AI for DevOps Formare în Moldova

Controlul implementării bazat pe AI este o abordare care aplică învățarea automată, analiza modelelor și modele de decizie adaptive în operațiunile de gestionare a flag-urilor de funcționalități și în fluxurile de lucru pentru testarea Canary.

Această sesiune de formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de nivel intermediar și liderilor tehnici care doresc să îmbunătățească fiabilitatea lansărilor și să optimizeze deciziile de expunere a funcționalităților folosind analiza bazată pe AI.

La finalizarea acestui curs, participanții vor putea:

• Să aplice modele de decizie bazate pe AI pentru a evalua riscul expunerii noilor funcționalități.
• Să automatizeze analiza Canary folosind indicatori de performanță, comportament și operaționali.
• Să integreze sisteme de scor inteligent în platformele de gestionare a flag-urilor de funcționalități.
• Să proiecteze strategii de implementare care se ajustează dinamic pe baza datelor în timp real.

Formatul cursului

• Discuții ghidate susținute de scenarii din lumea reală.
• Exerciții practice care evidențiază strategii de implementare îmbunătățite de AI.
• Implementare practică într-un mediu simulat de gestionare a flag-urilor de funcționalități și Canary.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a aranja conținut personalizat sau a integra instrumente specifice organizației, vă rugăm să ne contactați.

Automatizarea auto-rezilientă reprezintă practica de a utiliza sisteme inteligente pentru a detecta defecțiunile în pipeline-uri, a identifica cauzele principale și a declanșa acțiuni de recuperare în timp real.

Această sesiune de formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să integreze detectarea incidentelor bazată pe AI și remedierea automată în fluxurile lor de livrare.

La finalizarea acestui curs, participanții vor dobândi capacitatea de a:

• Monitoriza pipeline-uri folosind modele de detectare a anomaliilor bazate pe AI.
• Proiecta fluxuri de lucru automate de recuperare pentru a rezolva defecțiunile instantaneu.
• Implementa bucle de feedback inteligente care previn apariția repetată a problemelor.
• Îmbunătăți reziliența și fiabilitatea generală a sistemelor CI/CD.

Formatul Cursului

• Prezentări conduse de experți, cu exemple din lumea reală.
• Exerciții aplicate axate pe provocările de fiabilitate a pipeline-urilor.
• Dezvoltare practică a mecanismelor de rezoluție automată într-un mediu de laborator.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru conținut personalizat care abordează fluxurile de lucru ale organizației dumneavoastră sau nevoile de răspuns la incidente, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

GitHub Copilot este un asistent de codare bazat pe inteligență artificială care ajută la automatizarea sarcinilor de dezvoltare, inclusiv a operațiunilor DevOps, cum ar fi scrierea configurațiilor YAML, GitHub Actions și scripturi de implementare.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să folosească GitHub Copilot pentru a simplifica sarcinile DevOps, a îmbunătăți automatizarea și a crește productivitatea.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Folosi GitHub Copilot pentru a ajuta la scrierea de scripturi shell, configurații și pipeline-uri CI/CD.
• Profita de completarea codului AI în fișiere YAML și GitHub Actions.
• Accelera testarea, implementarea și fluxurile de lucru automate.
• Aplica Copilot în mod responsabil, înțelegând limitele și cele mai bune practici ale IA.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Monitorizarea conformității sprijinită de AI este o disciplină care aplică automatizarea inteligentă pentru a detecta, impune și valida cerințele de politică pe tot parcursul ciclului de livrare a software-ului.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să integreze controale de conformitate bazate pe AI în fluxurile lor CI/CD.

După finalizarea acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Aplice verificări bazate pe AI pentru a identifica lacune de conformitate în timpul construcției software-ului.
• Utilizeze motoare de politică inteligente pentru a impune standarde de reglementare, securitate și licențiere.
• Detecteze automat abateri și deviații de configurare.
• Incorporeze rapoarte de conformitate în timp real în fluxurile de livrare.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate de instructor, susținute de exemple practice.
• Exerciții practice concentrate pe scenarii reale de conformitate CI/CD.
• Experimentare aplicată într-un mediu de laborator DevSecOps controlat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Dacă organizația dumneavoastră necesită integrați de conformitate personalizate, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

CI/CD pentru AI reprezintă o abordare structurată de automatizare a împachetării modelelor, testării, containerizării și implementării acestora, utilizând fluxuri continue de integrare și livrare (continuous integration și continuous delivery).

Acest curs, condus de un instructor specializat, disponibil online sau în locația dvs., este destinat profesioniștilor cu nivel intermediar care doresc să automatizeze fluxurile end-to-end pentru livrarea modelelor de inteligență artificială (AI), folosind Docker și platforme CI/CD.

La finalul cursului, participanții vor fi capabili să:

• Creeze fluxuri automate pentru construirea și testarea containerelor cu modele AI.
• Implemen-teze controlul versiunilor și reproducibilitatea pe parcursul ciclului de viață al modelelor.
• Integreze strategii de implementare automatizată pentru serviciile AI.
• Aplice cele mai bune practici CI/CD, adaptate specificațiilor operațiunilor de învățare automatică (machine learning operations - MLOps).

Formatul cursului

• Prezentări ghidate de instructor și discuții tehnice.
• Laboratoare practice și exerciții de implementare hands-on.
• Simulări realiste ale fluxurilor CI/CD într-un mediu controlat.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Dacă organizația dumneavoastră necesită fluxuri de lucruri personalizate sau integrări specifice ale platformei, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza acest curs.

Generarea de teste bazate pe inteligență artificială este un set de tehnici și instrumente care automatizează crearea cazurilor de testare și prezic lacunele de testare folosind învățarea automată.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să aplice tehnici de inteligență artificială pentru a genera teste automat și a prevedea zonele cu acoperire insuficientă.

După finalizarea acestui atelier, participanții vor fi pregătiți să:

• Utilizeze modele de inteligență artificială pentru a genera scenarii eficiente de teste unitare, de integrare și end-to-end.
• Analizeze codul folosind învățarea automată pentru a detecta punctele slabe de acoperire.
• Integreze generarea de teste bazate pe inteligență artificială în fluxurile de lucru CI/CD.
• Optimizeze strategiile de testare pe baza analizelor predictive de eșec.

Formatul Cursului

• Prelegeri tehnice ghidate, susținute de perspective experte.
• Sesiuni practice bazate pe scenarii și exerciții practice.
• Experimentare aplicată într-un mediu de testare controlat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Dacă aveți nevoie ca acest training să fie adaptat la lanțul dvs. de instrumente sau fluxuri de lucru, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Optimizarea predictivă a construcțiilor este practica de a utiliza învățarea automată pentru a analiza comportamentul construcțiilor și a îmbunătăți fiabilitatea, viteza și utilizarea resurselor.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul ingineriei de nivel intermediar care doresc să îmbunătățească fluxurile de construcție prin automatizare, predicție și stocare inteligentă folosind tehnici de învățare automată.

La finalizarea acestui curs, participanții vor putea:

• Aplica tehnici de ML pentru a evalua modelele de performanță ale construcțiilor.
• Detecta și prezice eșecurile de construcție bazându-se pe jurnalele istorice ale construcțiilor.
• Implementa strategii de stocare bazate pe ML pentru a reduce durata construcțiilor.
• Integra analize predictive în fluxurile de lucru CI/CD existente.

Formatul Cursului

• Prelegeri ghidate de instructor și discuții colaborative.
• Exerciții practice axate pe analiza și modelarea datelor de construcție.
• Implementare practică într-un mediu CI/CD simulat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a adapta această instruire la lanțuri de unelte sau medii specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

O conductă AIOps construită în întregime cu instrumente open source permite echipelor să proiecteze soluții rentabile și flexibile pentru observabilitate, detectarea anomaliilor și alerte inteligente în medii de producție.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de nivel avansat care doresc să construiască și să implementeze o conductă AIOps de la cap la cap, folosind instrumente precum Prometheus, ELK, Grafana și modele ML personalizate.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Proiecta o arhitectură AIOps folosind doar componente open source.
• Colecta și normaliza date din jurnale, metrici și urme.
• Aplica modele ML pentru a detecta anomalii și a prevedea incidente.
• Automatiza alertele și remedierea folosind instrumente open source.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Automatizarea QA bazată pe AI îmbunătățește testarea tradițională prin generarea de teste inteligente, optimizarea acoperirii de regresie și integrarea unor porți de calitate inteligente în fluxurile CI/CD pentru livrarea de software scalabilă și fiabilă.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar din domeniile QA și DevOps care doresc să aplice instrumente AI pentru a automatiza și scala asigurarea calității în fluxurile de integrare și implementare continuă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Genera, prioriza și menține teste folosind platforme de automatizare bazate pe AI.
• Integra porți de QA inteligente în fluxurile CI/CD pentru a preveni regresiile.
• Folosi AI pentru testare exploratorie, predicția defectelor și analiza instabilității testelor.
• Optimiza timpul și acoperirea testelor în proiecte agile cu evoluție rapidă.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Platformele Enterprise AIOps, precum Splunk, Moogsoft și Dynatrace, oferă capabilități puternice pentru detectarea anomaliilor, corelarea alertelor și automatizarea răspunsurilor în medii IT la scară largă.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat echipelor IT de nivel intermediar care doresc să integreze instrumente AIOps în stiva lor existentă de observabilitate și fluxuri de lucru operaționale.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să integreze Splunk, Moogsoft și Dynatrace într-o arhitectură AIOps unificată.
• Să coreleze metrici, loguri și evenimente în sisteme distribuite folosind analiză bazată pe AI.
• Să automatizeze detectarea, priorizarea și răspunsul la incidente cu fluxuri de lucru integrate și personalizate.
• Să optimizeze performanța, să reducă MTTR și să îmbunătățească eficiența operațională la scară de întreprindere.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

LLM-urile și framework-urile de agenți autonomi precum AutoGen și CrewAI redefinesc modul în care echipele DevOps automatizează sarcini precum urmărirea schimbărilor, generarea de teste și trierea alertelor, simulând colaborarea și luarea deciziilor asemănătoare celei umane.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de nivel avansat care doresc să proiecteze și să implementeze fluxuri de lucru de automatizare DevOps alimentate de modele lingvistice mari (LLM) și sisteme multi-agent.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Integra agenți bazati pe LLM în fluxurile de lucru CI/CD pentru automatizare inteligentă.
• Automatiza generarea de teste, analiza commit-urilor și sumarele de schimbări folosind agenți.
• Coordonă mai mulți agenți pentru trierea alertelor, generarea de răspunsuri și oferirea de recomandări DevOps.
• Construi fluxuri de lucru sigure și ușor de întreținut, alimentate de agenți, folosind framework-uri open-source.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

AIOps (Inteligența Artificială pentru Operațiuni IT) este utilizată din ce în ce mai mult pentru a prezice incidentele înainte de a apărea și pentru a automatiza analiza cauzelor de bază (RCA) pentru a minimiza timpul de nefuncționare și a accelera rezolvarea.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor IT de nivel avansat care doresc să implementeze analize predictive, să automatizeze remedierea și să proiecteze fluxuri de lucru inteligente pentru RCA folosind instrumente AIOps și modele de învățare automată.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze modele ML pentru a detecta modele care duc la defecțiuni ale sistemului.
• Să automatizeze fluxurile de lucru RCA bazate pe corelarea jurnalelor și metricelor din mai multe surse.
• Să integreze procesele de alertare și remediere în platformele existente.
• Să implementeze și să scaleze conducte AIOps inteligente în medii de producție.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

DevSecOps cu AI este practica integrării inteligenței artificiale în fluxurile de lucru DevOps pentru a detecta proactiv vulnerabilități, a impune politici de securitate și a automatiza acțiunile de răspuns pe parcursul ciclului de livrare a software-ului.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul DevOps și securității, care doresc să aplice instrumente și practici bazate pe AI pentru a îmbunătăți automatizarea securității în procesele de dezvoltare și implementare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Integra instrumente de securitate bazate pe AI în fluxurile CI/CD.
• Utiliza analize statice și dinamice alimentate de AI pentru a detecta probleme mai devreme.
• Automatiza detectarea secretelor, scanarea vulnerabilităților din cod și analiza riscurilor dependențelor.
• Activa modelarea proactivă a amenințărilor și impunerea politicilor folosind tehnici inteligente.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Orchestrarea implementărilor bazate pe inteligență artificială este o abordare care utilizează învățarea automată și automatizarea pentru a ghida strategiile de lansare, detecta anomalii și declanșa revenirea automată atunci când este necesar.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să optimizeze fluxurile de implementare cu capabilități de luare a deciziilor și reziliență bazate pe IA.

La finalizarea acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze strategii de lansare asistate de IA pentru implementări mai sigure.
• Să prevadă riscul de implementare folosind informații bazate pe învățarea automată.
• Să integreze fluxuri de lucru automate de revenire bazate pe detectarea anomaliilor.
• Să îmbunătățească observabilitatea pentru a sprijini orchestrarea inteligentă.

Formatul Cursului

• Demonstrații conduse de instructor cu analize tehnice aprofundate.
• Scenarii practice concentrate pe experimentarea implementărilor.
• Laboratoare practice care simulează provocări reale de orchestră.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Integrări personalizate, suport pentru lanțuri de unelte sau aliniere a fluxurilor de lucru pot fi aranjate la cerere.

Prometheus și Grafana sunt instrumente larg utilizate pentru observabilitatea infrastructurilor moderne, iar învățarea automată îmbunătățește aceste instrumente cu perspective predictive și inteligente pentru a automatiza deciziile operaționale.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul observabilității care doresc să își modernizeze infrastructura de monitorizare prin integrarea practicilor AIOps folosind Prometheus, Grafana și tehnici ML.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Configura Prometheus și Grafana pentru observabilitate pe sisteme și servicii.
• Colecta, stoca și vizualiza date de serie temporală de înaltă calitate.
• Aplica modele de învățare automată pentru detectarea anomaliilor și prognoză.
• Construi reguli inteligente de alertare bazate pe perspective predictive.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

AI pentru DevOps reprezintă aplicarea inteligenței artificiale pentru a îmbunătăți procesele de integrare continuă, testare, implementare și livrare prin tehnici de automatizare și optimizare inteligentă.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor DevOps de nivel intermediar care doresc să încorporeze inteligența artificială și învățarea automată în fluxurile lor CI/CD pentru a îmbunătăți viteza, acuratețea și calitatea.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Integra instrumente AI în fluxurile de lucru CI/CD pentru automatizare inteligentă.
• Aplica teste bazate pe AI, analiza codului și detectarea impactului modificărilor.
• Optimiza strategiile de build și implementare folosind informații predictive.
• Implementa urmăribilitate și îmbunătățire continuă folosind bucle de feedback îmbunătățite de AI.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) este o practică care aplică învățarea automată și analiza pentru a automatiza și îmbunătăți operațiunile IT, în special în domeniile monitorizării, detectării incidentelor și răspunsului.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar din domeniul operațiunilor IT care doresc să implementeze tehnici AIOps pentru a corela metrici și loguri, a reduce zgomotul de alerte și a îmbunătăți observabilitatea prin automatizare inteligentă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și arhitectura platformelor AIOps.
• Să coreleze date din loguri, metrici și urme pentru a identifica cauzele rădăcină.
• Să reducă oboseala cauzată de alerte prin filtrare inteligentă și suprimare a zgomotului.
• Să folosească unelte open-source sau comerciale pentru a monitoriza și răspunde automat la incidente.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest curs live, condus de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de observabilitate și SRE care doresc să integreze LLM-uri și IA în fluxurile lor de lucru pentru monitorizare, alertare și analiză a incidentelor.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at SRE and DevOps engineers who want to design, build, and safely deploy AI agents for autonomous IT operations.

Acest curs live, predat de un instructor, din Moldova (online sau onsite), se adresează inginerilor ML și echipelor de platformă care trebuie să construiască pipeline-uri operaționale robuste pentru aplicațiile bazate pe LLM la scară largă.

Acest curs live, condus de un instructor, din Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de securitate și ML care trebuie să identifice, să testeze și să se apere împotriva atacurilor asupra modelelor IA și a aplicațiilor alimentate de LLM.