自愈管道：AI用於自動化事件檢測與恢復培訓

AI驅動的部署編排是一種利用機器學習和自動化技術來指導發佈策略、檢測異常並在需要時觸發自動回滾的方法。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向希望利用AI驅動的決策和彈性能力優化部署流程的中級專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 實施AI輔助的發佈策略，以實現更安全的部署。
• 利用機器學習驅動的洞察預測部署風險。
• 集成基於異常檢測的自動回滾工作流。
• 增強可觀測性，以支持智能編排。

課程形式

• 講師主導的演示，深入技術細節。
• 專注於部署實驗的實踐場景。
• 模擬真實編排挑戰的實踐實驗室。

課程定製選項

• 可根據需求安排定製集成、工具鏈支持或工作流對齊。

AI for DevOps 是将人工智能应用于持续集成、测试、部署和交付流程中，通过智能自动化和优化技术来提升效率。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级DevOps专业人员，旨在帮助他们将人工智能和机器学习融入其CI/CD管道中，以提高速度、准确性和质量。

培训结束后，参与者将能够：

• 将AI工具集成到CI/CD工作流程中，实现智能自动化。
• 应用基于AI的测试、代码分析和变更影响检测。
• 利用预测性洞察优化构建和部署策略。
• 通过AI增强的反馈循环实现可追溯性和持续改进。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

AI驅動的發佈控制是一種應用機器學習、模式分析和自適應決策模型於功能標誌操作和金絲雀測試工作流的方法。

本課程由講師主導，採用線下或線上培訓形式，面向中級工程師和技術負責人，旨在通過AI驅動分析提升發佈可靠性，優化功能暴露決策。

完成本課程後，學員將能夠：

• 應用基於AI的決策模型評估新功能暴露的風險。
• 使用性能、行爲和操作指標自動化金絲雀分析。
• 將智能評分系統集成到功能標誌平臺中。
• 設計基於即時數據動態調整的發佈策略。

課程形式

• 通過真實場景進行引導討論。
• 強調AI增強發佈策略的實踐練習。
• 在模擬的功能標誌和金絲雀環境中進行實際應用。

課程定製選項

• 如需定製內容或集成組織特定的工具，請聯繫我們。

AIOps（IT运维人工智能）正越来越多地用于预测事件发生前的故障，并自动化根本原因分析（RCA），以最小化停机时间并加速问题解决。

本课程为讲师引导的培训（线上或线下），面向希望使用AIOps工具和机器学习模型实现预测分析、自动化修复并设计智能RCA工作流程的高级IT专业人士。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 构建和训练机器学习模型，以检测导致系统故障的模式。
• 基于多源日志和指标相关性，自动化RCA工作流程。
• 将告警和修复流程集成到现有平台中。
• 在生产环境中部署和扩展智能AIOps管道。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

AIOps（IT运营人工智能）是一种应用机器学习和分析技术来自动化并改善IT运营的实践，特别是在监控、事件检测和响应领域。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级IT运营专业人员，他们希望实施AIOps技术，以关联指标和日志，减少警报噪音，并通过智能自动化提高可观测性。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解AIOps平台的原理和架构。
• 关联日志、指标和跟踪数据以识别根本原因。
• 通过智能过滤和噪音抑制减少警报疲劳。
• 使用开源或商业工具自动监控和响应事件。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

一個完全使用開源工具構建的AIOps管道，讓團隊能夠為生產環境中的可觀測性、異常檢測和智能警報設計成本效益高且靈活的解決方案。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）針對希望使用Prometheus、ELK、Grafana和自訂ML模型構建和部署端到端AIOps管道的高級工程師。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 僅使用開源組件設計AIOps架構。
• 從日誌、指標和追蹤中收集並標準化數據。
• 應用ML模型來檢測異常並預測事件。
• 使用開源工具自動化警報和修復。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實作。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們安排。

AI驅動的測試生成是一套利用機器學習自動創建測試用例並預測測試漏洞的技術和工具。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望應用AI技術自動生成測試並預測覆蓋不足領域的高級專業人士。

完成本工作坊後，學員將能夠：

• 利用AI模型生成有效的單元測試、集成測試和端到端測試場景。
• 使用機器學習分析代碼庫，檢測潛在的覆蓋盲點。
• 將基於AI的測試生成集成到CI/CD工作流中。
• 基於預測性故障分析優化測試策略。

課程形式

• 專家指導的技術講座。
• 基於場景的實踐環節和動手練習。
• 在受控測試環境中進行應用實驗。

課程定製選項

• 如需根據您的工具鏈或工作流定製本培訓，請聯繫我們安排。

AI驱动的QA自动化通过生成智能测试用例、优化回归覆盖率，并将智能质量门集成到CI/CD管道中，从而增强传统测试，实现可扩展且可靠的软件交付。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级水平的QA和DevOps专业人士，旨在帮助他们应用AI工具，自动化并扩展持续集成和部署工作流程中的质量保证。

培训结束后，学员将能够：

• 使用AI驱动的自动化平台生成、优先排序和维护测试。
• 将智能QA门集成到CI/CD管道中，以防止回归。
• 使用AI进行探索性测试、缺陷预测和测试不稳定性分析。
• 在快速推进的敏捷项目中优化测试时间和覆盖率。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

AI支持的合規監控是一門應用智能自動化技術，在軟件交付生命週期中檢測、執行和驗證政策要求的學科。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向希望將AI驅動的合規控制集成到其CI/CD流水線中的中級專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 應用基於AI的檢查，識別軟件構建過程中的合規差距。
• 使用智能政策引擎，執行監管、安全和許可標準。
• 自動檢測配置漂移和偏差。
• 將即時合規報告納入交付工作流程。

課程形式

• 講師引導的演示，輔以實際案例。
• 專注於真實CI/CD合規場景的實踐練習。
• 在受控的DevSecOps實驗室環境中進行應用實驗。

課程定製選項

• 如果您的組織需要定製的合規集成，請聯繫我們安排。

GitHub Copilot是一款由AI驅動的編碼助手，旨在自動化開發任務，包括編寫YAML配置、GitHub Actions和部署腳本等DevOps操作。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向希望使用GitHub Copilot簡化DevOps任務、提升自動化水平並提高生產力的初級到中級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用GitHub Copilot輔助進行Shell腳本編寫、配置和CI/CD管道管理。
• 在YAML文件和GitHub Actions中利用AI代碼補全功能。
• 加速測試、部署和自動化工作流程。
• 在理解AI侷限性和最佳實踐的基礎上，負責任地使用Copilot。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。

DevSecOps with AI 是将人工智能整合到DevOps管道中的实践，以主动检测漏洞、执行安全策略，并在整个软件交付生命周期中自动化响应操作。

本课程为讲师引导的培训（线上或线下），面向中级DevOps和安全专业人员，旨在应用基于AI的工具和实践，增强开发和部署管道中的安全自动化。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 将AI驱动的安全工具嵌入CI/CD管道。
• 使用AI驱动的静态和动态分析，更早地发现问题。
• 自动化秘密检测、代码漏洞扫描和依赖风险分析。
• 启用主动威胁建模和策略执行，使用智能技术。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Enterprise AIOps 平台，如 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace，提供了强大的功能，能够在大规模 IT 环境中检测异常、关联警报并自动化响应。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望将 AIOps 工具集成到其现有可观测性堆栈和操作工作流中的中级企业 IT 团队。

通过本培训，参与者将能够：

• 配置并将 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 集成到统一的 AIOps 架构中。
• 使用 AI 驱动的分析，关联分布式系统中的指标、日志和事件。
• 通过内置和自定义工作流，自动化事件检测、优先级排序和响应。
• 优化性能，减少 MTTR，并在企业规模上提高操作效率。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程申请定制培训，请联系我们安排。

Prometheus 和 Grafana 是现代基础设施中广泛采用的可观测性工具，而机器学习通过提供预测性和智能化的洞察，增强了这些工具，以自动化运维决策。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级可观测性专业人员，旨在通过整合 AIOps 实践，使用 Prometheus、Grafana 和机器学习技术，实现监控基础设施的现代化。

在培训结束时，参与者将能够：

• 配置 Prometheus 和 Grafana，以实现跨系统和服务的可观测性。
• 收集、存储和可视化高质量的时间序列数据。
• 应用机器学习模型进行异常检测和预测。
• 基于预测性洞察构建智能告警规则。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

LLMs和自主代理框架如AutoGen和CrewAI正在重新定义DevOps团队如何通过模拟人类协作和决策来自动化任务，例如变更跟踪、测试生成和警报分类。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向希望设计和实施由大型语言模型（LLMs）和多代理系统驱动的DevOps自动化工作流程的高级工程师。

培训结束后，学员将能够：

• 将基于LLM的代理集成到CI/CD工作流程中，实现智能自动化。
• 使用代理自动化测试生成、提交分析和变更摘要。
• 协调多个代理进行警报分类、生成响应和提供DevOps建议。
• 使用开源框架构建安全且可维护的代理驱动工作流程。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

預測性構建優化是通過機器學習分析構建行爲，以提高可靠性、速度和資源利用率的實踐。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用機器學習技術通過自動化、預測和智能緩存來改進構建管道的中級工程專業人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 應用機器學習技術評估構建性能模式。
• 根據歷史構建日誌檢測和預測構建失敗。
• 實施基於機器學習的緩存策略以減少構建時間。
• 將預測分析集成到現有的CI/CD工作流程中。

課程形式

• 講師引導的講座和協作討論。
• 專注於分析和建模構建數據的實踐練習。
• 在模擬的CI/CD環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需根據特定工具鏈或環境調整本培訓，請聯繫我們以定製課程。