课程大纲

CI/CD流水线与Kubiya AI简介

  • CI/CD概念与流程概述
  • Kubiya AI简介及其在DevOps自动化中的作用
  • 探索Kubiya AI的关键特性

将Kubiya AI与流行的CI/CD工具集成

  • 在Jenkins中设置Kubiya AI
  • 将Kubiya AI与GitLab CI集成
  • 将Kubiya AI与基于Docker的流水线连接

使用Kubiya AI自动化CI/CD流水线任务

  • AI驱动的构建、测试和部署阶段自动化
  • 通过AI自动化减少手动干预
  • 简化流水线管理与故障排除

使用AI监控和管理CI/CD流水线

  • 实时监控流水线健康状态
  • 使用AI分析进行主动问题检测
  • 自动化通知与问题解决流程

CI/CD流水线中的高级AI应用

  • AI驱动的资源分配优化
  • 预测流水线故障的分析
  • CI/CD流水线中的AI异常检测

使用AI增强CI/CD流水线安全性

  • 利用AI检测安全漏洞
  • 使用AI增强代码审查流程
  • 通过AI驱动的自动化检查确保合规性

使用AI扩展CI/CD流水线

  • 使用AI管理大规模DevOps环境
  • 自动化CI/CD基础设施的扩展
  • AI支持的生产环境扩展案例研究

总结与下一步

要求

  • 对CI/CD管道的基本理解
  • 有使用DevOps工具的经验(如Jenkins、GitLab)
  • 熟悉自动化流程

受众

  • DevOps工程师
  • CI/CD管道经理
  • 基础设施自动化专业人员
 14 小时

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