DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline Training Course

AI for DevOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz zur Verbesserung von Prozessen der kontinuierlichen Integration, Tests, Bereitstellung und Lieferung durch intelligente Automatisierung und Optimierungstechniken.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene DevOps-Professionals, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in ihre CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um Geschwindigkeit, Genauigkeit und Qualität zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AI-Tools in CI/CD-Workflow einbinden für intelligente Automatisierung.
• AI-gestütztes Testen, Code-Analyse und Veränderungsinpaktdetektion anwenden.
• Berechnungs- und Bereitstellungsmethoden mithilfe von vorhersagbaren Erkenntnissen optimieren.
• Spurenverfolgung und kontinuierliche Verbesserung unter Verwendung AI-gestützter Rückmeldeschleifen implementieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praxisorientierte Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Für eine anpassungsfähige Ausbildung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) wird zunehmend verwendet, um Incidents vor ihrer Entstehung zuvorzuwarnen und die Ursachenanalyse (RCA) automatisiert zu beschleunigen, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösungszeit zu verkürzen.

Diese von einem Lehrer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Professionals, die vorausschauende Analyse implementieren, Automatisierung der Behebung und das Design intelligenter RCA-Prozesse mit AIOps Werkzeugen und maschinellem Lernen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster vor Systemausfällen zu erkennen.
• RCA-Prozesse basierend auf der Korrelation mehrerer Quellen von Protokollen und Metriken automatisiert einzurichten.
• Warnungs- und Behebungsprozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einem Live-Lab-Umfeld.

Anpassungs-Optionen des Kurses

• Bitte kontaktieren Sie uns, um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Betriebsabläufe) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analytik zur Automatisierung und Verbesserung von IT-Operationen anwendet, insbesondere im Bereich der Überwachung, der Ereigniserkennung und -behandlung.

Dieses instructor-led Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Betriebsexperten, die Techniken von AIOps einsetzen möchten, um Metriken und Protokolle zu korrelieren, den Alarm-Lärm zu reduzieren und durch intelligente Automatisierung die Beobachtbarkeit zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Protokolle, Metriken und Spuren zu korrelieren, um die Ursachen festzustellen.
• Den Alarm-Frust durch intelligente Filterung und Lärmsuppression zu reduzieren.
• Open-Source oder kommerzielle Tools zum automatischen Überwachen und Beantworten von Ereignissen zu verwenden.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übungsaufgaben und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Ein von Open-Source-Tools vollständig erstellter AIOps-Pfad ermöglicht Teams, kosteneffektive und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Warnmeldungen in Produktionsumgebungen zu entwerfen.

Dieser durch den Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die einen end-to-end AIOps-Pfad mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Logs, Metriken und Spuren zu sammeln und zu normalisieren.
• ML-Modelle anzuwenden, um Anomalien zu erkennen und Vorfallprognosen zu erstellen.
• Warnmeldungen und Remediierung mit Open-Source-Tools automatisieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisfälle.
• Hand-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung an diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

AI-gestützte QA-Automatisierung verbessert traditionelle Tests durch die Erstellung intelligenter Testfälle, die Optimierung der Regressionserfassung und die Integration intelligenter Qualitätsgattern in CI/CD-Pipelines für skalierbare und zuverlässige Softwarelieferungen.

Dieser von einem Lehrkräfte geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene im Bereich QA und DevOps, die AI-Werkzeuge verwenden möchten, um Qualitätssicherung in kontinuierlichen Integrationen und -Deployment-Prozessen zu automatisieren und zu skalieren.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Tests mit AI-gestützten Automatisierungsplattformen zu generieren, zu priorisieren und zu pflegen.
• Intelligente QA-Gattern in CI/CD-Pipelines zu integrieren, um Regressionsfehler zu vermeiden.
• AI zur explorativen Testung, Defektprognose und Analysen von instabilen Tests zu nutzen.
• Die Testzeit und -abdeckung bei agilen Projekten mit schnellem Tempo zu optimieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um ein Arrangement vorzunehmen.

GitHub Copilot ist ein künstliche-intelligenzgestützter Codierungsassistent, der die Automatisierung von Entwicklungsarbeiten unterstützt, einschließlich DevOps Operationen wie das Schreiben von YAML-Konfigurationen, GitHub Aktionen und Bereitstellungs-Scripten.

Dieses instruktorgeleitete Live-Training (Online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene, die GitHub Copilot verwenden möchten, um DevOps Aufgaben zu vereinfachen, die Automatisierung zu verbessern und die Produktivität zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot zum Assisten bei Shell-Scripting, Konfigurationen und CI/CD-Pipelines zu verwenden.
• AI-gestützte Codevervollständigung in YAML-Dateien und GitHub Aktionen auszunutzen.
• Test-, Bereitstellungs- und Automatisierungsworkflows zu beschleunigen.
• Die Verantwortungsbewusste Nutzung von Copilot mit einem Verständnis der Grenzen der KI und besten Praktiken anzuwenden.

Abschlussformat des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Hand-on Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Für eine an Ihre Bedürfnisse angepasste Ausbildung wenden Sie sich bitte an uns, um eine Anfrage zu erstellen.

Unternehmensplattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Möglichkeiten zur Erkennung von Anomalien, Zusammenführung von Warnmeldungen und der Automatisierung von Reaktionen in großen IT-Umgebungen.

Dieser durch Trainer geführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe Unternehmens-IT-Mannschaften, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungsstacks und operative Workflows integrieren möchten.

Zum Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren und Integrieren von Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine einheitliche AIOps-Architektur.
• Zusammenführen von Metriken, Protokollen und Ereignissen über verteilte Systeme mit künstl. intelligenter Analyse.
• Automatisieren der Erkennung, Priorisierung und Reaktion auf Vorfälle mithilfe eingebaute und benutzerdefinierter Workflows.
• Leistungsoptimierung, Reduzierung der MTTR und Verbesserung der operativen Effizienz unter Unternehmenstauglichkeit.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hand-on-Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Arrangementierung.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Werkzeuge für Beobachtbarkeit in modernen Infrastrukturen, während Maschinelles Lernen diese Werkzeuge mit prädiktiven und intelligenten Erkenntnissen erweitert, um die Operationalitätsentscheidungen zu automatisieren.

Dieses von einem Lehrer begleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an mittelgradige Beobachtbarkeitsprofis, die ihre Überwachungsinfrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken mit Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Zum Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren von Prometheus und Grafana für Beobachtbarkeit über Systeme und Dienste.
• Sammeln, Speichern und Visualisieren von hochwertigen Zeitreihendaten.
• Anwendung von Maschinellem Lernen zur Auswertung von Anomalien und Prognosen.
• Erstellen intelligenter Warnregeln basierend auf prädiktiven Erkenntnissen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs bitten wir Sie, sich bei uns für ein Arrangement zu melden.

LLMs und autonome Agentenframeworks wie AutoGen und CrewAI revolutionieren die Art und Weise, wie DevOps-Teams Aufgaben wie Änderungsverfolgung, Testgenerierung und Alert-Prüfung durch Simulation menschenähnlicher Zusammenarbeit und Entscheidungen automatisieren.

Dieses von einem Trainer begleitete Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die Workflow-Automatisierungen für DevOps, gesteuert durch Large Language Models (LLMs) und mehrere Agentensysteme, entwerfen und implementieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• LLM-basierte Agenten in CI/CD-Workflow für intelligente Automatisierung zu integrieren.
• Mithilfe von Agenten Testgenerierung, Commit-Analyse und Änderungsübersichten zu automatisieren.
• Verschiedene Agenten zur Prüfung von Alerts, zum Generieren von Antworten und zur Bereitstellung von DevOps-Empfehlungen zu koordinieren.
• Verwendend offener Quellen sicherheitsrelevante und wartbare agentengeführte Workflows aufzubauen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisarbeit.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungs-Optionen des Kurses

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Anfrage.