AI for DevOps Schulungen in Linz

Eine AIOps-Pipeline, die ausschließlich mit Open-Source-Tools aufgebaut wird, ermöglicht Teams, kosteneffektive und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Alerting in Produktionsumgebungen zu gestalten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die eine end-to-end-AIOps-Pipeline 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 Protokollen, Metriken und Spuren zu sammeln und zu normalisieren.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien und Vorhersage von Vorfällen anzuwenden.
• Mit Open-Tooling Alerting und Remidiation automatisieren.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hände-zu-Händen-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

AI-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Unternehmensplattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Funktionen zur Erkennung von Anomalien, Korrelation von Warnungen und der Automatisierung von Reaktionen in großen IT-Umgebungen.

Dieses instructor-led Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe Unternehmens-IT-Mannschaften, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Observability-Stacks und operativen Arbeitsabläufe integrieren möchten.

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

• Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine einheitliche AIOps-Architektur zu konfigurieren und zu integrieren.
• Metriken, Logdateien und Ereignisse über verteilte Systeme mithilfe von künstlicher Intelligenz-gestützter Analyse zu korrelieren.
• Inzidenzen detektieren, priorisieren und reagieren mit integrierten und benutzerdefinierten Workflows automatisieren.
• Leistung optimieren, die MTTR reduzieren und die operativen Effizienz im Unternehmensumfang verbessern.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt-Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) wird zunehmend eingesetzt, um Incidents vor deren Auftreten zu预测 incidents before they occur 并自动化根本原因分析（RCA），以最小化停机时间并加速解决。 这里的翻译似乎开始出现错误，我将直接从英文继续正确翻译剩余内容。

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Spezialisten, die prädiktive Analyse implementieren, Remediierung automatisieren und intelligente RCA-Abläufe mithilfe von AIOps-Tools und maschinellem Lernen gestalten möchten.

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

• Maschinelle Lernmodelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster vorherzusagen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Abläufe basierend auf der Korrelation von Mehrquelle-Logs und -Metriken automatisieren.
• Warnungen und Remediierungsvorgänge in bestehende Plattformen integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitstellen und skalieren.

Format des Kurses

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

AnpassungsOptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

DevSecOps with AI is the practice of integrating artificial intelligence into DevOps pipelines to proactively detect vulnerabilities, enforce security policies, and automate response actions throughout the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps and security professionals who wish to apply AI-based tools and practices to enhance security automation across development and deployment pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Embed AI-driven security tools into CI/CD pipelines.
• Use static and dynamic analysis powered by AI to detect issues earlier.
• Automate secrets detection, code vulnerability scanning, and dependency risk analysis.
• Enable proactive threat modeling and policy enforcement using intelligent techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

GitHub Copilot is an AI-powered coding assistant that helps automate development tasks, including DevOps operations such as writing YAML configurations, GitHub Actions, and deployment scripts.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to use GitHub Copilot to streamline DevOps tasks, improve automation, and boost productivity.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use GitHub Copilot to assist with shell scripting, configuration, and CI/CD pipelines.
• Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
• Accelerate testing, deployment, and automation workflows.
• Apply Copilot responsibly with an understanding of AI limitations and best practices.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Werkzeuge für Observability in modernen Infrastrukturen, während Maschinelles Lernen diese Werkzeuge mit prädiktiven und intelligenten Erkenntnissen zur Automatisierung von Operationsentscheidungen ergänzt.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an observability-fähige Fachleute mittlerer Expertise, die ihre Überwachungsinfrastruktur durch das Integrieren von AIOps-Praktiken unter Verwendung von Prometheus, Grafana und ML-Techniken modernisieren möchten.

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

• Prometheus und Grafana für Observability über Systeme und Dienste zu konfigurieren.
• Hochwertige Zeitreihendaten zu sammeln, speichern und visualisieren.
• Maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien und Vorhersagen anzuwenden.
• Intelligente Warnregeln auf der Grundlage prädiktiver Erkenntnisse zu erstellen.

Kursformat

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

Anpassungsoptionen des Kurses

• Zur Anfrage eines angepassten Trainings für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu vereinbaren.

AI for DevOps is the application of artificial intelligence to enhance continuous integration, testing, deployment, and delivery processes with intelligent automation and optimization techniques.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps professionals who wish to incorporate AI and machine learning into their CI/CD pipelines to improve speed, accuracy, and quality.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate AI tools into CI/CD workflows for intelligent automation.
• Apply AI-based testing, code analysis, and change impact detection.
• Optimize build and deployment strategies using predictive insights.
• Implement traceability and continuous improvement using AI-enhanced feedback loops.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analyse einsetzt, um IT-Operationen zu automatisieren und zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Überwachung, Vorfallerkennung und -behandlung.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe IT-Operations-Professionelle, die AIOps-Techniken einsetzen möchten, um Metriken und Protokolle zu korrelieren, Alarmgeräusche zu reduzieren und durch intelligente Automatisierung die Beobachtbarkeit zu verbessern.

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

• Die Prinzipien und Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Protokolle, Metriken und Ablaufverfolgungen zu korrelieren, um Ursachen festzustellen.
• Mit intelligenter Filterung und Geräuschunterdrückung die Alarmmüdigkeit zu reduzieren.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools zur automatischen Überwachung und -behandlung von Vorfällen einzusetzen.

Format der Ausbildung

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

Anpassungsoptionen für die Ausbildung

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.