AI voor DevOps: intelligentie integreren in CI/CD-pipelines Training Cursus

AI-gestuurde implementatieorchestratie is een aanpak waarbij machine learning en automatisering worden ingezet om implementatiestrategieën te begeleiden, afwijkingen te detecteren en bij behoefte automatisch een terugdraaiing uit te voeren.

Deze door een instructeur geleide training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met middenniveau die hun implementatieprocessen willen optimaliseren met behulp van AI-gestuurde besluitvorming en verbeterde robuustheid.

Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot het volgende:

• Het implementeren van AI-ondersteunde strategieën voor veiligere uitrolprocedures.
• Het voorspellen van implementatierisico’s aan de hand van inzichten afgeleid uit machine learning.
• Het integreren van geautomatiseerde terugdraaiingsprocessen die reageren op gedetecteerde afwijkingen.
• Het verbeteren van de zichtbaarheid binnen het systeem om intelligente orchestratie mogelijk te maken.

Opzet van de cursus

• Demonstraties door een instructeur, gevolgd door diepgaande technische besprekingen.
• Praktijkgerichte scenario’s waarbij deelnemers implementatieprocedures zelf uitproberen.
• Handige oefeningen die realistische orchestratieproblemen nabootsen.

Opties voor cursusaanpassing

• Op verzoek kunnen specifieke integraties, ondersteuning van hulpmiddelen of afstemming op workflows worden aangepast.

AI-gestuurde uitrolcontrole is een benadering waarbij machine learning, patroonanalyse en adaptieve besluitmodellen worden ingezet bij het beheer van feature flags en bij workflows voor canary testing.

Deze door instructeurs geleide training (online of ter plaatse) is bedoeld voor engineers en technische leiders op intermediair niveau die de betrouwbaarheid van releases willen verbeteren en beslissingen over het uitrollen van nieuwe functionaliteiten optimaliseren met behulp van AI-gestuurde analyse.

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

• AI-gebaseerde besluitmodellen toe te passen voor het inschatten van risico’s bij het uitrollen van nieuwe features.
• Automatisering van canary-analyse via prestatie-, gedrags- en operationele indicatoren.
• Intelligente scoremechanismen te integreren in platforms voor feature flags.
• Uitrolstrategieën te ontwerpen die dynamisch worden aangepast op basis van realtime gegevens.

Opbouw van de cursus

• Begeleide discussies aangevuld met voorbeelden uit de praktijk.
• Praktische oefeningen waarbij nadruk ligt op AI-gestuurde uitrolstrategieën.
• Reële implementatie in een gesimuleerde omgeving met feature flags en canary testing.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte inhoud of wilt u specifieke bedrijfstools integreren? Neem dan contact met ons op.

Deze live-training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) richt zich op observability- en SRE-engineers die LLM’s en AI willen integreren in hun monitoring-, alarm- en incidentanalyseprocessen.

AIOps (Artificiële Intelligentie voor IT-operaties) wordt steeds vaker ingezet om incidenten voorspellend te identificeren nog voordat ze zich voordoen en om de analyse van oorzaken te automatiseren. Hierdoor wordt downtime geminimaliseerd en kan sneller worden gereageerd op problemen.

Deze door een instructeur geleide, live-training – zowel online als ter plaatse – richt zich op IT-professionals met een gevorderde kennis die AIOps-tools en machine learning-modellen willen gebruiken om voorspellende analyses te implementeren, herstelacties te automatiseren en intelligente workflows voor oorzakenanalyse te ontwerpen.

Na afronding van deze training kunnen de deelnemers:

• Machine learning-modellen ontwikkelen en trainen om patronen te ontdekken die tot systeemstoringen leiden.
• Oorzakenanalyse-workflows automatiseren door log- en metriekgegevens uit meerdere bronnen met elkaar te correleren.
• Waarschuwings- en herstelprocessen integreren in bestaande IT-platforms.
• Intelligent AIOps-pijplijnen implementeren en schalen binnen productieomgevingen.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Talrijke oefeningen en praktijkopdrachten.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor maatwerk op de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

AIOps (Artificiële Intelligentie voor IT-operaties) is een aanpak waarbij machine learning en data-analyse worden ingezet om IT-beheer te automatiseren en te verbeteren, met name op het gebied van monitoring, detectie van incidenten en reactie daarop.

Deze interactieve training, begeleid door een instructeur (online of ter plaatse), is bedoeld voor IT-operatieprofessionals met enige ervaring die AIOps-technieken willen toepassen om metingen en logbestanden te correleren, alarmoverload tegen te gaan en de observability te versterken via intelligente automatisering.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• De principes en architectuur van AIOps-platformen begrijpen.
• Gegevens uit logbestanden, metingen en traces correleren om oorzaken van problemen te achterhalen.
• Alarmoverload verminderen door slimme filteren en het onderdrukken van onnodige meldingen.
• Open source- of commerciële hulpmiddelen gebruiken om incidenten automatisch te monitoren en af te handelen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Talrijke oefeningen en praktische opdrachten.
• Praktijkgerichte implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot maatwerk aanpassing van de cursus

• Heeft u behoefte aan een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Met behulp van uitsluitend open source-tools kunt u een AIOps-pijplijn realiseren waarmee u kosteneffectieve en flexibele oplossingen ontwerpt voor observability, detectie van afwijkingen en intelligente alerteren in productieomgevingen.

Deze begeleide, live-training (online of ter plaatse) richt zich op engineers met ervaring die een end-to-end AIOps-pijplijn willen bouwen en implementeren door gebruik te maken van tools zoals Prometheus, ELK, Grafana en eigen machine learning-modellen.

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

• Een AIOps-architectuur te ontwerpen waarbij uitsluitend open source-componenten worden gebruikt.
• Gegevens uit logs, metingen en traces te verzamelen en te normaliseren.
• Machine learning-modellen toe te passen voor het opsporen van afwijkingen en het voorspellen van incidenten.
• Het alerteren en verhelpen van problemen te automatiseren met behulp van open source-tools.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Uitgebreide oefeningen en praktijkopdrachten.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden voor cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte versie van deze cursus? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

AI-gestuurde testgeneratie omvat een reeks technieken en hulpmiddelen die automatisch testgevallen creëren en op basis van machine learning eventuele lacunes in de testdekking voorspellen.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor ervaren professionals die AI-technieken willen toepassen om tests te genereren en gebieden met onvoldoende testdekking te identificeren.

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

• AI-modellen te benutten voor het maken van effectieve unit-, integratie- en end-to-end testscenario’s.
• Codebases te analyseren met behulp van machine learning om potentiële zwakke plekken in de testdekking te ontdekken.
• AI-gestuurde testgeneratie te integreren in CI/CD-workflows.
• Teststrategieën te optimaliseren op basis van voorspellingen over foutkansen.

Opbouw van de cursus

• Technische presentaties begeleid door praktische toelichtingen van experts.
• Oefeningen en praktijkopdrachten gebaseerd op reële situaties.
• Experimentele activiteiten binnen een beheerste testomgeving.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Indien u wenst dat deze training wordt afgestemd op uw eigen tools of werkprocessen, kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.

AI-gestuurde QA-automatisering verbetert traditionele testmethoden door het genereren van slimme testgevallen, het optimaliseren van de regressietestdekking en het integreren van intelligente kwaliteitscontrolemechanismen in CI/CD-pipelines. Dit zorgt voor een schaalbare en betrouwbare softwarelevering.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of ter plaatse) richt zich op QA- en DevOps-professionals met middenniveau die AI-tools willen inzetten om de kwaliteitsborging te automatiseren en te versterken binnen continue integratie- en implementatieprocessen.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• Het genereren, prioriteren en onderhouden van tests met behulp van AI-gestuurde automatiseringstools.
• Het integreren van intelligente QA-gates in CI/CD-pipelines om regressies te voorkomen.
• Het gebruik van AI voor exploratietesten, het voorspellen van fouten en analyse van onbetrouwbare testresultaten.
• Het optimaliseren van zowel de testduur als -dekking in snel evoluerende agile-projecten.

Vorm van de training

• Interactieve lezingen en discussies.
• Tal van oefeningen en praktijkopdrachten.
• Praktische toepassing in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot cursuscustomisatie

• Indien u een op maat gemaakte training wenst, neem dan contact met ons op om de details af te spreken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is gericht op SRE- en DevOps-engineers die AI-agents willen ontwerpen, bouwen en veilig implementeren voor autonome IT-operaties.

Het toezicht op compliance met ondersteuning van AI is een discipline waarbij intelligente automatisering wordt ingezet om beleidsvereisten te detecteren, af te dwingen en te valideren gedurende de gehele softwareontwikkelingscyclus.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde kennisniveau die AI-gestuurde compliancemaatregelen in hun CI/CD-pipelines willen implementeren.

Na afronding van deze training beschikken de deelnemers over de volgende vaardigheden:

• Het toepassen van AI-gebaseerde controles om complianceproblemen tijdens softwarebuilds te identificeren.
• Het gebruik van intelligente beleidsmotoren om regelgevende, veiligheids- en licentievereisten af te dwingen.
• Het automatisch detecteren van afwijkingen in configuratie-instellingen.
• Het integreren van realtime compliancerapportage in de softwareleveringsworkflows.

Opzet van de cursus

• Presentaties begeleid door een instructeur, aangevuld met praktijkvoorbeelden.
• Praktische oefeningen die zich richten op reële compliancescenario’s binnen CI/CD-processen.
• Experimentele activiteiten uitgevoerd in een beheerste DevSecOps-laboratoriumomgeving.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Indien uw organisatie specifieke compliance-integraties nodig heeft, kunt u contact met ons opnemen om dit te bespreken.

CI/CD voor AI is een gestructureerde aanpak om het verpakken, testen, containeriseren en implementeren van AI-modellen te automatiseren via pipelines voor continue integratie en continue levering.

Deze instructiegebaseerde live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals met een tussenliggend niveau die end-to-end AI-modelleveringsworkflows willen automatiseren met behulp van Docker en CI/CD-platforms.

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

• Automatische pipelines te maken voor het bouwen en testen van AI-modelcontainers.
• Versiebeheer en reproduceerbaarheid voor modellevenscycli te implementeren.
• Geautomatiseerde implementatiestrategieën te integreren voor AI-diensten.
• Best practices voor CI/CD toe te passen die specifiek zijn afgestemd op machine learning operations (MLOps).

Vorm van de cursus

• Instructiegebaseerde presentaties en technische discussies.
• Praktische labs en hands-on implementatieoefeningen.
• Realistische simulaties van CI/CD-workflows in een gecontroleerde omgeving.

Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus

• Als uw organisatie aangepaste pipelineworkflows of platformintegraties vereist, neem dan contact met ons op om deze cursus op maat te maken.

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

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor IT-teams op middenniveau die AIOps-tools willen integreren in hun huidige observability-structuur en operationele werkprocessen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers kunnen:

• Splunk, Moogsoft en Dynatrace configureren en integreren in één gezamenlijke AIOps-architectuur.
• Met behulp van AI-analyses metrieken, logs en gebeurtenissen uit gedistribueerde systemen correleren.
• Incidentdetectie, -prioritering en -respons automatiseren via standaard- of aangepaste werkstromen.
• De prestaties optimaliseren, de reactietijd bij incidenten verkorten en de operationele efficiëntie op ondernemingsniveau verbeteren.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktische opdrachten.
• Praktijkgerichte implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden voor aanpassing van de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte training voor deze cursus? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Prometheus en Grafana zijn wijdverspreide hulpmiddelen voor observability in moderne infrastructuren. Machine learning versterkt deze tools door ze te voorzien van voorspellende en intelligente inzichten, waardoor operationele beslissingen geautomatiseerd kunnen worden.

Deze door een instructeur geleide training (online of op locatie) richt zich op observability-professionals met een gemiddelde kennisniveau die hun monitoring-infrastructuur willen moderniseren door AIOps-technieken te combineren met Prometheus, Grafana en machine learning.

Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Prometheus en Grafana te configureren voor observability over systemen en diensten.
• Hoogwaardige tijdreeksgegevens te verzamelen, op te slaan en te visualiseren.
• Machine learning-modellen toe te passen voor anomalie-detectie en voorspellingen.
• Intelligente waarschuwingsregels op te stellen die zijn gebaseerd op voorspellende inzichten.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Talrijke oefeningen en praktijkopdrachten.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot cursuscustomisatie

• Voor een op maat gemaakte training kunt u contact met ons opnemen om de details af te spreken.

Deze door een instructeur geleide live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor machine learning-engineers en platformteams die robuuste operatieve processen willen ontwikkelen voor toepassingen gebaseerd op grote taalmodellen, en dit op schaal.

Deze door een instructeur geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor beveiligings- en machine learning-engineers die aanvallen op ML-modellen en LLM-gebaseerde applicaties moeten identificeren, testen en afweren.