GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity Training Cursus

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) 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.

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.

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-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

DevSecOps with AI is the practice of integrating artificial intelligence into DevOps pipelines to proactively detect vulnerabilities, enforce security policies, and automate response actions throughout the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps and security professionals who wish to apply AI-based tools and practices to enhance security automation across development and deployment pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Embed AI-driven security tools into CI/CD pipelines.
• Use static and dynamic analysis powered by AI to detect issues earlier.
• Automate secrets detection, code vulnerability scanning, and dependency risk analysis.
• Enable proactive threat modeling and policy enforcement using intelligent techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

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.

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.