深圳AI for DevOps培训

GitHub Copilot 是一个 AI 驱动的编码助手，帮助自动化开发任务，包括 DevOps 操作，如编写 YAML 配置、GitHub Actions 和部署脚本。

这是一个由讲师指导的培训（线上或线下），适合初级到中级专业人士，他们希望使用 GitHub Copilot 来简化 DevOps 任务，提升自动化水平，并提高生产力。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用 GitHub Copilot 协助进行 Shell 脚本编写、配置和 CI/CD 管道。
• 在 YAML 文件和 GitHub Actions 中利用 AI 代码补全功能。
• 加速测试、部署和自动化工作流程。
• 在理解 AI 限制和最佳实践的基础上，负责任地使用 Copilot。

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

• 如需定制此课程的培训，请联系我们安排。

一个完全由开源工具构建的AIOps管道，使团队能够为生产环境中的可观测性、异常检测和智能告警设计经济高效且灵活的解决方案。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向希望使用Prometheus、ELK、Grafana和自定义ML模型构建和部署端到端AIOps管道的高级工程师。

培训结束后，参与者将能够：

• 仅使用开源组件设计AIOps架构。
• 从日志、指标和跟踪中收集和规范化数据。
• 应用ML模型检测异常并预测事件。
• 使用开源工具自动化告警和修复。

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。

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

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级QA和DevOps专业人员，旨在帮助他们应用AI工具来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，参与者将能够：

• 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。
• 在快速迭代的敏捷项目中优化测试时间和覆盖范围。

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。

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

这项由讲师主导的培训（线上或线下）针对希望将AIOps工具整合到其现有可观测性堆栈和操作工作流程中的中级企业IT团队。

在培训结束时，参与者将能够：

• 配置并将Splunk、Moogsoft和Dynatrace整合到统一的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。
• 通过内建和自定义工作流程自动化事件检测、优先级排序和响应。
• 在企业规模上优化性能、减少MTTR并提高操作效率。

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动手实践。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们进行安排。

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。

AIOps（IT运维人工智能）正被越来越多地用于在事件发生前进行预测，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。

本课程为讲师主导的培训（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、自动化修复以及设计智能RCA工作流程的高级IT专业人士。

培训结束后，学员将能够：

• 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关联，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

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实验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。

DevSecOps 与 AI 整合是一种将人工智慧应用于 DevOps 管线的实践，旨在主动检测漏洞、执行安全策略，并在软体交付生命周期中自动化应对措施。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）针对中级 DevOps 和安全专业人员，他们希望应用基于 AI 的工具和实践来增强开发和部署管线中的安全自动化。

培训结束时，参与者将能够：

• 将 AI 驱动的安全工具嵌入 CI/CD 管线。
• 使用 AI 驱动的静态和动态分析，更早地检测问题。
• 自动化机密检测、代码漏洞扫描和依赖风险分析。
• 使用智能技术启用主动威胁建模和政策执行。

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践操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

Prometheus 和 Grafana 是现代基础设施中广泛采用的可观测性工具，而机器学习则通过预测性和智能洞察来增强这些工具，以自动化运营决策。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）面向希望通过整合 AIOps 实践，使用 Prometheus、Grafana 和机器学习技术来现代化其监控基础设施的中级可观测性专业人员。

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。
• 基于预测洞察构建智能警报规则。

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动手操作。

课程定制选项

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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增强这些流程。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级DevOps专业人员，他们希望将人工智能和机器学习融入其CI/CD管道，以提高速度、准确性和质量。

培训结束后，学员将能够：

• 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。
• 使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。

AIOps（IT运维人工智能）是一种通过机器学习和分析技术来自动化并改进IT运维的实践，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运维专业人员，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。
• 跨日志、指标和跟踪数据关联，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。