AI for DevOps Trainingen in Groningen

GitHub Copilot is een AI-aangedreven code-assistent die helpt bij het automatiseren van ontwikkelingsopdrachten, waaronder DevOps operaties zoals het schrijven van YAML-configuraties, GitHub Actions en deploymentscripts.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op beginners tot gemiddelde professionals die GitHub Copilot willen gebruiken om DevOps taken te stroomlijnen, de automatisering te verbeteren en de productiviteit te vergroten.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• GitHub Copilot te gebruiken voor ondersteuning bij shell scripting, configuratie en CI/CD-pipelines.
• AI-codecompleting in YAML-bestanden en GitHub Actions te benutten.
• Test-, deploy- en automatiseringswerkstromen te versnellen.
• Copilot verantwoordelijk te gebruiken met een begrip van AI-limitaties en beste praktijken.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Een AIOps pipeline volledig gebouwd met open-source tools biedt teams de mogelijkheid om kosteneffectieve en flexibele oplossingen te ontwerpen voor observabiliteit, anomaliedetectie en intelligente waarschuwing in productieomgevingen.Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde ingenieurs die een volledig end-to-end AIOps pipeline willen bouwen en implementeren met behulp van tools zoals Prometheus, ELK, Grafana en aangepaste ML-modellen.Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Een AIOps architectuur te ontwerpen met behulp van alleen open-source componenten.
• Gegevens verzamelen en normaliseren uit logs, metingen en traces.
• ML-modellen toepassen om anomalieën te detecteren en incidenten te voorspellen.
• Waarschuwing en herstel automatiseren met open tooling.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handmatige implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

AI-gestuurde QA-automatisering versterkt traditioneel testen door slimme testgevallen te genereren, de dekking van regressietesten te optimaliseren en slimme kwaliteitspoorten te integreren in CI/CD-pipelines voor schaalbare en betrouwbare softwarelevering.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op QA-professionals op tussenniveau en DevOps-professionals die AI-gereedschappen willen toepassen om de kwaliteitsborging te automatiseren en te schalen in continue integratie- en deploywerkstromen.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• Tests genereren, prioriteren en onderhouden met behulp van AI-aangedreven automatiseringsplatforms.
• Slimme QA-poorten integreren in CI/CD-pipelines om regressies te voorkomen.
• AI gebruiken voor exploratief testen, foutvoorspelling en analyse van testfluctuaties.
• Testtijd en -dekking optimaliseren in snelle agile projecten.

Opzet van de cursus

• Interactieve les en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Enterprise AIOps platforms zoals Splunk, Moogsoft en Dynatrace bieden krachtige mogelijkheden voor het detecteren van anomalieën, het correleren van meldingen en het automatiseren van reacties in grote IT-omgevingen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op tussenniveau-IT-teams van bedrijven die AIOps tools willen integreren in hun bestaande observability stack en operationele workflows.

Tegen het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Splunk, Moogsoft en Dynatrace te configureren en te integreren in een gecentraliseerde AIOps architectuur.
• Metingen, logs en gebeurtenissen in gedistribueerde systemen te correleren met behulp van AI-gedreven analyse.
• Incidentdetectie, prioritering en respons te automatiseren met ingebouwde en aangepaste workflows.
• Prestaties te optimaliseren, MTTR te verlagen en operationele efficiëntie te verbeteren op bedrijfsniveau.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Aanpassingsopties voor de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

LLMs en autonome agent-frameworks zoals AutoGen en CrewAI herdefinieren hoe DevOps-teams taken zoals wijzigingsvolg, testgeneratie en waarschuwingsprioritering automatiseren door mensachtige samenwerking en besluitvorming na te bootsen.Deze begeleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde engineers die DevOps-automatisatieworkflows willen ontwerpen en implementeren die worden aangedreven door grote taalmodellen (LLMs) en multi-agent-systemen.Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:* LLM-gebaseerde agents te integreren in CI/CD-workflows voor slimme automatisering.* Testgeneratie, commitanalyse en wijzigingsoverzichten te automatiseren met behulp van agents.* Meerder agents te coördineren voor het prioriteren van waarschuwingen, het genereren van reacties en het verlenen van DevOps-aanbevelingen.* Veilige en onderhoudsvriendelijke agent-geactiveerde workflows te bouwen met behulp van open-source-frameworks.Format van de cursus* Interactieve lezing en discussie.* Veel oefeningen en praktijk.* Handson implementatie in een live-labomgeving.Opties voor cursusaanpassing* Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wordt steeds vaker gebruikt om incidenten te voorspellen voordat ze optreden en root cause analysis (RCA) te automatiseren om de downtime te minimaliseren en de oplossing te versnellen.

Deze door instructeurs geleide live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde IT-professionals die voorspellende analyse willen implementeren, remediatie automatiseren en slimme RCA-workflows willen ontwerpen met behulp van AIOps hulpmiddelen en machine learning-modellen.

Op het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• ML-modellen opbouwen en trainen om patronen te detecteren die leiden tot systeemstoringen.
• RCA-workflows automatiseren op basis van correlatie van logs en metrische gegevens uit meerdere bronnen.
• Waarschuwing- en remediatieprocessen integreren in bestaande platforms.
• Slimme AIOps pijpleidingen implementeren en schalen in productieomgevingen.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om te regelen.

DevSecOps met AI is de praktijk van het integreren van kunstmatige intelligentie in DevOps pipelines om proactief kwetsbaarheden te detecteren, beveiligingsbeleid af te dwingen en responsacties te automatiseren gedurende de hele softwareleveringscyclus.

Deze door een docent geleide live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals op intermediair niveau van DevOps en beveiliging die AI-gestuurde hulpmiddelen en praktijken willen toepassen om beveiligingsautomatisering te verbeteren in ontwikkelings- en implementatiepipelines.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• AI-aangedreven beveiligingshulpmiddelen integreren in CI/CD-pipelines.
• Statische en dynamische analyses met behulp van AI gebruiken om problemen vroegtijdig te detecteren.
• De detectie van geheimen, codevulnerabiliteitsscanning en analyse van afhankelijkheidsrisico's automatiseren.
• Proactief dreigingsmodellering en beleidshandhaving mogelijk maken met behulp van intelligente technieken.

Opzet van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handmatige implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om te regelen.

Prometheus en Grafana zijn wijdverspreide hulpmiddelen voor observabiliteit in moderne infrastructuur, terwijl machine learning deze hulpmiddelen versterkt met voorspellende en intelligente inzichten om operationele beslissingen te automatiseren.

Deze docentgeleide live training (online of op locatie) is gericht op observabiliteitsspecialisten op intermediair niveau die hun monitoringsinfrastructuur willen moderniseren door AIOps praktijken te integreren met behulp van Prometheus, Grafana en ML-technieken.

Na voltooiing van deze training kunnen deelnemers:

• Prometheus en Grafana configureren voor observabiliteit over systemen en diensten.
• Kwalitatief hoogwaardige tijdreeksdata verzamelen, opslaan en visualiseren.
• Machine learning-modellen toepassen voor anomalie-detectie en voorspelling.
• Intelligente waarschuwingsregels opbouwen op basis van voorspellende inzichten.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handen-aan implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

Het integreren van kennis in CI/CD-pijplijnen is de toepassing van kunstmatige intelligentie om continue integratie, testen, implementatie en leveringsprocessen te verbeteren met slimme automatiserings- en optimalisatietechnieken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op professionele DevOps-beoefenaren op tussenliggend niveau die AI en machine learning willen integreren in hun CI/CD-pijplijnen om snelheid, nauwkeurigheid en kwaliteit te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-tools te integreren in CI/CD-workflows voor slimme automatisering.
• AI-gebaseerde testen, code-analyse en wijzigingsimpactdetectie toe te passen.
• Bouw- en implementatiestrategieën te optimaliseren met behulp van voorspellende inzichten.
• Traceerbaarheid en continue verbetering te implementeren met behulp van AI-versterkte feedbacklussen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handmatige implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) is een praktijk die machine learning en analyse toepast om IT-operaties te automatiseren en te verbeteren, met name op het gebied van monitoring, incidentdetectie en respons.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op IT-operatiesprofessionals op intermediair niveau die AIOps-technieken willen implementeren om metriek en logs te correleren, waarschuwingen te verminderen en observabiliteit te verbeteren door slimme automatisering.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De principes en architectuur van AIOps-platformen te begrijpen.
• Gegevens over logs, metrieken en traces te correleren om de oorzaken van problemen te identificeren.
• Waarschuwingvermoeidheid te verminderen door slim filteren en geluidsonderdrukking.
• Open-source of commerciële tools te gebruiken om incidenten automatisch te monitoren en erop te reageren.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.