AI voor DevOps: Integratie van Intelligentie in CI/CD-pijplijnen Training Cursus

AI-geleide implementatie-orkestratie is een aanpak die gebruik maakt van machine learning en automatisering om rollout-strategieën te begeleiden, anomalieën te detecteren en bij nood automatische terugdrift in te zetten.

Deze instructeurgerichte live training (online of ter plekke) is gericht op professioneel beoefenaars met een middelbaar niveau die willen optimaliseren hoe implementatiepipelines werken, gebruikmakend van AI-geleide beslissingen en veerkrachtige mogelijkheden.

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

• AI-geleide rollout-strategieën uit te voeren voor veiligere implementaties.
• Implementatierisico's te voorspellen met inzichten die zijn verkregen via machine learning.
• Geautomatiseerde terugdrift-workflows op basis van anomaliedetectie te integreren.
• Observabiliteit te verbeteren om intelligente orkestratie te ondersteunen.

Format van het Cursus

• Instructeurgerichte demonstraties met technische diepdive.
• Praktische scenario's gericht op implementatie-experimenten.
• Praktische labo's die realistische orkestratie-uitdagingen simuleren.

Aanpassingsmogelijkheden van het Cursus

• Op verzoek kunnen aangepaste integraties, toolchain-ondersteuning of workflow-uitlijning worden geregeld.

AI-gestuurde rolloutbeheersing is een benadering die machine learning, patroonanalyse en aanpasbare beslismodellen toepast op feature flag-operaties en canary testing-werkstromen.

Dit instructeurgeleide live training (online of on-site) is gericht op middel-advancessering ingenieurs en technische leiders die willen streven naar betrouwbare releases en optimale feature exposurebeslissingen met behulp van AI-gedreven analyse.

Na het afwerken van deze cursus zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-gebaseerde beslismodellen toepassen om het risico van nieuwe feature exposure te beoordelen.
• Canary analyse automatiseren met behulp van prestatie-, gedrags- en operationele indicatoren.
• Slimme scoring systemen integreren in feature flag-platforms.
• Rolloutstrategieën ontwerpen die zich dynamisch aanpassen op basis van real-time data.

Format van de Cursus

• Geleide discussies ondersteund door praktijkscenario's.
• Praktijkgerichte oefeningen met nadruk op AI-versterkte rolloutstrategieën.
• Praktische implementatie in een gesimuleerde feature flag- en canary omgeving.

Cursus Aanpassingsmogelijkheden

• Voor op maat gemaakte inhoud of integratie van organisatiespecifieke tooling, neem contact met ons op.

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

Deze instructeurgeleide, live-training (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde IT-professionals die wensen voorspellende analyses toe te passen, remediatie te automatiseren en slimme RCA-werkstromen te ontwerpen met behulp van AIOps-tools en machine learning-modellen.

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

• ML-modellen op te bouwen en te trainen om patronen die leiden tot systeemuitval te detecteren.
• RCA-werkstromen te automatiseren op basis van multi-bron logboeken en metriekcorrelatie.
• Alerte- en remediatieprocessen te integreren in bestaande platforms.
• Slimme AIOps-pipelines in productieomgevingen te implementeren en te schalen.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Praktische implementatie in een live-lab omgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.

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

Deze instructeurgeleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op middelbare IT-bewerkers die AIOps-technieken willen implementeren om metrics en logs te correleren, alert-ruis te verminderen en observabiliteit door intelligente automatisering te verbeteren.

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

• De principes en architectuur van AIOps-platforms begrijpen.
• Gegevens uit logs, metrics en traces correleren om de oorzaak te identificeren.
• Alert-moeheid verminderen door intelligente filtering en ruisdemping.
• Open-source of commerciële tools gebruiken om incidenten automatisch te monitoren en te beantwoorden.

Cursusformat

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

Cursusaanpassingsopties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.

Een AIOps-pijplijn die volledig is gebouwd met open-source tools, stelt teams in staat om kosteneffectieve en flexibele oplossingen te ontwerpen voor observabiliteit, anomalie-detectie en intelligente alerting in productieomgevingen.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde ingenieurs die een eind-op-eind AIOps-pijplijn willen bouwen en implementeren met behulp van tools zoals Prometheus, ELK, Grafana en aangepaste ML-modellen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Een AIOps-architectuur ontwerpen met alleen open-source componenten.
• Gegevens verzamelen en normaliseren uit logs, metriek en traces.
• ML-modellen toepassen voor het detecteren van anomalieën en het voorspellen van incidenten.
• Alerting en remediëring automatiseren met behulp van open-source hulpmiddelen.

Formaat van de cursus

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

Opties voor cursusanpassing

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

AI-gedreven testgeneratie is een verzameling technieken en tools die de automatische creatie van testgevallen en het voorspellen van testgaten met behulp van machine learning mogelijk maken.

Deze instructeur-led, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde professionals die AI-technieken willen toepassen om tests automatisch te genereren en gebieden met onvoldoende coverage voorspelbaar te maken.

Na het voltooien van deze workshop zijn de deelnemers klaar om:

• AI-modellen in te zetten om effectieve unit-, integratie- en end-to-end testscenarios te genereren.
• Codebases te analyseren met machine learning om potentiële coverage blind spots te detecteren.
• AI-gebaseerde testgeneratie in CI/CD workflows te integreren.
• Teststrategieën op basis van voorspellende failuuranalyse te optimaliseren.

Format van de Cursus

• Geleide technische lezingen ondersteund door expert inzichten.
• Scenario-gebaseerde oefensessies en praktijkopdrachten.
• Toegepast experimenteren in een gecontroleerde testomgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Als u deze training wilt aanpassen aan uw toolchain of workflows, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

AI-geforceerde QA-automatisering versterkt traditionele testen door slimme testscenarios te genereren, regressietestdekkingsgraad te optimaliseren en intelligente kwaliteitspoorten in CI/CD-pipelines te integreren voor schaalbare en betrouwbare softwareleveringen.

Dit instructeurgeleide live-training (online of on-site) is gericht op QA- en DevOps-professionals met een tusseniveau die AI-hulpmiddelen willen toepassen om kwaliteitscontrole in continue integratie- en implementatieworkflows te automatiseren en te schalen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Testen genereren, prioriteren en onderhouden met behulp van AI-geforceerde automatiseringsplatforms.
• Intelligente QA-poorten in CI/CD-pipelines integreren om regressies te voorkomen.
• AI gebruiken voor exploratieve testen, defectvoorspelling en analyse van testinstabiliteit.
• Testtijd en dekking optimaliseren in snelle agile projecten.

Format van het Cursus

• Interactieve presentatie en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Praktijkgericht implementeren in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te regelen.

AI-ondersteund compliance monitoring is een discipline die intelligente automatisering toepast om beleidsvereisten te detecteren, afhandelen en valideren over de hele levenscyclus van softwareaflevering.

Deze cursus onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) is gericht op professionele medewerkers met een tussenliggend niveau die AI-aangedreven compliancecontroles willen integreren in hun CI/CD-pijplijn.

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

• AI-gebaseerde controles toe te passen om compliancekloven tijdens softwarebuilds te identificeren.
• Intelligent beleidsengines in te zetten om regelgevende, beveiligings- en licensievoorschriften af te handelen.
• Configuratiedrift en afwijkingen automatisch te detecteren.
• Real-time complianceverslagen in de afleveringsworkflows op te nemen.

Cursusopzet

• Door een instructeur begeleide presentaties ondersteund door praktische voorbeelden.
• Handson-oefeningen gericht op realistische CI/CD-compliance-scenario's.
• Toegepast experimenteren in een beheerde DevSecOps-labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Als uw organisatie op maat aangepaste complianceintegraties nodig heeft, neem dan contact met ons op om de nodige regelingen te treffen.

GitHub Copilot is een AI-gedreven coderingsassistent die helpt bij het automatiseren van ontwikkelings taken, waaronder DevOps-operaties zoals het schrijven van YAML-configuraties, GitHub Actions en deployscripts.

Deze instructiegeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot middelbare professionals die willen leren hoe ze GitHub Copilot kunnen gebruiken om DevOps-taken te optimaliseren, automatisering te verbeteren en productiviteit te verhogen.

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

• GitHub Copilot gebruiken om shellscripts, configuraties en CI/CD-pijplijnen te ondersteunen.
• AI-codevoorstellingen in YAML-bestanden en GitHub Actions benutten.
• Het testen, deployen en automatiseringswerkproces versnellen.
• Copilot verantwoord gebruiken met inzicht in de beperkingen van AI en best practices.

Format van het Cursus

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

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om het te regelen.

DevSecOps met AI is de praktijk van kunstmatige intelligentie te integreren in DevOps pipelines om proactief kwetsbaarheden te detecteren, beveiligingsbeleid te handhaven en reactieacties te automatiseren gedurende de gehele softwareleveringscyclus.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op DevOps en beveiligingsprofessionals op intermiddelair niveau die AI-gebaseerde hulpmiddelen en praktijken willen toepassen om beveiligingsautomatisering te verbeteren in ontwikkeling en implementatiepipelines.

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

• AI-aangedreven beveiligingshulpmiddelen te integreren in CI/CD pipelines.
• Statische en dynamische analyse, aangedreven door AI, te gebruiken om problemen eerder te detecteren.
• Detectie van geheimen, codekwetsbaarheidsscans en risicoanalyse van afhankelijkheden te automatiseren.
• Proactief bedreigingsmodellering en beleidshandhaving mogelijk te maken met slimme technieken.

Opzet van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• 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.

Bedrijfsplatforms zoals AIOps, 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 middelniveau enterprise IT-teams die AIOps tools willen integreren in hun bestaande observability stack en operationele workflows.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Splunk, Moogsoft en Dynatrace configureren en integreren in een gecentraliseerde AIOps architectuur.
• Metingen, logs en gebeurtenissen over gedistribueerde systemen correleren met behulp van AI-gedreven analyse.
• Incidentdetectie, prioritering en reactie automatiseren met ingebouwde en aangepaste workflows.
• Prestatie optimaliseren, MTTR verminderen en operationele efficiëntie op bedrijfsschaal verbeteren.

Opzet van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• 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.

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

Dit door een docent geleide, live training (online of op locatie) is gericht op observabiliteitprofessionals op tussenniveau die hun monitoringinfrastuctuur willen moderniseren door AIOps-praktijken te integreren met behulp van Prometheus, Grafana en ML-technieken.

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

• Prometheus en Grafana te configureren voor observabiliteit over systemen en diensten.
• Hoge kwaliteit tijdreeksdata te verzamelen, opslaan en visualiseren.
• Machine learningmodellen toe te passen voor anomaaldetectie en voorspelling.
• Intelligente waarschuwingsregels op basis van voorspellende inzichten op te stellen.

Opzet van de cursus

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

Opties voor cursusaanpassing

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

LLMs en autonome agentenframeworks zoals AutoGen en CrewAI herschrijven hoe DevOps-teams taken automatiseren, zoals wijzigingstracking, testgeneratie en alarmtriage, door menselijke samenwerking en besluitvorming te simuleren.

Dit instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde ingenieurs die wensen om DevOps-automatisatieworkflows te ontwerpen en implementeren met behulp van grote taalmodellen (LLMs) en multi-agentensystemen.

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

• LLM-gebaseerde agenten in CI/CD-workflows te integreren voor slimme automatisering.
• Testgeneratie, commitanalyse en wijzigingssamenvattingen met behulp van agenten te automatiseren.
• Meerdere agenten te coördineren voor alarmtriage, responsgeneratie en DevOps-aanbevelingen.
• Beschermde en onderhoudbare agent-gedreven workflows te bouwen met open-source frameworks.

Cursusformaat

• Interactieve les en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Het hands-on implementeren in een live-labomgeving.

Aanpasbare cursusopties

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

Predictieve build optimalisatie is de praktijk van het gebruik van machine learning om buildgedrag te analyseren en betrouwbaarheid, snelheid en middelengebruik te verbeteren.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs met een intermediate-niveau die buildpipelines willen verbeteren door automatisering, voorspelling en intelligente caching te gebruiken met machine learning-technieken.

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

• ML-technieken toe te passen om buildprestatiepatronen te evalueren.
• Buildfouten op basis van historische buildlogboeken te detecteren en te voorspellen.
• ML-gedreven cachingstrategieën te implementeren om buildtijden te verkleinen.
• Voorspellende analytics in bestaande CI/CD-workflows te integreren.

Cursusformaat

• Instructeur-geleide lessen en samenwerkende discussies.
• Praktische oefeningen gericht op het analyseren en modelleren van builddata.
• Handson implementatie in een gesimuleerde CI/CD-omgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Om deze training aan specifieke toolchains of omgevingen aan te passen, neem dan contact met ons op om het programma aan te passen.

Self-healing automation is the practice of using intelligent systems to detect pipeline failures, identify root causes, and trigger real-time recovery actions.

Dit op instructeur geleden live-training (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gevorderde niveau die wensen om AI-geleide incidentdetectie en automatische remediatie te integreren in hun delivery pipelines.

Na het volgen van deze cursus zullen de deelnemers de mogelijkheid krijgen om:

• Pipelines te monitoren met behulp van AI-gebaseerde anomaliedetectie-modellen.
• Geautomatiseerde herstelwerkprocessen te ontwerpen om problemen direct op te lossen.
• Intelligent feedback-loops te implementeren die terugkerende problemen voorkomen.
• De algemene veerkracht en betrouwbaarheid in CI/CD-systemen te versterken.

Formaat van de Cursus

• Presentaties geleid door experts met real-life voorbeelden.
• Toegepaste oefeningen gericht op pipeline-betrouwbaarheidshulpbronnen.
• Praktijkgerichte ontwikkeling van geautomatiseerde oplossingsmechanismen in een lab-setup.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor op maat gemaakte inhoud die aansluit bij de workflows of incident-responsebehoeften van uw organisatie, neem contact met ons op om dit te regelen.