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Schulungsübersicht

Einführung in CI/CD-Pipelines und Kubiya AI

  • Überblick über CI/CD-Konzepte und -Prozesse
  • Einführung in Kubiya AI und dessen Rolle in der DevOps-Automatisierung
  • Erkundung der Kernfunktionen von Kubiya AI

Integration von Kubiya AI in gängige CI/CD-Tools

  • Einrichtung von Kubiya AI mit Jenkins
  • Anbindung von Kubiya AI an GitLab CI
  • Verbindung von Kubiya AI mit Docker-basierten Pipelines

Automatisierung von CI/CD-Pipeline-Aufgaben mit Kubiya AI

  • KI-gestützte Automatisierung für Build-, Test- und Deployment-Phasen
  • Reduzierung manueller Eingriffe durch KI-Automatisierung
  • Optimierung des Pipeline-Managements und der Fehlerbehebung

Überwachung und Verwaltung von CI/CD-Pipelines mittels KI

  • Echtzeitüberwachung der Pipeline-Gesundheit
  • Proaktive Fehlererkennung durch KI-Analyse
  • Automatisierte Benachrichtigungen und Arbeitsabläufe zur Problemlösung

Erweiterte KI-Anwendungen in CI/CD-Pipelines

  • KI-gestützte Optimierung der Ressourcenzuteilung
  • Prädiktive Analytik für Pipeline-Ausfälle
  • KI-basierte Anomalieerkennung in CI/CD-Pipelines

Verbesserung der CI/CD-Pipeline-Sicherheit mit KI

  • Nutzung von KI zur Erkennung von Sicherheitslücken
  • Optimierung des Code-Review-Prozesses mittels KI
  • Sicherstellung der Compliance durch automatisierte, KI-gestützte Prüfungen

Skalierung von CI/CD-Pipelines mit KI

  • Nutzung von KI zur Verwaltung großer DevOps-Umgebungen
  • Automatisierung der Skalierung von CI/CD-Infrastrukturen
  • Fallstudien zur durch KI ermöglichten Skalierbarkeit in der Produktion

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von CI/CD-Pipelines
  • Erfahrung mit DevOps-Tools (z. B. Jenkins, GitLab)
  • Vertrautheit mit Automatisierungsprozessen

Zielgruppe

  • DevOps-Ingenieur:innen
  • CI/CD-Pipeline-Manager:innen
  • Fachkräfte für Infrastrukturautomatisierung
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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