Ständige Compliance mit KI: Governance in CI/CD Schulung

KI-gestützte Orchestrierung des Bereitstellungsprozesses ist ein Ansatz, der maschinelles Lernen und Automatisierung nutzt, um Bereitstellungsstrategien zu steuern, Anomalien zu erkennen und bei Bedarf ein automatisches Rollback auszulösen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Profis mit mittlerem Fachwissen, die ihre Bereitstellungs-Pipelines mit KI-basierter Entscheidungsfindung und Resilienz-Fähigkeiten optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• KI-unterstütte Rollout-Strategien für sicherere Bereitstellungen implementieren.
• Risiken bei der Bereitstellung durch auf maschinellem Lernen basierende Erkenntnisse vorhersagen.
• Automatisierte Rollback-Arbeitsabläufe integrieren, die auf der Erkennung von Anomalien beruhen.
• Die Beobachtbarkeit (Observability) verbessern, um eine intelligente Orchestrierung zu unterstützen.

Format des Kurses

• Vom Dozent geleitete Demonstrationen mit technischen Vertiefungen.
• Praxisnahe Szenarien, die sich auf das Experimentieren mit Bereitstellungen konzentrieren.
• Praktische Laborsimulationen, die reale Orchestrierungsherausforderungen nachbilden.

Optionen zur Kursanpassung

• Maßgeschneiderte Integrationen, Toolchain-Unterstützung oder die Ausrichtung auf bestimmte Arbeitsabläufe können auf Anfrage eingerichtet werden.

KI für DevOps bezeichnet die Anwendung künstlicher Intelligenz, um kontinuierliche Integrations-, Test-, Bereitstellungs- und Auslieferungsprozesse durch intelligente Automatisierung und Optimierungsmethoden zu verbessern.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Professionals mit mittlerem Erfahrungsgrad, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in ihre CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um Geschwindigkeit, Genauigkeit und Qualität zu steigern.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• KI-Tools in CI/CD-Arbeitsabläufe für intelligente Automatisierung zu integrieren.
• KI-basierte Tests, Codeanalysen und Änderungen der Auswirkungsanalyse anzuwenden.
• Build- und Bereitstellungsstrategien unter Nutzung vorhersagebasierter Erkenntnisse zu optimieren.
• Nachverfolgbarkeit und kontinuierliche Verbesserung mittels KI-gestützter Feedbackschleifen umzusetzen.

Form der Schulung

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

KI-gesteuertes Rollout-Control ist ein Ansatz, der Machine Learning, Mustererkennung und adaptive Entscheidungsmodelle auf Feature-Flag-Operationen und Canary-Test-Workflows anwendet.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Teilnehmer*innen mit Vorkenntnissen, die ihre Release-Zuverlässigkeit verbessern und Entscheidungen zur Feature-Veröffentlichung mittels KI-gestützter Analysen optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• KI-basierte Entscheidungsmodelle zur Einschätzung des Risikos neuer Feature-Veröffentlichungen anzuwenden.
• Canary-Analysen mit Leistungs-, Verhaltens- und Betriebsindikatoren zu automatisieren.
• Intelligente Bewertungssysteme in Feature-Flag-Plattformen zu integrieren.
• Rollout-Strategien zu entwerfen, die sich dynamisch an Echtzeitdaten anpassen.

Kursformat

• Geleitete Diskussionen unterstützt durch praxisnahe Szenarien.
• Praxisübungen mit Fokus auf KI-verbesserte Rollout-Strategien.
• Praktische Umsetzung in einer simulierten Feature-Flag- und Canary-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Inhalte oder die Integration unternehmensspezifischer Tools kontaktieren Sie uns bitte.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wird zunehmend eingesetzt, um Incidents vorherzusagen, bevor sie eintreten, und die Root-Cause-Analyse (RCA) zu automatisieren, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösungsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Fachkräfte, die prädiktive Analysen implementieren, Remediation-Abläufe automatisieren und intelligente RCA-Workflows mit AIOps-Tools und Machine-Learning-Modellen entwerfen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Workflows basierend auf der Korrelation von Logs und Metriken aus mehreren Quellen zu automatisieren.
• Alerting- und Remediation-Prozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

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

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) ist eine Praxis, die Machine Learning und Analysen einsetzt, um IT-Betriebsabläufe zu automatisieren und zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Monitoring, Ereigniserkennung und Reaktion.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit mittlerem Erfahrungsstand, die AIOps-Techniken implementieren möchten, um Metriken und Logs zu korrelieren, das Rauschen bei Alerts zu reduzieren und die Observability durch intelligente Automatisierung zu verbessern.

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

• Die Prinzipien und die Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Logs, Metriken und Traces hinweg zu korrelieren, um Root Causes zu identifizieren.
• Alert Fatigue durch intelligentes Filtern und Rauschunterdrückung zu reduzieren.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools zur automatisierten Überwachung und Reaktion auf Vorfälle einzusetzen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Eine vollständig mit Open-Source-Tools gebaute AIOps-Pipeline ermöglicht es Teams, kosteneffiziente und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligentes Alerting in Produktionsumgebungen zu entwerfen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieur:innen, die eine vollständige AIOps-Pipeline mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten entwerfen können.
• Daten aus Logs, Metriken und Traces sammeln und normalisieren können.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien und zur Vorhersage von Incident anwenden können.
• Alerting und Remediation mit Open-Source-Tooling automatisieren können.

Form des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

KI-gesteuerte Testgenerierung umfasst eine Reihe von Techniken und Werkzeugen, die mithilfe von maschinellem Lernen die Erstellung von Testszenarien automatisieren und Defizite in der Testabdeckung vorhersagen.

Dieser live stattfindende, instruktionsgeleitete Schulungskurs (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die KI-Techniken zur automatischen Generierung von Tests und zur Prognose unzureichender Testabdeckungen einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Workshops sind die Teilnehmenden in der Lage:

• KI-Modelle zur Erzeugung wirksamer Unit-, Integrations- und End-to-End-Testszenarien zu nutzen.
• Codebasen mittels Machine Learning zu analysieren, um potenzielle Lücken in der Testabdeckung aufzudecken.
• KI-basierte Testgenerierung in CI/CD-Workflows zu integrieren.
• Teststrategien anhand prädiktiver Fehleranalysen zu optimieren.

Kursformat

• Geleitete technische Vorträge, ergänzt durch Expertenwissen.
• Szenariobasierte Übungsphasen und praktische Übungen.
• Angewandte Experimente in einer kontrollierten Testumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Falls Sie diese Schulung auf Ihre spezifische Toolchain oder Ihre Arbeitsabläufe anpassen möchten, kontaktieren Sie uns bitte für eine entsprechende Vereinbarung.

KI-gestützte QA-Automatisierung verbessert traditionelle Testverfahren durch die Generierung intelligenter Testfälle, die Optimierung der Regressionstests und die Integration von intelligenten Qualitätsstoppschwellen in CI/CD-Pipelines für eine skalierbare und zuverlässige Softwarebereitstellung.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an QA- und DevOps-Profis auf mittlerem Niveau, die KI-Tools zur Automatisierung und Skalierung der Qualitäts assurance in Continuous Integration und Deployment Workflows einsetzen möchten.

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

• Tests mit KI-gesteuerten Automatisierungsplattformen zu generieren, zu priorisieren und zu pflegen.
• Intelligente QA-Stoppschwellen in CI/CD-Pipelines zu integrieren, um Regressionen zu verhindern.
• KI für exploratives Testen, Fehlervorhersage und Analyse von Testflakiness (Instabilität) zu nutzen.
• Testzeit und Abdeckung in schnelllebigen agilen Projekten zu optimieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für die Anfrage eines maßgeschneiderten Trainings zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Organisation.

CI/CD für KI ist ein strukturierter Ansatz zur Automatisierung des Model-Packings, der Tests, der Containerisierung und der Bereitstellung unter Nutzung von Continuous Integration- und Continuous Delivery-Pipelines.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit mittleren Kenntnissen, die End-to-End-Arbeitsabläufe für die KI-Modellbereitstellung mithilfe von Docker und CI/CD-Plattformen automatisieren möchten.

Nach Abschluss der Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Automatisierte Pipelines zum Erstellen und Testen von AI-Modellcontainern zu erstellen.
• Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit für Modell-Lebenszyklen zu implementieren.
• Automatisierte Bereitstellungsstrategien für KI-Dienste zu integrieren.
• CI/CD-Best Practices anzuwenden, die auf Machine Learning Operations (MLOps) zugeschnitten sind.

Format des Kurses

• Vom Dozent geleitete Präsentationen und technische Diskussionen.
• Praktische Labs und Hands-on-Implementierungsaufgaben.
• Realistische CI/CD-Arbeitsablaufsimulationen in einer kontrollierten Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursspezifischen Anpassung

• Wenn Ihre Organisation spezifische Pipeline-Arbeitsabläufe oder Plattformintegrationen benötigt, kontaktieren Sie uns bitte, um diesen Kurs anzupassen.

GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Coding-Assistent, der hilft, Entwicklungsaufgaben zu automatisieren, einschließlich DevOps-Operationen wie dem Erstellen von YAML-Konfigurationen, GitHub Actions und Deployment-Skripten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger bis hin zu fortgeschrittenen Fachleuten, die GitHub Copilot nutzen möchten, um DevOps-Aufgaben zu rationalisieren, die Automatisierung zu verbessern und die Produktivität zu steigern.

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

• GitHub Copilot zur Unterstützung bei Shell-Skripting, Konfiguration und CI/CD-Pipelines einzusetzen.
• KI-gestützte Code-Vervollständigung in YAML-Dateien und GitHub Actions zu nutzen.
• Test-, Deployement- und Automatisierungsabläufe zu beschleunigen.
• Copilot verantwortungsbewusst einzusetzen, unter Berücksichtigung der KI-Grenzen und Best Practices.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um arrangements zu treffen.

DevSecOps mit KI ist die Praxis, künstliche Intelligenz in DevOps-Pipelines zu integrieren, um Schwachstellen proaktiv zu erkennen, Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen und Reaktionsmaßnahmen im gesamten Software-Lebenszyklus zu automatisieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps- und Sicherheitsexperten mit mittlerem Kenntnisstand, die KI-basierte Tools und Praktiken anwenden möchten, um die Sicherheitsautomatisierung in Entwicklungs- und Bereitstellungs-Pipelines zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• KI-gesteuerte Sicherheitstools in CI/CD-Pipelines einbetten.
• Statische und dynamische Analyse mit KI-Unterstützung nutzen, um Probleme früher zu erkennen.
• Automatisch Geheimnisse erkennen, Code auf Schwachstellen scannen und Risiken in Abhängigkeiten analysieren.
• Proaktives Threat Modeling und die Durchsetzung von Richtlinien mithilfe intelligenter Techniken ermöglichen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisanteile.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursspezialisierung

• Wenn Sie ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Organisation.

Enterprise-AIOps-Plattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Fähigkeiten zur Erkennung von Anomalien, zur Korrelation von Warnungen und zur Automatisierung von Reaktionen in großskaligen IT-Umgebungen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Teams auf mittlerem Niveau, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Observability-Stacks und operativen Workflows integrieren möchten.

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

• Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine vereinheitlichte AIOps-Architektur zu konfigurieren und zu integrieren.
• Metriken, Logs und Events über verteilte Systeme hinweg mit KI-gesteuerter Analyse zu korrelieren.
• Die Incident-Erkennung, Priorisierung und Reaktion mit integrierten und benutzerdefinierten Workflows zu automatisieren.
• Die Leistung zu optimieren, die MTTR (Mean Time to Resolve) zu verringern und die operative Effizienz auf Unternehmensebene zu verbessern.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisnahes Implementieren in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Tools für Observability in moderner Infrastruktur, während Machine Learning diese Tools durch prädiktive und intelligente Erkenntnisse erweitert, um operative Entscheidungen zu automatisieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live stattfindende Training (online oder vor Ort) richtet sich an Observability-Profis mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihre Überwachungsinfrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken mit Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer:

• Prometheus und Grafana für Observability über Systeme und Dienste hinweg konfigurieren können.
• Hochwertige Zeitreihendaten sammeln, speichern und visualisieren können.
• Machine Learning-Modelle für die Anomalieerkennung und Prognose anwenden können.
• Intelligente Alarmierungsregeln auf Basis prädiktiver Erkenntnisse erstellen können.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisteile.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

LLMs (Large Language Models) und autonome Agent-Frameworks wie AutoGen und CrewAI verändern die Art und Weise, wie DevOps-Teams Aufgaben wie Änderungsnachverfolgung, Testgenerierung und Alert-Triage automatisieren, indem sie menschenähnliche Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung simulieren.

Dieser dozentengestützte, Live-Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieurinnen und Ingenieure, die DevOps-Automatisierungsworkflows mit großen Sprachmodellen (LLMs) und Multi-Agenten-Systemen entwerfen und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmer:

• LLM-basierte Agenten in CI/CD-Workflows für intelligente Automatisierung integrieren.
• Testgenerierung, Commit-Analyse und Änderungszusammenfassungen durch Agenten automatisieren.
• Mehrere Agenten zur Triage von Alerts, Erzeugung von Antworten und Bereitstellung von DevOps-Empfehlungen koordinieren.
• sichere und wartbare, durch Agenten angetriebene Workflows mit Open-Source-Frameworks aufbauen.

Kursformat

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

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Die prädiktive Build-Optimierung bezeichnet die Anwendung von Machine Learning, um das Verhalten von Builds zu analysieren und thereby Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit sowie die Ressourcenauslastung zu verbessern.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieur-Professionals mit mittlerem Erfahrungsgrad, die ihre Build-Pipelines durch Automatisierung, Vorhersage und intelligentes Caching mittels Machine-Learning-Techniken optimieren möchten.

Nach erfolgreichem Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Techniken zur Analyse von Build-Leistungsmustern anzuwenden.
• Build-Fehler basierend auf historischen Build-Logs zu erkennen und vorherzusagen.
• ML-gestützte Caching-Strategien zur Verkürzung der Build-Dauer umzusetzen.
• Prädiktive Analysen in bestehende CI\/CD-Arbeitsabläufe zu integrieren.

Format des Kurses

• Dozentengeleitete Vorträge und kooperative Diskussionen.
• Praxisorientierte Übungen, die auf der Analyse und Modellierung von Bau-daten fokussieren.
• Hands-on-Implementierung in einer simulierten CI\/CD-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um dieses Training an spezifische Toolchains oder Umgebungen anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm individualisieren zu lassen.