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課程簡介

DevOps 中的 AI 介紹

  • 什麼是 AI for DevOps?
  • CI/CD 流水線中 AI 的用例與效益
  • 支援 AI 驅動自動化工具與平台概覽

AI 輔助程式碼開發與審查

  • 使用 GitHub Copilot 等工具進行程式碼補全
  • 基於 AI 的程式碼品質檢查與建議
  • 自動生成測試並偵測漏洞

智能 CI/CD 流水線設計

  • 設定具有 AI 增強步驟的 Jenkins 或 GitHub Actions
  • 預測性構建觸發與智慧回滾檢測
  • 根據歷史表現動態調整流水線

AI 驅動的測試自動化

  • AI 驱动的測試生成與優先級排序(例如 Testim、mabl)
  • 使用機器學習進行回歸測試分析
  • 透過數據洞察減少不穩定性並縮短測試時間

結合 AI 的靜態與動態分析

  • 將 SonarQube 等工具整合至流水線
  • 自動偵測程式碼壞味道並提供重構建議
  • 影響分析与程式碼風險評估

監控、回饋與持續改進

  • AI 驅動的可觀察性工具與異常檢測
  • 使用 ML 模型從部署結果中學習
  • 在軟體開發生命週期中建立自動化回饋迴圈

案例研究與實作整合

  • 企業環境中 AI 增強 CI/CD 的範例
  • 與雲原生平台和微服務整合
  • 挑戰、建議與最佳實踐

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 DevOps 與 CI/CD 工作流程經驗
  • 基礎版本控制與自動化工具知識
  • 熟悉軟體測試與部署概念

受眾

  • DevOps 工程師與平台團隊
  • QA 自動化主管與測試工程師
  • 軟體架構師與釋出經理
 14 小時

課程分類