisierung
- KI-gesteuerte Testgenerierung und -priorisierung (z. B. Testim, mabl)
- Analyse von Regresstests unter Verwendung maschineller Lernverfahren
- Reduzierung von Instabilität (Flakiness) und Laufzeit der Tests durch datengestützte Erkenntnisse
Statische und dynamische Analyse mit KI
- Integration von SonarQube und ähnlichen Tools in Pipelines
- Automatische Erkennung von Code-Smells und Vorschläge für Refactorings
- Auswirkungsanalyse und Risikoprofiling des Codes
Überwachung, Feedback und kontinuierliche Verbesserung
- KI-gestützte Observability-Tools und Anomalie-Erkennung
- Nutzung von ML-Modellen zum Lernen aus Deployment-Ergebnissen
- Erstellung automatisierter Feedback-Schleifen über den gesamten SDLC (Software Development Life Cycle)
Fallstudien und praktische Integration
- Beispiele für KI-verbesserte CI/CD-Prozesse in Unternehmensumgebungen
- Integration in cloud-native Plattformen und Microservices-Architekturen
- Herausforderungen, Empfehlungen und bewährte Praktiken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in DevOps und CI/CD-Workflows
- Grundlegendes Verständnis von Versionskontrolle und Automatisierungstools
- Vertrautheit mit Konzepten der Softwaretests und -bereitstellung
Zielgruppe
- DevOps-Ingenieure und Plattformteams
- Verantwortliche für QA-Automatisierung und Testingenieure
- Softwarearchitekten und Release-Manager
