Self-Healing Pipelines: AI for Automated Incident Detection & Recovery Training Cursus

AI-driven deployment orchestration is an approach that uses machine learning and automation to guide rollout strategies, detect anomalies, and trigger automatic rollback when needed.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to optimize deployment pipelines with AI-powered decision-making and resilience capabilities.

Upon completion of this training, participants will be able to:

• Implement AI-assisted rollout strategies for safer deployments.
• Predict deployment risk using machine learning–driven insights.
• Integrate automated rollback workflows based on anomaly detection.
• Enhance observability to support intelligent orchestration.

Format of the Course

• Instructor-led demonstrations with technical deep dives.
• Hands-on scenarios focused on deployment experimentation.
• Practical labs simulating real-world orchestration challenges.

Course Customization Options

• Customized integrations, toolchain support, or workflow alignment can be arranged upon request.

AI for DevOps is de toepassing van kunstmatige intelligentie om continue integratie, testen, implementatie en leveringsprocessen te verbeteren met slimme automatisering en optimalisatietechnieken.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op DevOps-professionals op tussenniveau die AI en machine learning willen integreren in hun CI/CD-pijplijnen om de snelheid, nauwkeurigheid en kwaliteit te verbeteren.

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

• AI-gereedschappen in CI/CD-workflows te integreren voor slimme automatisering.
• AI-gebaseerd testen, codeanalyse en detectie van wijzigingen te implementeren.
• 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 praktijkopdrachten.
• Handson-implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

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

AI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.

Upon completion of this course, participants will be able to:

• Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
• Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
• Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
• Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.

Format of the Course

• Guided discussions supported by real-world scenarios.
• Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
• Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.

Course Customization Options

• To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wordt steeds vaker gebruikt om incidenten vooraf te voorspellen en de root cause analysis (RCA) te automatiseren om uitvaltijd 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, remediëring willen automatiseren en slimme RCA-workflows willen ontwerpen met behulp van AIOps-tools en machine learning-modellen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• ML-modellen bouwen en trainen om patronen te detecteren die leiden tot systeemfouten.
• RCA-workflows automatiseren op basis van log- en metriekcorrelatie uit meerdere bronnen.
• Waarschuwingen en remediëringprocessen integreren in bestaande platforms.
• Slimme AIOps-pipelines in productieomgevingen implementeren en schalen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen 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 te regelen.

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 op locatie) is bedoeld voor IT-operatieprofessionals op tussenniveau die AIOps-technieken willen implementeren om metingen en logboeken te correleren, alarmgeluid te verminderen en observabiliteit te verbeteren door middel van intelligente automatisering.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De principes en architectuur van AIOps-platforms begrijpen.
• Gegevens over logboeken, metingen en traces correleren om oorzaken te identificeren.
• Alarmvermoeidheid verminderen door middel van intelligente filtering en geluidsonderdrukking.
• Open-source of commerciële tools gebruiken om incidenten automatisch te monitoren en te reageren.

Opzet van de cursus

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

Opties voor cursusaanpassing

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

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-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.

Upon completing this workshop, participants will be prepared to:

• Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
• Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
• Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
• Optimize test strategies based on predictive failure analytics.

Format of the Course

• Guided technical lectures supported by expert insights.
• Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
• Applied experimentation within a controlled testing environment.

Course Customization Options

• If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.

AI-aangedreven QA-automatisering verbetert traditionele testen door slimme testgevallen te genereren, regressie-dekking te optimaliseren en intelligente kwaliteitscontroles in CI/CD-pijplijnen te integreren voor schaalbare en betrouwbare softwarelevering.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op QA- en DevOps professionals op tussenniveau die AI-tools willen toepassen om kwaliteitsborging in continue-integratie- en -deployment-workflows te automatiseren en te schalen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Tests genereren, prioritiseren en onderhouden met behulp van AI-aangedreven automatiseringsplatforms.
• Intelligente QA-controles in CI/CD-pijplijnen integreren om regressies te voorkomen.
• AI gebruiken voor exploratief testen, foutvoorspelling en analyse van testfluctuaties.
• Testtijd en -dekking optimaliseren in snel bewegende agile-projecten.

Opzet van de cursus

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

Aanpassingsopties voor de cursus

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

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

GitHub Copilot is een AI-gedreven codetool die helpt bij het automatiseren van ontwikkelingstaken, waaronder DevOps-bewerkingen zoals het schrijven van YAML-configuraties, GitHub Actions en deploy-scripts.

Deze door een instructeur begeleide training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot geavanceerde professionals die GitHub Copilot willen gebruiken om DevOps-taken te vereenvoudigen, automatisering te verbeteren en productiviteit te verhogen.

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

• GitHub Copilot gebruiken voor shell scripting, configuratie en CI/CD-pipelines.
• AI-code-completie in YAML-bestanden en GitHub Actions benutten.
• Testen, deployen en automatiseringsworkflows versnellen.
• Copilot verantwoord gebruiken met inzicht in de beperkingen van AI en best practices.

Formaat van het cursus

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

Cursusaanpassingsopties

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

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.